Top ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu

Python

Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng bậc cao được phát triển với mục đích xây dựng website và một số ứng dụng khác. Nó được xem là ngôn ngữ nhập môn tốt bởi cú pháp lệnh rõ ràng, dễ hiểu, đồng thời cách gõ linh động làm cho Python nhanh chóng trở thành một ngôn ngữ lý tưởng để viết script và phát triển ứng dụng với nhiều lĩnh vực trên các nền tảng.

Bên cạnh đó, đây là ngôn ngữ sở hữu cấu trúc dữ liệu cấp cao mạnh mẽ cùng cách tiếp cận đơn giản nhưng cực kỳ hiệu quả với lập trình hướng đối tượng. 

R

R là một công cụ mạnh hỗ trợ cho học máy, thống kê, phân tích dữ liệu. Chính vì thế, nếu bạn muốn tìm hiểu chuyên sâu trong lĩnh vực này thì đây là ngôn ngữ tuyệt vời.

Tuy nhiên, R lại tồn tại một bất cập, đó là nó không phải là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung. Điều này khiến cho việc sử dụng nó trong các các nhiệm vụ khác ngoài lập trình thống kê trở nên khó khăn.

Nhưng, nó sở hữu một gói tích hợp mang tên "MyQuery" có khả năng tự động kết nối giữa R với MySQL. Nhờ vào tính năng này, R đã trở thành phương án tối ưu đối với những nhà khoa học dữ liệu.

SQL

SQL là ngôn ngữ dùng để tương tác với cơ sở dữ liệu quan hệ, có thể quản lý một lượng lớn dữ liệu, đặc biệt là các dữ liệu được ghi cùng lúc. Ngoài ra, vai trò của một nhà khoa học dữ liệu chính là chuyển đổi dữ liệu thô thành hành động thiết thực, nên SQL sẽ được dùng để truy xuất dữ liệu.

Bên cạnh đó, đây là ngôn ngữ dùng để cập nhật, truy vấn, thao tác trực tiếp trên cơ sở dữ liệu. Nhờ biết cách xuất dữ liệu - nhiệm vụ chính của một nhà khoa học dữ liệu

SQL còn là ngôn ngữ chuẩn cho hệ cơ sở dữ liệu quan hệ, điển hình như MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Postgres...

Scala

Scala là ngôn ngữ được thiết kế có khả năng mở rộng theo nhu cầu của người sử dụng. Nó được xem là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, có những tính năng của công nghệ hướng đối tượng hay ngôn ngữ lập trình chức năng.

Ngoài ra, khi kết hợp bộ đôi Scala với Spark lại với nhau, tạo ra một nền tảng Big Data khiến nó trở thành công cụ tuyệt vời khi xử lý khối lượng dữ liệu lớn.  

Đặc biệt, Scala còn sở hữu khả năng hỗ trợ xử lý song song trên quy mô lớn. Nhưng lộ trình học tương đối phức tạp và khó cho người mới bắt đầu.

Julia

Julia là một ngôn ngữ lập trình có nguồn mở, miễn phí được sử dụng rộng rãi trong tính toán khoa học. Nó được sử dùng phổ biến nhờ cấu trúc đơn giản tương tự Python, có hiệu suất nhanh như ngôn ngữ C. Đây chính là điểm cộng giúp Julia trở thành một công cụ lý tưởng trong các lĩnh vực đòi hỏi thuật toán phức tạp.

Nhờ khả năng vận hành thần tốc trên các file dữ liệu lớn, mà nó đã phổ biến hơn. Tóm lại, Julia sở hữu khả năng giải quyết lỗi mà khoa học dữ liệu hay gặp phải.

SAS

Tương tự R, SAS được dùng để phân tích thống kê, nhưng không phải ngôn ngữ mã nguồn mở.

Tuy nhiên, SAS lại có lịch sử phát triển lâu đời và đã được cải tiến bộ phần mềm hỗ trợ phân tích nâng cao, mô hình dự đoán và thông minh kinh doanh.

Đây là ngôn ngữ lập trình sở hữu độ tin cậy cao, nhận được đánh giá tích cực từ giới chuyên gia.  Mặc dù SAS là một phần mềm nguồn đóng, những vẫn cung cấp một loạt các thư viện cũng như quá trình đóng gói để phân tích thống kê.