❇️🌐 بهترین زبانهای برنامه نویسی برای علوم داده، تجزیه و تحلیلهای پیشرفته و یادگیری ماشین در سال 2018
👨‍💻 نویسنده: محمد نوری زاده چرلو

✍ در سال 2018، زمینه علوم داده همچنان به سرعت در حال رشد است. در نتیجه تراشه های پردازش سریع و زبانهای برنامه نویسی قابل خواندن، از جمله به روز رسانی بسته، علوم داده امروزه، هم برای مشتریان و هم برای متخصصان در دسترس است.
اگر بخواهید سفر خود را در Science Data آغاز کنید، مقدار منابع موجود فراتر از هر زمانی است که شما برای تسلط بر تمام زبان های برنامه نویسی در دسترس داشته باشید. بنابراین، به دلیل تحول در بوتکمپ های اطلاعاتی از جمله #هوش_مصنوعی، #یادگیری_عمیق و برنامه‌های مهندسیِ داده، برای یادگیری شما در سفر علمی داده های خود، زبانهای برنامه نویسی را پشنهاد میکنم.
برخی از زبانهای برنامه نویسی برتر در سال 2018 عبارتند از:

1- #پایتون نسبت به جاوا برای اکثر دانشمندان یادگیری ماشین که روی تجزیه و تحلیل احساسات کار میکنند، در اولویت بیشتری قرار دارد.
جدا از استفاده پایتون در توسعه وب، پایتون اهمیت خود را در #داده_کاوی، محاسبات علمی و سایر حوزه ها نشان می دهد. پایتون گسترده و انعطاف پذیر است، بنابراین بسیاری از توسعه دهندگان ترجیح می دهند از پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی استفاده کنند. برنامه های مدرن امروزه مانند #Instagram و #Pinterest با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون ساخته شده و توسعه داده می‌شوند. در ایالات متحده در سطوح آکادمیک، پایتون تبدیل به یک زبان برنامه نویسی محبوب شده است و به عنوان یک زبان برنامه نویسی تدریس می شود. برخی از نکات مهم عبارتند از:
پایتون یک زبان عمومی است که کمک می کند تا سیستم تولید به عملیات تبدیل شود.
پایتون برای توسعه برنامه های کاربردی بهترین است.
قدرت پایتون در دقت است.
ضعف پایتون در کمبود کد معماری است.

2- زبان برنامه نویسی R:
یک زبان برنامه نویسی مبتنی بر محاسبات آماری و گرافیکی است. میتوان مدل و نمونه ی اولیه را با R بررسی کرد.
عمدتا برای باز کردن الگوها در بلوک های بزرگ داده استفاده می شود که کار دانشمندان را آسان تر می کند. #گوگل، #فیس_بوک، #بانک_مرکزی آمریکا و #نیویورک_تایمز همه از R استفاده می کنند و همچنان استفاده های تجاری آن گسترش می یابد. نکات مهمی که باید زبان برنامه نویسی R در نظر گرفت:
برای درک و اکتشاف داده های آماری بهترین است.
قدرت آن در داشتن الگوریتمهای زبان ماشین زیاد در توابع خود است.
پکیجهای کمی دارد(ضعف).

3- جاوا: #جاوا یک زبان برنامه نویسی خوب برای یک برنامه نویس تازه کار است. به عنوان یک زبان برنامه نویسی قابل خواندن، از برنامه نویسی کاربردی پشتیبانی می‌کند.

4- متلب: #متلب یک زبان برنامه نویسی برای #محاسبات_عددی است که در سال 1984 توسط math’s work توسعه داده شد. متلب، حدود یک میلیون نفر کاربر دارد که از زمینه های مختلف مهندسی، مثل اقتصاد، و علوم داده هستند. متلب برای محاسبات عددی طراحی شده است و در آزمایشگاهای HPC همانند پایتون استفاده می شود. برای کسانی که برنامه نویسی را بلد هستند، یادگیری پایتون راحت خواهد بود. برنامه نویسی متلب مبتنی بر C، C ++ و زبانهای برنامه نویسی جاوا است.


5- زبان برنامه نویسی C: یکی از قدیمترین زبان برنامه نویسی در میان سایر زبانهای برنامه نویسی است. C به عنوان مادر همه زبان های در نظر گرفته شده است و یک زبان برنامه نویسی ضروری برای ساخت الگورتیم های پیش بینی شده، است. زبانهای دیگر مثل C++، جاوا، C# به نوعی فرزندان C هستند.

منبع:

https://process.filestackapi.com/cache=expiry:max/resize=width:700/compress/MMfuMl7lQAOOdFv5FxhQ

https://www.codementor.io/dyako/the-best-programming-languages-for-data-science-and-machine-learning-in-2018-nkfl0ukgs

#زبان_برنامه_نویسی
#پایتون
#جاوا
#متلب
#مهندسی_پزشکی
#هوش_مصنوعی

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
✔️ @onlineBME