برای انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب دیتا ساینس، ابتدا باید نگاهی به کارهایی بیندازیم که دانشمندان داده به‌صورت روزانه انجام می‌دهند، دانشمند داده یک متخصص فنی است که از تکنیک‌های ریاضی و آماری برای تجزیه و تحلیل و استخراج اطلاعات از داده‌ها استفاده می‌کند. حوزه‌های زیادی در علوم داده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق گرفته تا تجزیه و تحلیل شبکه، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل جغرافیایی وجود دارد که تحلیل داده‌های آن نیازمند برنامه‌نویسی است. دانشمندان داده برای انجام وظایف خود به قدرت رایانه‌ها متکی هستند.

برنامه‌نویسی تکنیکی است که به دانشمندان داده اجازه می‌دهد با رایانه‌ها تعامل داشته باشند و دستورالعمل‌هایی را به آن‌ها ارسال کنند. اما سوال اصلی که در این مقاله از مجله سبزلرن قصد داریم به آن پاسخ دهیم این است که در سال ۲۰۲۶ بهترین زبان برنامه‌نویسی برای دیتا ساینس چیست و چرا متخصصان داده باید این زبان را یاد بگیرند.

دیتا ساینس چیست و چرا زبان برنامه‌نویسی مهم است؟

علوم داده یا "Data Science" دانشی میان‌رشته‌ای است که به بررسی، تحلیل و تفسیر حجم عظیمی از داده‌ها می‌پردازد. در این حوزه، دانشمندان داده ابتدا سوالات مشخصی را درباره یک مجموعه داده مطرح می‌کنند و سپس با استفاده از روش‌های پیشرفته تحلیل داده، آمار، یادگیری ماشین و مدل‌سازی، الگوهای پنهان را شناسایی کرده یا مدل‌های پیش‌بینی‌محور برای بهبود تصمیم‌گیری در کسب‌وکارها و سازمان‌ها ایجاد می‌کنند.

کاربردهای علم داده بسیار گسترده است و در حوزه‌های مختلف مانند تحلیل و پردازش تصاویر پزشکی، ژنومیک و مطالعات ژنتیکی، تحقیق و توسعه دارو و طراحی ربات‌ها و دستیارهای هوشمند و مجازی نقش موثری ایفا می‌کند. اما بسیاری از متخصصان داده هنوز در انتخاب بهترین زبان برنامه‌نویسی برای دیتا ساینس با یکدیگر اختلاف نظر دارند. زیرا براساس نوع دیتا زبان مورد استفاده برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها، پردازش داده‌های خام، ساخت مدل‌های تحلیلی و ارائه نتایج متفاوت است.

بهترین زبان برنامه‌نویسی برای دیتا ساینس کدام است؟

قبل از بررسی موارد زیر، به یاد بسپارید که هیچ زبان واحدی وجود ندارد که به‌طور مطلق برای حل تمام مشکلات و موقعیت‌هایی که ممکن است در طول کار شما به‌عنوان یک دانشمند داده پیش بیاید، بهترین باشد. انتخاب یک زبان برنامه‌نویسی ترجیحی و ذهنی است و اغلب به سابقه آموزشی یک دانشمند داده یا نیازهای فنی در محل کار بستگی دارد، اما به‌صورت کلی از نظر اغلب متخصصان در این حوزه بهترین زبان برنامه‌نویسی برای دیتا ساینس عبارت‌اند از:

زبان برنامه نویسی پایتون

پایتون که در چندین شاخص مختلف از جمله شاخص "TIOBE" و شاخص"PYPL" رتبه اول را دارد، اخیرا محبوبیت زیادی پیدا کرده و همچنان محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی است. پایتون به‌عنوان بهترین زبان برنامه‌نویسی برای دیتا ساینس، یک زبان متن‌باز و همه منظوره محسوب می‌شود که نه تنها در دیتا ساینس، بلکه در حوزه‌های دیگر مانند توسعه وب و توسعه بازی‌های ویدیویی نیز کاربرد گسترده‌ای دارد.

پایتون به‌دلیل سینتکس ساده و خوانا، اغلب به عنوان یکی از ساده‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای یادگیری و استفاده توسط مبتدیان شناخته می‌شود. اگر در علم داده تازه‌کار هستید، شرکت در دوره آموزش پایتون و یادگیری این زبان یکی از بهترین گزینه‌ها است.

زبان برنامه نویسی R

R یک زبان برنامه‌نویسی متن‌باز است که برای محاسبات آماری، تحلیل داده و مصورسازی داده‌ها طراحی شده است. این زبان که در امور مالی و دانشگاهی محبوبیت زیادی دارد، زبانی عالی برای دستکاری، پردازش و تجسم داده‌ها و همچنین محاسبات آماری و یادگیری ماشین محسوب می‌شود.

زبان R نیز مانند پایتون جامعه بزرگی از کاربران و مجموعه گسترده‌ای از کتابخانه‌های تخصصی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها دارد. یادگیری R بهترین زبان برنامه نویسی برای دیتا ساینس است، به‌خصوص برای کسانی‌که می‌خواهند یک زبان جدید یاد بگیرند یا در این حوزه تازه کار هستند.

زبان برنامه نویسی SQL

SQL (زبان پرس‌وجوی ساختار یافته) یک زبان خاص دامنه است که به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد با پایگاه‌های داده ارتباط برقرار کرده و داده‌ها را ویرایش و از آن‌ها اطلاعات استخراج کنند. اگر می‌خواهید دانشمند داده شوید، داشتن دانش عملی در مورد پایگاه‌های داده و SQL ضروری است.

شرکت در دوره آموزش SQL به شما این امکان را می‌دهد تا با پایگاه‌های داده رابطه‌ای مختلف از جمله سیستم‌های محبوب مانند "SQLite"، "MySQL" و "PostgreSQL" کار کنید و از SQL به‌عنوان یکی از بهترین زبان‌ها برای تحلیل داده‌های مختلف استفاده نمایید.

زبان برنامه نویسی جاوا

جاوا با رتبه دوم شاخص "PYPL" و رتبه چهارم شاخص "TIOBE"، یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در جهان است. Java یک زبان برنامه‌نویسی شی‌گرا و چندسکویی است که به‌دلیل عملکرد و کارایی درجه یک خود شناخته می‌شود. فراموش نکنید که فناوری‌های بی‌پایان، برنامه‌های نرم‌افزاری و وب‌سایت‌ها به اکوسیستم جاوا متکی هستند.

اگرچه جاوا بیشتر به‌عنوان زبانی برای توسعه نرم‌افزارهای سازمانی و برنامه‌های تحت وب شناخته می‌شود، اما در حوزه دیتا ساینس نیز به‌ویژه در پروژه‌های کلان‌داده (Big Data) جایگاه مهمی دارد. سازگاری این زبان با اکوسیستم JVM باعث شده ابزارهایی مانند Hadoop و Apache Spark به‌خوبی از آن پشتیبانی کنند. همچنین به‌دلیل عملکرد بالا، مدیریت مناسب حافظه و پایداری، جاوا گزینه‌ای مناسب برای پردازش حجم بالای داده، توسعه سامانه‌های ETL و ساخت برنامه‌های داده‌محور در مقیاس سازمانی محسوب می‌شود. با این حال، برای تحلیل داده، یادگیری ماشین و تحقیقات علمی، پایتون و R همچنان انتخاب‌های رایج‌تر هستند.

زبان برنامه نویسی جولیا

جولیا را می‌توان یک ستاره نوظهور علم داده دانست. البته با وجود این‌که یکی از جوان‌ترین زبان‌های این لیست محسوب می‌شود (که در سال ۲۰۱۲ معرفی و نسخه پایدار ۱.۰ آن در سال ۲۰۱۸ منتشر شده)، دنیای محاسبات عددی را تحت تاثیر قرار داده است. جولیا که گاهی اوقات به عنوان وارث پایتون شناخته می‌شود و در مقایسه با سایر زبان‌های مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، ابزاری بسیار موثر است.

اگرچه به لطف پذیرش زودهنگام توسط چندین سازمان بزرگ به خصوص در حوزه مالی شهرت پیدا کرده، اما این پیشنهاد جوان در لیست بهترین زبان برنامه‌نویسی برای دیتا ساینس به اندازه زبان‌هایی مانند پایتون و R مورد پذیرش گسترده قرار نگرفته است. این زبان جامعه کوچک‌تری دارد و به اندازه رقبای اصلی خود کتابخانه ندارد. با وجود این، جولیا به دلیل سرعت، نحو واضح و تطبیق‌پذیری، زبانی آینده‌دار در حوزه علم داده است.

اگر مبتدی هستیم، بهترین زبان برای شروع دیتا ساینس چیست؟

پایتون بدون شک و با اختلاف زیاد بهترین زبان برنامه نویسی برای دیتا ساینس است و تقاضای زیاد برای یادگیری این زبان در بین متخصصان علوم داده این موضوع را تایید می‌کند. مزایای پایتون برای تازه واردهای حوزه دیتا ساینس عبارتند از:

•  سینتکس (دستور زبان) واضح

• اکوسیستم بزرگ (علوم داده، هوش مصنوعی، اسکریپت‌نویسی، وب)

• مشاغل فراوان (به ویژه در نقش‌های هوش مصنوعی/یادگیری ماشین و علم داده)

البته این زبان با وجود مزایا، در برخی وظایف سطح سیستم نسبت به زبان‌های کامپایل‌شده کندتر است و به‌دلیل سطح بالای انتزاع، برای درک مفاهیم محاسباتی پایین‌سطح همیشه گزینه ایده‌آلی نیست. برای مبتدیان علوم داده، انتخاب بین پایتون و SQL به هدف بستگی دارد. اگر تحلیل داده، هوش مصنوعی و مسیر شغلی منعطف مدنظر است پایتون انتخاب بهتری است، اما برای کار مستقیم با پایگاه‌های داده و هوش تجاری، SQL نقطه شروع مناسبی محسوب می‌شود.

بهترین زبان برنامه‌نویسی برای دیتا ساینس در بازار کار ایران

برای موفقیت در ایران، یادگیری مهارت‌های پایه‌ای برنامه‌نویسی یک ضرورت جدی است. در میان زبان‌ها، Python پرکاربردترین گزینه در دیتا ساینس به شمار می‌رود و به‌ طور گسترده برای پردازش داده، تحلیل، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می‌شود. به همین دلیل در بسیاری از شرکت‌ها و استارتاپ‌های ایرانی نیز محبوب است.

همچنین زبان R هم به عنوان بهترین زبان برنامه‌نویسی برای دیتا ساینس در تحلیل‌های آماری، پروژه‌های دانشگاهی و تحقیقات علمی کاربرد دارد و برای افرادی که به حوزه پژوهش علاقه‌مندند بسیار مفید است. در کنار این دو، SQL نقش کلیدی در کار با پایگاه‌های داده دارد و برای استخراج، مدیریت و تحلیل داده‌های سازمانی در بازار کار ایران کاملا ضروری است.

آیا باید چند زبان برنامه‌نویسی برای دیتا ساینس یاد بگیریم؟

تقریبا مانند نحوه استفاده انسان‌ها از زبان برای برقراری ارتباط با یکدیگر، می‌توانیم از زبان‌های برنامه‌نویسی برای برقراری ارتباط با رایانه‌ها استفاده کنیم. زبان‌های برنامه‌نویسی اغلب در علوم داده، علوم کامپیوتر و مهندسی استفاده می‌شوند. بیشتر مشاغل علوم داده نیاز به مهارت در حداقل یک زبان برنامه‌نویسی دارند. گفتیم که متخصصان اغلب از پایتون، R، SQL و موارد دیگر کمک می‌گیرند. هر سیستم کاربردها و محدودیت‌های متفاوتی دارد؛ بنابراین بسیاری از افراد برای گسترش مجموعه مهارت‌های خود، چندین زبان را به طور همزمان مطالعه می‌کنند.

مسیر یادگیری زبان های برنامه نویسی برای Data Science

مطمئنا به این مسئله فکر می‌کنید که مسیر پیش رو را چگونه شروع کنیم؟ و چطور بهترین زبان برنامه‌نویسی برای دیتا ساینس را یاد بگیریم. به‌صورت خلاصه طی کردن مراحل زیر می‌تواند چالش‌های مسیر یادگیری را برای متخصصان علوم داده آسان کند:

• زبان مورد نظر خودتان را با مشورت متخصصان انتخاب کنید (پایتون معمولا امن‌ترین است).

• آموزش‌های پایه را همراه با پروژه‌های کوچک تحلیل داده، پاک‌سازی داده یا مصورسازی داده‌ها آغاز کنید.

• اگر شغل فعلی شما از داده‌ها استفاده می‌کند، وظایف کوچک با ترکیب SQL + پایتون را به روند آموزشی خودتان اضافه کنید.

• چیزی بسازید که به آن اهمیت می‌دهید (طوری که برای یادگیری به شما انگیزه دهد).

البته در آخر باید بگوییم که یادگیری زمانی موثرتر می‌شود که روی ساخت پروژه‌های واقعی و مورد علاقه تمرکز کنید و هم‌زمان از منابع آموزشی معتبر استفاده نمایید. خوشبختانه امکان یادگیری اصولی و پروژه‌محور زبان‌های موردنیاز دیتا ساینس از طریق دوره‌ها و بوت‌کمپ‌های تخصصی آکادمی سبزلرن نیز فراهم شده است و اغلب زبان‌های مورد نیاز در علم داده را می‌توان در دوره‌های تخصصی سبزلرن یاد گرفت.