Каждый из языков программирования имеет свои особенности, и тот, что успешно работает в одном проекте, может не подойти для другого. Давайте пересмотрим некоторые из самых мощных языков программирования визуализации данных, чтобы они соответствовали вашему приложению или программному дизайну продукта.

Что такое визуализация данных?

Визуализация данных — это графическое представление информации и данных.

(Таблица)

Это графическое представление любых данных и особенно эффективный способ передачи информации. Язык визуализации данных, который вы выбрали для своего проекта, позволяет преобразовывать большие наборы данных и метрик в диаграммы, графики и другие визуальные элементы.

Давайте поговорим о наиболее часто используемых языках визуализации данных, с которыми вы, возможно, знакомы, хотя некоторые из них могут быть для кого-то совершенно новыми.

Язык программирования R

R — это программная среда с открытым исходным кодом, предназначенная в первую очередь для статистической и графической обработки в Науке о данных. Анализ временных рядов, кластеризация, статистические тесты, а также линейное и нелинейное моделирование — это лишь некоторые из возможностей статистических вычислений и анализа языка R.

Плюсы и минусы R

  • R обеспечивает эффективную обработку данных и дополнительные инструменты для анализа данных.
  • Он предлагает огромное количество опций для создания информативных графиков в процессе анализа данных.
  • Расширьте базовую функциональность с помощью надежных пакетов.
  • Поддержка исполнительского сообщества.

Он обеспечивает отличную расширяемость, позволяя другим языкам программирования изменять объекты данных без особых трудностей благодаря своей объектно-ориентированной твердой природе.

Скала

Scala — это язык программирования высокого уровня, работающий на виртуальной машине JAVA. Вместе со Спарком эффективен для обработки больших объемов разрозненных данных. Необходимая поддержка параллелизма делает Scala идеальным выбором для создания высокопроизводительных сред обработки данных, таких как Hadoop.

Плюсы и минусы Скала

  • Стабильность, универсальность и относительно быстрое получение результатов.
  • Более 175 000 библиотек расширяют свою функциональность.
  • Сильная поддержка сообщества.

Язык поддерживает различные IDE, такие как IntelliJ IDEA, VS Code, Vim, Atom и Sublime Text, и даже в вашем браузере.

Матлаб

Matlab — это прежде всего среда математических вычислений, предназначенная для выполнения сложных вычислений; у него есть различные инструменты, которые позволяют выполнять такие действия, как манипулирование матрицами, построение графиков данных и функций и многое другое. Использование Matlab позволяет легко решать сложные математические и статистические задачи.

Плюсы и минусы Матлаба

  • Содержит внушительный набор цифр и математических функций.
  • Предоставляет встроенные процедуры построения графиков для создания и визуализации графиков данных.
  • Обеспечивает плавную масштабируемость

Этот лучший язык для визуализации данных также позволяет выполнять алгоритмы и создавать пользовательский интерфейс.

питон

Python на сегодняшний день — один из самых популярных простых универсальных языков для визуализации данных и даже больше. Часто это лучший выбор для решения задач в машинном обучении, глубоком обучении, искусственном интеллекте и т. д. Он объектно-ориентирован, прост в использовании и удобен для разработчиков благодаря легко читаемому коду.

Плюсы и минусы Python для визуализации данных

  • Поддержка библиотек Data Science, таких как Keras, Scikit-Learn, Matplotlib, TensorFlow и др.
  • Идеально подходит для сбора данных, анализа, моделирования и визуализации
  • Поддержка большого количества вариантов экспорта и обмена файлами.
  • Сообщество для консультации.

Его богатые библиотеки и возможность использования в различных ситуациях делают Python действительно многофункциональным инструментом и лучшим языком программирования для визуализации данных.

Джава

Язык программирования Java только выглядит устаревшим. Некоторые ведущие компании уже давно используют его для безопасной разработки корпоративных приложений в качестве предпочтительного варианта стека технологий. Чтобы уменьшить шумиху в науке о данных, Java предлагает такие инструменты, как Hadoop, Spark, Hive, Scala и Fink.

Виртуальные машины Java — довольно распространенный выбор разработчиков для написания кода для распределенных систем, анализа данных и машинного обучения в корпоративной среде.

Преимущества и недостатки Java для визуализации данных

  • Приложение для задач, связанных с анализом данных, глубоким обучением и интеллектуальным анализом данных обработки естественного языка.
  • Обеспечивает простоту масштабирования при создании сложных приложений с нуля.
  • Возможность быстро получить результат.

Java также имеет несколько IDE для быстрой разработки приложений.

C#

C — один из первых языков программирования. Большинство современных языков используют (например, язык программирования R) C/C++ в качестве своей исходной кодовой базы. Работа с C/C++ требует глубокого понимания основных принципов программирования.

Хотя это один из самых сложных языков программирования для начинающих в науке о данных из-за его низкоуровневого характера, он все чаще используется для создания информационных инструментов, которые можно использовать для манипулирования данными.

Преимущества и недостатки C# для визуализации данных

Среди критических особенностей C/C++ можно выделить:

  • Возможность получать более быстрые и лучше оптимизированные результаты, когда базовые алгоритмы также написаны на C.
  • Он быстрее по сравнению с другими языками программирования благодаря своей эффективности.

Тем не менее, его трудно изучить из-за его характера и сложности.

Заключение

Область визуализации данных обширна и часто требует разных наборов инструментов для разных задач. Знание более чем одного языка программирования поможет вам преодолеть определенные трудности в работе с концептуальными данными.

Когда вы выбираете лучший язык программирования для анализа и визуализации данных, чтобы применить его в своем проекте, помните, что каждый из них имеет свои характеристики, производительность и преимущества, они часто могут обеспечить более быстрые и лучшие результаты, чем другие.

Предположим, вы начинаете свой путь в обработке данных. В таком случае мы советуем вам начать с изучения хотя бы одного из самых мощных языков программирования, наиболее востребованных в настоящее время и надежно поддерживаемых.

Не стесняйтесь с вашими предложениями в комментариях. Наймите нас для любой гибкой разработки проекта.

Все логотипы языков взяты из официальных источников.

Первоначально опубликовано на https://explain.ninja.