Top 11 Ngôn ngữ lập trình big data phổ biến nhất hiện nay

Thuật ngữ 'dữ liệu lớn' đang nở rộ trong tất cả các lĩnh vực khác nhau trên toàn thế giới trong những năm gần đây. Các tổ chức đã nhận ra sức mạnh của dữ liệu lớn trong việc thu hút người tiêu dùng cũng như doanh thu thông qua những hiểu biết chuyên sâu. Trong khi đó, các ngôn ngữ lập trình như Python, Java và nhiều ngôn ngữ khác đang có nhu cầu cao từ các nhà phát triển và lập trình viên để các ứng dụng và trang web hoạt động trơn tru.

Hàng nghìn nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng hoặc các chuyên gia dữ liệu khác đang tìm kiếm các ngôn ngữ lập trình thịnh hành và thịnh hành cho các dự án dữ liệu lớn. Kinh nghiệm thực tế về nhiều dự án về dữ liệu lớn có thể cung cấp đủ kiến ​​thức về ngôn ngữ lập trình cũng như các khái niệm về dữ liệu lớn. Vì vậy, hãy cùng khám phá 11 ngôn ngữ lập trình hàng đầu cho các dự án dữ liệu lớn  hiện nay.

Python

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình thịnh hành cho các dự án dữ liệu lớn vào hiện nay. Ngôn ngữ lập trình này được sử dụng để tạo các dự án dữ liệu lớn end-to-end một cách hiệu quả mà không có bất kỳ lỗi tiềm ẩn nào. Cộng đồng dữ liệu lớn đang sử dụng ngôn ngữ lập trình này cho các dự án dữ liệu lớn vì nó là mã nguồn mở, phát triển mã tốc độ cao và hướng đối tượng với hỗ trợ xử lý dữ liệu cũng như nhiều thư viện Python. 

Java

Các dự án dữ liệu lớn có thể được tạo bởi Java để tích hợp các dự án với các công cụ doanh nghiệp. Nó cung cấp một loạt các công cụ và nó phổ biến trong cộng đồng dữ liệu lớn rằng các dự án dữ liệu lớn không thể hoạt động nếu không có Java. Java được ưu tiên để viết mã sản xuất để sử dụng và mở rộng các thuật toán dữ liệu lớn. Nó cung cấp một cơ sở người dùng rộng lớn hơn với tính linh hoạt cao.

R

Một trong những ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho dữ liệu lớn là lập trình R. Nó phổ biến vì là phần mềm mã nguồn mở, phân tích dữ liệu hiệu quả và cung cấp một môi trường thích hợp để phân tích thống kê. Nó cung cấp nhiều chức năng thống kê và đồ họa với các chức năng giúp các nhà khoa học dữ liệu trong việc khám phá dữ liệu cũng như trực quan hóa dữ liệu.

C ++

C ++ là một trong những ngôn ngữ mạnh mẽ cho các dự án dữ liệu lớn nhờ khả năng nâng cao tốc độ xử lý cũng như cho phép lập trình hệ thống. Nó giúp viết các khung và thư viện dữ liệu lớn để có quy trình làm việc hiệu quả. C ++ phổ biến để xử lý hơn 1GB dữ liệu thời gian thực trong một giây. Các nhà phân tích dữ liệu có thể tiết kiệm năng lượng điện với dung lượng ít hơn so với các ngôn ngữ lập trình khác.

Scala

Scala là một trong những ngôn ngữ lập trình hàng đầu cho các dự án dữ liệu lớn hiện nay. Nó được biết đến là ngôn ngữ có thể mở rộng như một mã nguồn mở với hệ thống kiểu tĩnh mạnh mẽ cho các dự án về dữ liệu lớn. Nó phổ biến để tích hợp các chức năng cũng như các tính năng hướng đối tượng để chuyển các chức năng xung quanh dưới dạng các biến. Nó giúp các dự án dữ liệu lớn mô tả các thuật toán ở mức độ trừu tượng cao hơn.

Julia

Cộng đồng dữ liệu lớn biết rằng Julia khác với các ngôn ngữ lập trình khác dành cho các dự án dữ liệu lớn. Các dự án dữ liệu lớn có thể tận dụng hệ thống kiểu cũng như nhiều công văn từ Julia. Nó được sử dụng như một công cụ để tạo các gói với năng suất nâng cao trong khi vẫn duy trì hiệu suất tối đa hiện có. Nó cung cấp một nhóm các chức năng như một ngôn ngữ có mục đích chung, khả năng mở rộng, cũng như và quản lý hiệu quả nhiều tác vụ cùng một lúc.

JavaScript

JavaScript là một ngôn ngữ lập trình rất phổ biến cho các dự án về dữ liệu lớn nhờ khả năng xử lý các tập dữ liệu lớn để chạy đồng thời mà không gặp bất kỳ lỗi nào. Nó cung cấp một loạt các tính năng cốt lõi với các kiểu dữ liệu thông thường. Chương trình cũng có thể thực hiện nhiều lựa chọn với nội dung và điều kiện của một dự án dữ liệu lớn. Nó đang nổi lên như một ngôn ngữ lập trình dữ liệu lớn chính thống cho các thư viện JavaScript của nó như D3.js, Chart.js, Sigma.js và nhiều hơn nữa.

SQL

SQL hoặc ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc là một ngôn ngữ lập trình nổi tiếng cho các dự án dữ liệu lớn. Nó có thể được sử dụng để thực hiện nhiều thao tác trên dữ liệu và là một API chính cho các dự án khác nhau. Nó giúp khai thác dữ liệu từ cơ sở dữ liệu trong kho dữ liệu và công nghệ dữ liệu lớn. SQL cung cấp sự trợ giúp to lớn trong việc quản lý hiệu quả dữ liệu phi cấu trúc với nhiều lệnh và mô hình dữ liệu.

MATLAB

Có nhiều dự án dữ liệu lớn với chuyên môn hóa MATLAB. MATLAB giúp khám phá và chuẩn bị dữ liệu thời gian thực để phân tích dữ liệu hiệu quả với đầy đủ các công cụ và chức năng để quản lý các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Nó được biết đến với việc cung cấp các công cụ chuyên dụng cho học máy, NLP và nhiều lĩnh vực khác. MATLAB dễ dàng được biết đến với việc dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng dữ liệu lớn.

MATLAB là một ngôn ngữ chủ yếu được thiết kế cho tính toán số. Được áp dụng rộng rãi trong học thuật và nghiên cứu khoa học kể từ khi ra mắt vào năm 1984, MATLAB cung cấp các công cụ mạnh mẽ để thực hiện các phép toán thống kê và toán học tiên tiến, khiến nó trở thành một ứng cử viên sáng giá cho khoa học dữ liệu.

Tuy nhiên, MATLAB có một nhược điểm quan trọng: nó là độc quyền. Tùy thuộc vào trường hợp (sử dụng cho mục đích học tập, cá nhân hoặc kinh doanh), bạn có thể phải trả một số tiền lớn để có được giấy phép, khiến nó kém hấp dẫn hơn so với các ngôn ngữ lập trình khác có thể được sử dụng miễn phí.

Go

Go là từ viết tắt của Golang và đang nổi lên như một trong những ngôn ngữ lập trình phát triển nhanh nhất cho các dự án dữ liệu lớn. Nó cung cấp xử lý dữ liệu lớn Golang để tạo và phát triển phần mềm đáng tin cậy và hiệu quả. Nó được biết đến với việc sử dụng các phương pháp luận cơ sở dữ liệu khác nhau cũng như các kỹ thuật để quản lý dữ liệu hiệu quả với tốc độ cao hơn. Nó giúp thu thập dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và các ứng dụng xử lý song song.

SAS

SAS (Hệ thống phân tích thống kê) là một môi trường phần mềm được thiết kế cho hoạt động kinh doanh thông minh và tính toán số tiên tiến. SAS đã có từ lâu và được áp dụng rộng rãi trên các công ty lớn trong nhiều lĩnh vực, tạo ra một thị trường lớn cho các nhà phát triển SAS.

Tuy nhiên, SAS đang dần mất đi tính phổ biến so với các ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu khác như Python và R. Điều này chủ yếu là do, như đã xảy ra với MATLAB, bạn cần có giấy phép để sử dụng SAS. Điều này tạo ra rào cản gia nhập đối với người dùng và công ty mới, những người sẽ cảm thấy có xu hướng sử dụng các ngôn ngữ mã nguồn mở, miễn phí.

Lời kết

Chúng tôi hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn định hướng được bối cảnh phong phú và đa dạng của các ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu. Không có ngôn ngữ duy nhất nào là tốt nhất về mặt tuyệt đối để giải quyết tất cả các vấn đề và tình huống có thể phát sinh trong quá trình bạn làm việc với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, nếu bạn là người mới trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, khuyến nghị của chúng tôi là bắt đầu bằng cách chọn Python hoặc R.

Thông thạo nhiều ngôn ngữ lập trình là một tài sản và việc di chuyển giữa các ngôn ngữ theo nhu cầu của tổ chức sẽ giúp bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu đa năng và phát triển sự nghiệp thành công hơn.