Top Data Science Programming Languages: 2022 में सीखने के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ डेटा साइंस प्रोग्रामिंग भाषाएँ

Safalta Experts Published by: Nikesh Kumar Updated Fri, 07 Jan 2022 06:27 PM IST

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डेटा साइंस अभी भी एक उभरता हुआ क्षेत्र है और इस प्रकार एक उच्च मांग और आकर्षक नौकरी बाजार है। लेकिन डेटा साइंस उद्योग में करियर बनाने की चाहत रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए शुरुआत करना कठिन हो सकता है। कुछ लोग कॉलेज वापस जाते हैं, कुछ खुद पढ़ाते हैं, और कुछ डेटा साइंस बूटकैंप में भाग लेते हैं।

आप चाहे जो भी रास्ता चुनें, डेटा विज्ञान में उच्च कोडिंग विशेषज्ञता शामिल है और कई तकनीकी क्षेत्रों की तरह, कौशल की मांग और अपेक्षाएं हमेशा विकसित हो रही हैं। इस वर्ष 2022 में, सीखने के लिए सर्वश्रेष्ठ डेटा विज्ञान प्रोग्रामिंग भाषाएं यहां दी गई हैं।

प्रोग्रामिंग स्किल्स काफी महत्वपूर्ण हैं चाहे आप डेटा साइंस में किसी भी दिशा में जाएं। जबकि पायथन, आर, और एसक्यूएल जैसी भाषाएं कई डेटा साइंस या विश्लेषिकी भूमिकाओं के लिए नींव के रूप में कार्य करती हैं, अन्य डेटा सिस्टम विकास जैसे क्षेत्रों में कैरियर पथ के लिए उपयोगी हैं या विशेष रूप से इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों के लिए उपयुक्त हैं।

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डेटा साइंस क्या है?

डेटा साइंस सूचना का अध्ययन है - और अधिकांश कंपनियां व्यावसायिक निर्णय लेने, जटिल समस्याओं को हल करने और परिणामों और प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए रणनीति बनाने में मदद करने के लिए डेटा साइंस का उपयोग कर रही हैं।

Source: Safalta

डेटा साइंस भी मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में काफी हद तक शामिल है।

आपको डेटा साइंटिस्ट क्यों बनना चाहिए? डेटा विज्ञान सीखने से रोजगार के अवसरों की एक बड़ी मात्रा के साथ एक बहुत ही आकर्षक कैरियर बन सकता है। हाल के वर्षों में डेटा वैज्ञानिकों की मांग बहुत बढ़ गई है, और यह ऐसा करना जारी रखेगा, जिससे डेटा वैज्ञानिक बनने की अपनी यात्रा शुरू करने का यह सही समय है।

मैं डेटा साइंस में करियर कैसे शुरु करूं?

डेटा साइंस के लिए 4 साल की डिग्री की आवश्यकता नहीं होती है, लेकिन फिर भी इस क्षेत्र में उच्च शिक्षित होना आवश्यक है, खासकर बिग डेटा और गणित में। ऐसा करने का सबसे अच्छा तरीका एक या दो और प्रोग्रामिंग भाषाओं को सीखना है जो क्षेत्र में उपयोग की जाती हैं।

तो, डेटा साइंस के लिए आपको किन कोडिंग भाषाओं की आवश्यकता है? और डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए सीखने के लिए सबसे अच्छी भाषा कौन सी हैं? हम उन कई विकल्पों पर गहराई से विचार करने जा रहे हैं जिन्हें आपको तलाशना चाहिए।

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निम्न-स्तरीय और उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषाएँ-

प्रोग्रामिंग लैंग्वेज दो तरह की होती हैं- लो-लेवल और हाई-लेवल। निम्न-स्तरीय भाषाएँ अपेक्षाकृत कम उन्नत होती हैं और कंप्यूटर द्वारा विभिन्न कार्यों को करने के लिए उपयोग की जाने वाली सबसे अधिक समझने योग्य भाषाएँ होती हैं। इनमें असेंबली लैंग्वेज और मशीनी लैंग्वेज शामिल हैं।

ये डेटा साइंस प्रोग्रामिंग भाषाएं इन दिनों मांग में हैं-

डेटा साइंस प्रोग्रामिंग लैंग्वेज इन दिनों लोकप्रिय रुझानों में से हैं। अधिकांश डेटा वैज्ञानिकों के लिए विश्लेषिकी भूमिकाओं में मार्गदर्शन करने के लिए पायथन, आर, और एसक्यूएल जैसी भाषाएं मुख्य आधार हैं और जबकि अन्य डेटा सिस्टम विकास जैसे क्षेत्रों में करियर के लिए उपयोगी हैं। यहां 10 सर्वश्रेष्ठ डेटा विज्ञान प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं जो सभी डेटा उम्मीदवारों को 2022 में पता होनी चाहिए।

1. पायथन

जैसा कि पहले चर्चा की गई, डेटा वैज्ञानिकों के बीच पायथन की लोकप्रियता सबसे अधिक है। यह इसके व्यापक उपयोग के कारण है। यह अक्सर डोमेन के लिए कई प्रकार के कार्यों के लिए पसंदीदा विकल्प होता है, जैसे मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और प्रौद्योगिकी के अन्य लोकप्रिय रूप।

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पायथन के शक्तिशाली डेटा विज्ञान पुस्तकालयों के कारण इन कार्यों को आसान बना दिया गया है। कुछ अधिक लोकप्रिय पुस्तकालयों में केरस, स्किकिट-लर्न, मैटप्लोटलिब और टेंसरफ़्लो शामिल हैं।

पायथन डेटा संग्रह, विश्लेषण, मॉडलिंग और विज़ुअलाइज़ेशन जैसे बहुत महत्वपूर्ण कार्यों का भी समर्थन कर सकता है, जो बड़े डेटा में काम करने के लिए सभी प्रमुख कारक हैं।

2. आर

जबकि पायथन सामान्य उद्देश्य है, आर अधिक विशिष्ट है, सांख्यिकीय विश्लेषण और सहज ज्ञान युक्त विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयुक्त है। R को RStudio के माध्यम से बड़े पैमाने पर डेटा सेट और जटिल प्रसंस्करण को संभालने के लिए बनाया गया है। इसका सांख्यिकी-विशिष्ट सिंटैक्स सांख्यिकी पृष्ठभूमि वाले शोधकर्ताओं के लिए सहज है, और शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन परिणामों का अधिक सहज संचार प्रदान करते हैं।

डेटा विज्ञान में R का उपयोग कब करें: कुछ प्रोग्रामिंग अनुभव वाले डेटा वैज्ञानिक या अनुसंधान क्षेत्र में अपनी पहचान बनाने वाले शुरुआती डेटा वैज्ञानिकों को R सीखने पर विचार करना चाहिए। यदि आपके पास एक सांख्यिकीविद् के रूप में अनुभव है, तो आप R की संरचना को भी पहचान लेंगे।

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3. जावास्क्रिप्ट- 

जावास्क्रिप्ट सीखने के लिए सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा है। समृद्ध और इंटरैक्टिव वेब पेज बनाने की क्षमता के कारण इसका उपयोग आमतौर पर वेब विकास के लिए किया जाता है। कहा जा रहा है, यह डेटा विज्ञान की दुनिया में एक घर भी ढूंढता है। विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए जावास्क्रिप्ट एक अद्भुत विकल्प है, जो बड़े डेटा को संप्रेषित करने का एक शानदार तरीका है।

जबकि जावास्क्रिप्ट सीखने के लिए एक महान भाषा है, यह प्राथमिक डेटा विज्ञान भाषा की तुलना में डेटा विज्ञान में अधिक सहायता है। हम अभी भी जावास्क्रिप्ट को अन्य भाषाओं के साथ सीखने की अत्यधिक अनुशंसा करते हैं, जो आप इसकी लोकप्रियता और बहुमुखी प्रतिभा के कारण सीख सकते हैं।

4. एसक्यूएल-

संरचित डेटा में हेरफेर करने के लिए SQL, या संरचित क्वेरी भाषा सीखना महत्वपूर्ण है। बड़े पैमाने के डेटासेट में लाखों पंक्तियाँ हो सकती हैं, जिससे यह पता लगाना मुश्किल हो जाता है कि आपको कौन सा डेटा चाहिए। SQL एक क्वेरी करने वाली भाषा है, जो आपको बड़े पैमाने पर डेटा सेट को समायोजित करने, खोजने और जांचने की अनुमति देती है। एक डोमेन-विशिष्ट भाषा के रूप में, रिलेशनल डेटाबेस को प्रबंधित करना सुविधाजनक है।

5. जावा- 
जावा, जिसे कभी-कभी "एक बार लिखें, कहीं भी चलाएं" के रूप में संदर्भित किया जाता है, एक प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग शीर्ष व्यवसायों द्वारा सुरक्षित उद्यम विकास के लिए किया गया है और अब इसका उपयोग डेटा विश्लेषण, डेटा खनन और मशीन सीखने से जुड़े कार्यों के लिए किया जा रहा है।

इसमें खरोंच से जटिल एप्लिकेशन बनाने की शक्तिशाली क्षमता है, और यह अन्य भाषाओं की तुलना में बहुत तेजी से परिणाम देने में सक्षम है।

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6 स्केला- 
स्काला जावा का एक विस्तार है, जो डेटा इंजीनियरिंग के साथ दृढ़ता से जुड़ी एक भाषा है, जावा वर्चुअल मशीन पर जावा बाइटकोड संकलन और चलने के लिए इंटरऑपरेबिलिटी धन्यवाद। जावा में कथित समस्याओं की प्रतिक्रिया के रूप में निर्मित, यह एक नई, अधिक सुरुचिपूर्ण भाषा है।

7. जूलिया-

एक अन्य विशिष्ट भाषा, जूलिया को विशेष रूप से गणना और संख्यात्मक विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया है।
हालांकि उद्देश्य से निर्मित, यह बहुमुखी प्रतिभा प्रदान करता है और समानांतर और वितरित कंप्यूटिंग दोनों का समर्थन करता है और अविश्वसनीय रूप से तेज़ है। यह इंटरेक्टिव कंप्यूटिंग के लिए पर्याप्त तेज़ है और यदि आवश्यक हो तो निम्न-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा में स्विच कर सकता है।

8.सी/सी++

सी/सी++ सीखना सांख्यिकीय और डेटा टूल्स के निर्माण के लिए उत्कृष्ट क्षमताएं प्रदान करता है। ये पायथन में अच्छी तरह से अनुवाद करेंगे और प्रदर्शन-आधारित अनुप्रयोगों के लिए अच्छी तरह से स्केल करेंगे।

9. MATLAB-

MATLAB एक प्रोग्रामिंग भाषा और वातावरण है जो गणितीय और सांख्यिकीय कंप्यूटिंग के लिए विशिष्ट है। यह गतिशील विज़ुअलाइज़ेशन के लिए अंतर्निहित टूल प्रदान करता है और उपयोगकर्ताओं को एक गहन शिक्षण टूलबॉक्स प्रदान करता है जो अच्छी तरह से संक्रमण करता है। यह आपको चुनौतीपूर्ण गणितीय प्रक्रियाओं को आसान बनाने की अनुमति देता है।

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10. SAS

एसएएस मुख्य रूप से सांख्यिकीय डेटा का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक उपकरण है। यह शाब्दिक रूप से सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर के लिए है। एसएएस का मुख्य उद्देश्य सांख्यिकीय डेटा को पुनः प्राप्त करना, रिपोर्ट करना और विश्लेषण करना है।

एसएएस शायद आपके द्वारा सीखी जाने वाली पहली भाषा नहीं होगी, लेकिन एसएएस में ज्ञान रखने वाले शुरुआती लोगों के लिए कई और अवसर पैदा हो सकते हैं। यदि आप डेटा प्रबंधन में नौकरी की तलाश कर रहे हैं तो यह आपकी काफी मदद करेगा।
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