7 языков программирования для работы с Big Data⁠⁠

Big Data — объемные и сложные наборы данных. Быстро обработать и проанализировать их помогут языки программирования из нашей подборки.

Python

Распространенный универсальный язык. Он хорошо подходит для обработки данных благодаря простоте и большому набору библиотек вроде Pandas или NumPy. Однако его скорость несколько ниже, чем у некоторых других языков, а динамическая типизация может приводить к ошибкам в данных.

Начать учиться бесплатно >>

R

Мощный инструмент для статистического анализа и визуализации данных. Содержит множество встроенных функций конкретно для работы с матрицами и фреймами данных. По этой же причине R трудно использовать вне аналитики. А еще освоение языка требует времени из-за специфического синтаксиса.

Java

Высокопроизводительный язык, который повсеместно применяют в программировании. Обеспечивает быструю обработку данных и имеет богатый набор инструментов для работы с ними. Но изучать его сложнее, чем Python, а встроенных средств для анализа данных у него меньше.

Начать учиться бесплатно >>

Scala

Функциональный язык программирования, который эффективно работает с параллельными вычислениями и большими объемами данных. Он основан на JVM (Java Virtual Machine) и может использовать все ее преимущества. Однако освоить его сложно: он не так популярен, как другие языки.

Go

Производительный язык программирования от Google с простым синтаксисом для Big Data. Пока его используют в небольших и средних проектах: в нем много стандартных библиотек для работы с данными и параллельными вычислениями, но он еще относительно молодой и пока применяется не так широко.

Начать учиться бесплатно >>

MATLAB

Высокоэффективная среда для численных вычислений и анализа объемных данных. MATLAB содержит множество инструментов для решения математических задач, включая работу с матрицами, статистический анализ и машинное обучение. Но сам язык узкоспециализированный и ориентирован на технические вычисления.

Julia

Новый язык программирования, разработанный специально для работы с данными, научных вычислений и анализа. Пока в Julia не так много функций и библиотек, но он быстрый и перспективный для работы с Big Data.

Анализировать большие объемы данных и делать на их основе прогнозы научим на онлайн-курсе «Специалист по Data Science». Вас ждет теория и много практики, поддержка наставников, а в конце — помощь с трудоустройством, включая резюме и портфолио, а также тренировку прохождения собеседования.

Если вы еще не выбрали направление в IT и размышляете, на какой специальности остановиться, присмотритесь к нашим бесплатным курсам. В них мы даем представление о цифровых профессиях и помогаем определиться.