Programming Languages Required to Learn Data Science [Hindi]

डेटा साइंस 21वीं सदी के सबसे लोकप्रिय क्षेत्र के रूप में उभरा है। अगर आप डेटा साइंस में करियर बनाना चाहते हैं तो आपके लिए प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेज जानना बहुत महत्वपूर्ण हो जाता हैं। डेटा साइंटिस्ट के रोल के लिए Python, R, और SQL आदि प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेज सीखना आपके लिए बहुत जरूरी हैं, इसके अलावा अन्य जॉब रोल जैसे डेटा सिस्टम्स डेवलपमेंट आदि में भी बहुत इस्तेमाल की जाती हैं।

डेटा साइंस का क्षेत्र में होने वाले सभी कार्य जैसे आटोमेटिक डेटा क्लीनिंग से लेकर डेटा ऑर्गनइजिंग तक प्रोग्रामिंग लैंग्वेज पर निर्भर होते हैं। डेटा साइंस में R और Python सबसे पॉपुलर प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेज है, डेटा साइंस में अन्य प्रोग्रामिंग भाषाएँ भी उतना ही महत्त्पूर्ण रोल अदा करती हैं। लेकिन सही लैंग्वेज का चुनाव आपकी योग्यता, अनुभव और आपके कार्य पर निर्भर करता हैं।

आइये देखते हैं, डेटा साइंस में उपयोग होने वाली कुछ टॉप प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेज के बारे में –

• Python (पाइथन)
• R Programming Language (आर)
• SQL
• JavaScript (जावास्क्रिप्ट)
• Java (जावा)
• Julia

Python

Python आज दुनिया में सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली डेटा साइंस प्रोग्रामिंग लैंग्वेज (Data Science Programming Languages) है। Python एक सामान्य पॉपुलर प्रोग्रामिंग भाषा है। Python की फ्लेक्सिबिलिटी ने इसे डेटा साइंस डोमेन में सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा बना दिया है। Python सीखने से आपके लिए न केवल डेटा साइंस बल्कि सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट के क्षेत्र में भी करियर के दरवाजे खुल जाते हैं। लेकिन शुरुआती स्तर पर इसे समझना मुश्किल हो सकता है, खासकर जिनके पास प्रोग्रामिंग पृष्ठभूमि नहीं है।

Python ओपन सोर्स, ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग लैंग्वेज है। डेटा साइंस में इसका उपयोग डेटा प्रोसेसिंग, डेटा एनालिटिक्स एल्गोरिथम इम्प्लीमेंटेशन, मशीन लर्निंग ट्रेनिंग और डीप लर्निंग एल्गोरिथम आदि में किया जाता हैं।  Python में मल्टीपल डेटा स्ट्रक्चर और सामान्य इंग्लिश सिंटेक्स का उपयोग होता हैं जिससे नए प्रोग्रामिंग सीखने वालों के लिए उपयुक्त भाषा हैं।

R Programming Language

R प्रोग्रामिंग लैंग्वेज स्पेशलाइज्ड प्रोग्रामिंग लैंग्वेज है जो स्टैटिस्टिकल एनालिसिस और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयुक्त हैं। R को RStudio के जरिये से बड़े पैमाने पर डेटा सेट और कॉम्प्लेक्स प्रोसेसिंग के लिए बनाया गया है।

R प्रोग्रामिंग भाषा स्टैटिस्टिकल कंप्यूटिंग को आसान बनाती है जो डेटा माइनिंग और स्टैटिस्टिकल एनालिसिस के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाती है।

यह स्टेटिस्टिक्स-स्पेसिफिक सिंटैक्स स्टेटिस्टिक्स पृष्ठभूमि वाले शोधकर्ताओं के लिए आसान है, जिससे पावरफुल विज़ुअलाइज़ेशन परिणामों को सहजता से प्राप्त किया जा सकता हैं। प्रोग्रामिंग अनुभव रखने वाले डेटा साइंटिस्ट या रिसर्च फील्ड में अपनी पहचान बनाने के इच्छुक डेटा सइंटिस्टों को R प्रोग्रामिंग लैंग्वेज सीखने पर विचार करना चाहिए।

SQL (Structured Query Language)

SQL का पूरा नाम Structured Query Language है। SQL डेटाबेस के साथ व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा है। डेटा साइंस में सब कुछ डेटा पर निर्भर करता है कि कैसे डेटाबेस से डेटा को एक्सट्रेक्ट किया जाये इसके लिए SQL की जरुरत पड़ती है। रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट डेटा साइंस का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।

लार्ज स्केल के डाटा सेट्स में लाखों Rows और Columns होते हैं जिसमें से किसी स्पेसिफिक डेटा को प्राप्त करना काफी कठिन होता हैं।  SQL एक Querying Language है जिसमें आप बड़े पैमाने पर डेटासेट को adjust, find और check कर सकते हैं।

यदि आप रिलेशनल डेटाबेस (MySQL) का उपयोग कर रहे हैं, तो आपको SQL सीखना चाहिए।

JavaScript

जावास्क्रिप्ट लैंग्वेज मुख्यतः वेब डेवलपमेंट और एप्लीकेशन के लिए उपयोग में लायी जाती है आपने देखा होगा कि जावास्क्रिप्ट इन दिनों बहुत तेजी से लोकप्रिय होती भाषा है। इसकी लोकप्रियता तब से बढ़ी है जब से Node.js जावास्क्रिप्ट डेवलपर्स को सर्वर-साइड कोड लिखने की अनुमति देता है। पहली भाषा के रूप में, सबसे अच्छी सलाह यह है कि Python या R में से किसी एक को सीखें। इसके अलावा आपको कुछ डेटाबेस भाषाएं, जैसे कि SQL या MongoDB का उपयोग करना भी सीखना चाहिए।

जावास्क्रिप्ट सीखने से आपके डेटा साइंटिस्ट के करियर को कोई नुकसान नहीं होगा लेकिन इसे अन्य भाषाओं के रिप्लेसमेंट के रूप में न सीखें।

इसमें डेटा विज़ुअलाइज़ेशन से जुड़े जीवंत वेब पेज बनाने की सभी क्षमताएं मौजूद हैं। यह भी एक सामान्य प्रोग्रामिंग भाषा है जिससे डेटा साइंटिस्ट आसानी से वेब से जुड़ जाते हैं। इसमें डेटा साइंटिस्ट को काफी लाइब्रेरी मिल जाती हैं जिससे डैशबोर्ड और विज़ुअलाइज़ेशन आदि बना सकते हैं। वेब से निकलकर धीरे धीरे इसका उपयोग सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट के क्षेत्र में भी होने लगा है और स्वीकार्यता लगातार बढ़ती जा रही हैं।

Java

जावा का उपयोग एंड्राइड ऐप्स, क्रेडिट कार्ड प्रोग्रामिंग, डेस्कटॉप एप्लिकेशन और वेब एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन के लिए किया जाता है। जावा विभिन्न उद्देश्यों के लिए उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा है।

डेटा साइंस में बिग डेटा के साथ कार्य होता है। बिग डेटा के लिए उपयोग किए जाने वाले अधिकांश लोकप्रिय फ्रेमवर्क और टूल्स जावा में लिखे गए हैं जैसे Fink, Hadoop, Hive, और Spark.

यद्यपि इसका नाम “जावास्क्रिप्ट” से मिलता जुलता है, लेकिन यह जावास्क्रिप्ट से एकदम अलग है, जावा और जावास्क्रिप्ट दोनों अलग अलग लैंग्वेजेज हैं।

Julia

Julia भी एक स्पेशलाइज्ड लैंग्वेज है जो विशेष रूप से कंप्यूटेशन्स और न्यूमेरिकल एनालिसिस के लिए डिज़ाइन की गयी हैं। यह एक फ़ास्ट लैंग्वेज हैं। यदि आप डेटा विज़ुअलाइज़ेशन या डीप लर्निंग, न्यूमेरिकल एनालिसिस या इंटरेक्टिव कंप्यूटिंग पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, तो Julia आपके लिए सही विकल्प होगी। इसके निम्न कारण हैं –

• फ़ास्ट प्रोग्रामिंग लैंग्वेज (Fast Programming Language)
• मैथ फ्रेंडली सिंटेक्स (Math-friendly syntax)
• ऑटोमेटिक मेमोरी मैनेजमेंट (Automatic memory management)
• सुपर पैरलालिस्म (Superior Parallelism)
• नेटिव मशीन लर्निंग लाइब्रेरीज (Native Machine Learning Libraries)

आज दुनिया में 250 से अधिक प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं। यदि आप डेटा साइंस में करियर बनाने में रुचि रखते हैं, तो Python, R और SQL सीखना आपके लिए एक बेहतरीन शुरुआत होगी। और Python निश्चित रूप से इसमें सबसे आगे है क्योंकि इसमें 70,000 से अधिक लाइब्रेरीज हैं और दुनिया भर में लगभग 8.2 मिलियन उपयोगकर्ताओं है। लेकिन एक बात ध्यान रखने वाली यह है कि कोई भी प्रोग्रामिंग लैंग्वेज बेस्ट नहीं होती हैं, प्रोग्रामिंग लैंग्वेज वही बेस्ट होती हैं जो आपके लिए कार्य के अनुरूप उपयुक्त हैं।