1. Python
Python chính là ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều nhất cho Khoa học dữ liệu. Đi cùng với nó là một hệ sinh thái phong phú gồm các thư viện và framework như NumPy, Pandas và Scikit-learning, đây là các các công cụ mạnh mẽ để thao tác, phân tích trên dữ liệu và xây dựng các mô hình dự đoán. Python trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho cả người mới bắt đầu cũng như các chuyên gia có kinh nghiệm bởi cú pháp đơn giản và khả năng dễ đọc của nó.
2. R
R là một ngôn ngữ được thiết kế dành riêng cho khoa học dữ liệu. R rất phổ biến trong lĩnh vực tài chính và học thuật và là đối thủ cạnh tranh chính của Python trong những năm gần đây. R cung cấp rất nhiều kỹ thuật thống kê và đồ họa, khiến nó trở nên lý tưởng cho việc phân tích khám phá dữ liệu cũng như tính toán thống kê và học máy. ggplot2 và dplyr là 2 trong số những thư viện mạnh mẽ trong R giúp trực quan hóa và chuyển đổi dữ liệu có thể thực hiện dễ dàng.
3. SQL
Phần lớn dữ liệu trên thế thới được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. SQL (Structured Query Language) là ngôn ngữ bắt buộc phải biết khi làm việc với cơ sở dữ liệu. SQL giúp việc trích xuất, thao tác và phân tích dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ một cách hiệu quả. Thành thạo SQL sẽ cho phép làm việc với các cơ sở dữ liệu quan hệ khác nhau, bao gồm các hệ quản trị phổ biến như SQLite, MySQL và PostgreSQL. Điều này làm cho SQL trở thành một ngôn ngữ rất linh hoạt. Ngoài ra SQL rất dễ học so với các ngôn ngữ khác do cú pháp đơn giản và tính khai báo của nó.
4. Julia
Julia là ngôi sao đang lên trong khoa học dữ liệu. Nó là sự kết hợp của tính dễ sử dụng của Python và tốc độ thực thi nhanh chóng của C, khiến nó trở thành sự lựa chọn tuyệt vời cho các tác vụ đòi hỏi tính toán chuyên sâu. Mặc dù đã được được một số tổ chức lớn, bao gồm nhiều tổ chức trong ngành tài chính áp dụng sớm, Julia chưa được chấp nhận rộng rãi như các ngôn ngữ Python và R. Nó có một cộng đồng hỗ trợ nhỏ hơn và không có nhiều thư viện so với các đối thủ khác.
5. Scala
Scala gần đây đã trở thành một trong những ngôn ngữ tốt nhất cho học máy và dữ liệu lớn. Scala chạy trên máy ảo Java, nối tiếng về khả năng mở rộng và tương thích với các framework dữ liệu lớn như Apache Spark. Điều này làm cho Scala trở thành ngôn ngữ tuyệt vời cho việc xử lý dữ liệu lớn phân tán.
6. MATLAB
MATLAB được sử dụng rộng rãi trong học thuật và kỹ thuật để tính toán số và phân tích dữ liệu. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện cùng với các hàm tích hợp sẵn giúp đơn giản hóa các phép toán phức tạp, xử lý tín hiệu, phân tích hình ảnh/video. Môi trường phát triển tương tác và tài liệu phong phú của MATLAB giúp thuận tiện cho việc tạo nguyên mẫu nhanh và phát triển các thuật toán.
Nguồn: Data Science and You
