বিগ ডেটার জন্য সেরা প্রোগ্রামিং ভাষা – পার্ট 1

বিগ ডেটার শেষ ব্লগে, আমরা ডেটা ইন্টিগ্রেশন টুলস সম্পর্কে কথা বলেছিলাম, ফাংশনাল আর্কিটেকচারের আট স্তর। এই ব্লগে আমি ডেটা ল্যাঙ্গুয়েজগুলি তালিকাভুক্ত করব যা কার্যকরী স্তর আর্কিটেকচারের নবম স্তর গঠন করে৷

বিগ ডেটা প্রকল্পগুলি এখন সমস্ত শিল্পের কাছে সাধারণ যা বড় হোক বা ছোট হোক সবাই বিগ ডেটার অফার করা সমস্ত অন্তর্দৃষ্টিগুলির সুবিধা নিতে চাইছে৷ আমরা যতই উন্নত এবং GUI ভিত্তিক সফ্টওয়্যার তৈরি করি না কেন, কম্পিউটার প্রোগ্রামিং এর মূলে রয়েছে। আমি আশা করি যে টুলের প্রকারের পূর্ববর্তী ব্লগগুলি আপনার কোম্পানির জন্য বিগ ডেটা অর্গানাইজেশনের পরিকল্পনায় সাহায্য করবে। কিন্তু একটি স্তর এখনও অসম্পূর্ণ থেকে যায়, যা ছাড়া আপনি যাত্রায় কিছুটা এগিয়ে যেতে পারেন। কিন্তু পরে যাত্রায় যখন ডেটা আশঙ্কাজনক পরিমাণে বেড়ে যায়, তখন তা জটিল হয়ে যায়। এবং তারপরে আপনার জন্য একমাত্র উদ্ধার হবে ডেটা ল্যাঙ্গুয়েজ।

ডেটা ভাষার তালিকা

1. জাভা –

৷

জাভার অপ্রতিরোধ্য জনপ্রিয়তা যথেষ্ট স্পষ্ট যে এটি ডেটা বিজ্ঞানের জন্য সেরা প্রোগ্রামিং ভাষা। সমস্ত প্ল্যাটফর্ম যা JVM ইকোসিস্টেমের অংশ, যেমন MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark, এবং Apache Beam জাভার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। জাভা আপনাকে ডিবাগিং টুল, মনিটরিং টুল, লাইব্রেরি এবং প্রোফাইলারের মঙ্গো সংগ্রহে অ্যাক্সেস দেয়, তাই এটি ডেটা সায়েন্সের জন্য সবচেয়ে পরীক্ষিত, সংশোধিত এবং প্রমাণিত ভাষা।

জাভা অফার করে সবচেয়ে বড় সুবিধা হল এটি প্ল্যাটফর্ম স্বাধীন এবং একবার কম্পাইল করলে যেকোন প্ল্যাটফর্মে কার্যকর করা যেতে পারে। তাই ভাষার জন্য নির্দিষ্ট কম্পাইলারের প্রয়োজনীয়তা দূর করা।

এর সাথে সবচেয়ে বড় সমস্যা হল এটি হাস্যকরভাবে ভার্বস, এবং পুনরাবৃত্তিমূলক বিকাশের জন্য কোন REPL নেই৷

2. R –

৷

আর প্রোগ্রামিং ভাষা শীর্ষ 2 প্রোগ্রামিং ভাষার মধ্যে রয়েছে যা ডেটা বিজ্ঞানী এবং বিশ্লেষকদের। R প্রোগ্রামিং ভাষা অন্যান্য ভাষার থেকে অনেকটাই আলাদা কারণ এটি মূলত পরিসংখ্যানগত কম্পিউটিং এবং গ্রাফিক্সের জন্য একটি ডেডিকেটেড ভাষা। অতএব, এটি কোনো ভাষার বিকল্প নয়। R-এর সহজ এবং স্পষ্ট আবেদন রয়েছে। R এই গণনার বিপুল সংখ্যক স্বয়ংক্রিয় করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, এমনকি যখন সারি এবং কলাম ডেটা ক্রমাগত পরিবর্তিত বা বৃদ্ধি পাচ্ছে।

R ব্যবহার করা হয়েছিল Google, Facebook, Twitter এবং অন্যান্য অনেক পরিষেবার পিছনে অ্যালগরিদম তৈরি করতে৷ এটি লিনাক্স, উইন্ডোজ এবং ম্যাকওএস এ চলতে পারে।

3. SQL –

৷

SQL is the acronym for Structured Query Language which has been at the heart of storing and retrieving data for decades. It remains a hugely popular tool among data analysts. Some of the tasks that could be accomplished with SQL are

৷
1. It helps you interact with the database
2. It is used to filter relevant information from an ocean of data.
3. It can reduce the turnaround time for online requests and queries by extracting only relevant part of data and processing it rather than processing entire database tables.
4. It is a standardized programming language used for managing relational databases and performing various operations on the data

See Also: Best 19 Free Data Mining Tools

4. Hadoop –

৷

Hadoop is one of the best open source programming languages for data science. It has a Java-based programming framework that supports the processing and storage of extremely large data sets in a distributed computing environment. If you are reading anything about Hadoop then there is no possibility that you would never come across the picture of a little elephant. And if you come across it then you are surely reading about Hadoop.

Hadoop is designed to be robust in your Big Data applications environment, and it would continue its functionality even if individual servers or clusters fail. It is designed to scale up from single servers to thousands of machines, each offering local computation and storage.

Though Hadoop is slower than some other processing tools, but it is proven that the results are very much accurate and which makes it as a best option for backend analysis.

5. JavaScript –

৷

JavaScript is a popular, powerful, dynamic and most widespread scripting and programming languages that is used to crate cool websites and games for the web. We are still confused about the website and web application. It derives much of its syntax from the C language. The most beneficial feature of JavaScript is that it is compatible with all browsers, and is used in over 90% of all web pages.

Though being completely unrelated to Java language, it still does give access to developers to execute client side scripts, interact with the user in real time, control the browser and communicate asynchronously with the server.

6. SAS –

৷

SAS is a short form for Statistical Analysis system is the leader of the best programming languages for data science. It is among the best in commercial analytics space with highest share in private organization. SAS has been used for statistical modelling since the 1960’s and still holds the position after many years of updates and refinements. The main reason behind the popularity is its wide range of statistical functions with a user friendly GUI that could be learned in a very short time. SAS includes a variety of components for accessing databases and flat, un-formatted files, manipulating data, and producing graphical output for publication on web pages and other destinations.

7. SPSS –

৷

SPSS statistics is a software package used for logical batched and non-batched statistical analysis. SPSS is a Windows based program that can be used to perform data entry and analysis and to create tables and graphs. It is capable of handling large amounts of data and can perform all of the analyses covered in text and much more.

IBM SPSS has been in the use for decades and since then it is providing powerful tools for statisticians and data scientists. Over the years, the SPSS platform has evolved to support all phases of the data mining process, which also includes the below –

৷
1. Model development
2. Model deployment
3. Model refresh

My list of the best programming languages for data science is not yet complete. The remaining of the list will continue in the next blog. Till then let me know your favorite programming language for data science in the comments below.