ডেটা সায়েন্সের জন্য সেরা প্রোগ্রামিং ভাষার ব্লগের প্রথম অংশে, আমরা ৭টি ভাষার কথা বলেছি। এর মধ্যে সেই ভাষাগুলি অন্তর্ভুক্ত ছিল যেগুলি বিগ ডেটা নিয়ে কাজ করে এমন ব্যক্তিদের দ্বারা ব্যবহৃত হয়৷
৷এই ব্লগে, আমি তালিকার বাকি অর্ধেক তালিকাবদ্ধ করছি যা প্রথম অংশে প্রোগ্রামিং ভাষার ক্ষেত্রে নতুনদের অন্তর্ভুক্ত। তাদের মধ্যে কিছু জাভা, হাডুপ, আর এবং এসকিউএল-এর মতো জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে যেখানে অন্যরা তাদের দ্বারা অফার করা বিশিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলির কারণে বাজারে একটি উল্লেখযোগ্য স্থান তৈরি করেছে।
ডেটা সায়েন্সের জন্য প্রোগ্রামিং ভাষার তালিকা:
1. পাইথন –
৷ 
বিগ ডেটার জন্য প্রয়োজনীয় বৃহৎ এবং জটিল ডেটা সেটগুলির সাথে কাজ করার জন্য পাইথন হল একটি সেরা ওপেন সোর্স প্রোগ্রামিং ভাষা৷ পাইথন অবজেক্ট ওরিয়েন্টেড ল্যাঙ্গুয়েজ ব্যবহার করে প্রোগ্রামারদের মধ্যে জনপ্রিয়তা পেয়েছে। পাইথন R-এর তুলনায় স্বজ্ঞাত এবং সহজে শেখা, এবং সাম্প্রতিক বছরগুলিতে প্ল্যাটফর্মটি নাটকীয়ভাবে বেড়েছে, এটিকে R এর মতো পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য আরও সক্ষম করে তুলেছে। পাইথনের ইউএসপি হল পাঠযোগ্যতা এবং সংক্ষিপ্ততা।
আধুনিক দিনের অ্যাপ্লিকেশন যেমন Pinterest এবং Instagram পাইথন ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে৷ এটি একটি ঐতিহ্যবাহী বস্তু-ভিত্তিক ভাষা, যেটি উৎপাদনশীলতা এবং পাঠযোগ্যতার মাত্রা যোগ করে। নিউরাল নেটওয়ার্ক নিয়ে কাজ করে এমন বড় ডেটা প্রজেক্টের জন্যও পাইথন সবচেয়ে উপযুক্ত হবে।
2. ম্যাটল্যাব -
৷ 
আপনাকে ম্যাট্রিক্সের সাথে কাজ করতে হলে MATLAB হল ডেটা সায়েন্সের জন্য সেরা প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজগুলির মধ্যে একটি। এটি একটি ওপেন সোর্স ভাষা নয় তবে গাণিতিক মডেলিং এবং ডেটা অধিগ্রহণের জন্য উপযুক্ততার কারণে এটি বেশিরভাগ শিক্ষাবিদদের জন্য ব্যবহৃত হয়। ম্যাটল্যাব প্রথম স্থানে ম্যাট্রিক্সের সাথে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল যা পরিসংখ্যানগত মডেলিং এবং অ্যালগরিদম তৈরির জন্য এটি ব্যবহার করার জন্য এটি একটি খুব ভাল বিকল্প করে তোলে। MATLAB ডেটা সায়েন্সের কাজগুলির জন্যও ভাল যা রৈখিক বীজগণিত গণনা, সিমুলেশন এবং ম্যাট্রিক্স গণনা জড়িত৷
MATLAB এর ত্রুটি হল এটি কোড বহনযোগ্যতার উপর বিধিনিষেধ তৈরি করে৷
3. স্কালা –
৷ 
Scala প্রোগ্রামিং ভাষা হল অবজেক্ট ওরিয়েন্টেড এবং কার্যকরী প্রোগ্রামিং ভাষার একটি সংমিশ্রণ যা মজবুত এবং স্কেলযোগ্য ডেটা বিজ্ঞান অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে সাহায্য করে। সুতরাং, এটি জাভা এবং জাভাস্ক্রিপ্ট উভয়ের সাথেই কাজ করে। স্কালা অন্যান্য ভাষার অনেক উপকারী বৈশিষ্ট্যকে একটি আঁটসাঁট, সহজে ব্যবহারযোগ্য টুলে একত্রিত করে।
Scala জাভা ভিত্তিক এবং সংকলিত কোড JVM ইকোসিস্টেমে চলে, যা এটিকে গেটের বাইরে শক্তিশালী এবং নমনীয় করে তোলে, কারণ এটি যেকোন প্ল্যাটফর্মে চলতে পারে। ডেটা সায়েন্সের জন্য স্কালের জন্য বিমূর্ততা এবং চিন্তাভাবনার সামান্য অতিরিক্ত দক্ষতা প্রয়োজন। স্কালার স্কেলেবিলিটি এবং সংখ্যা ক্রাঞ্চিং বৈশিষ্ট্যগুলি এটিকে ডেটা বিজ্ঞানের জন্য সেরা প্রোগ্রামিং ভাষার মধ্যে পরিণত করেছে৷
4. হাইভ QL –
৷ 
Apache Hive হল একটি ডেটা গুদামঘর পরিকাঠামো যা ডেটা সংক্ষিপ্তকরণ, ক্যোয়ারী এবং বিশ্লেষণ প্রদানের জন্য শীর্ষ Hadoop-এ নির্মিত৷ Hive QL হল Hive ক্যোয়ারী ল্যাংগুয়েজ যা হ্যাডুপের সাথে একীভূত হওয়া বিভিন্ন ডাটাবেস এবং ফাইল সিস্টেমে সংরক্ষিত ডেটা জিজ্ঞাসা করার জন্য SQL-এর মতো ইন্টারফেস রয়েছে। Hive সারি-স্তরের সন্নিবেশ, আপডেট এবং মুছে ফেলার জন্য সমর্থন অফার করে না।
Hive QL কে Apache Hadoop বা অন্যান্য বিতরণকৃত স্টোরেজ প্ল্যাটফর্ম যেমন Amazon এর S3 ফাইল সিস্টেমের উপরে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। একটি ডাটাবেসের হাইভ ধারণাটি মূলত টেবিলের একটি ক্যাটালগ বা নামস্থান। Hive-এর সাহায্যে আমরা নিম্ন-স্তরের Java API-তে প্রশ্নগুলি বাস্তবায়ন না করে জাভা API-এ Hive QL কোয়েরিগুলি প্রয়োগ করার জন্য SQL-এর প্রয়োজনীয় বিমূর্ততা পাই৷
5. জুলিয়া –
৷ 
জুলিয়া ডেটা ভাষার মধ্যে তুলনামূলকভাবে নতুন৷ ভাল, সবচেয়ে বেছে নেওয়া ভাষা হল R, Python এবং Java। কিন্তু এখনও ফাঁক আছে খুঁজতে হবে. জুলিয়া মাত্র কয়েক বছর ধরে নিজেকে একটি ভাল পছন্দ হিসাবে প্রমাণ করছে। জুলিয়া একটি উচ্চ-স্তরের, অত্যন্ত দ্রুত এবং অভিব্যক্তিপূর্ণ ভাষা।
বিগ ডেটার রিয়েল-টাইম স্ট্রীমগুলির সাথে কাজ করার জন্য জুলিয়া সবচেয়ে উপযুক্ত কারণ এর বৈশিষ্ট্যগুলি ভাষার মূলে তৈরি করা হয়েছে৷ জুলিয়ার এক্সটেনশন এবং লাইব্রেরির ইকোসিস্টেম আরও প্রতিষ্ঠিত ভাষার মতো পরিপক্ক বা বিকশিত নয়, তবে সর্বাধিক জনপ্রিয় ফাংশন উপলব্ধ, স্থির হারে আরও যোগ করা হচ্ছে৷
6. পিগ ল্যাটিন –
৷ 
Pig Latin is among the best programming languages for data science which is also oriented with Hadoop and is also an open source system. It forms the Language layer of the apache Pig Platform, which sort and apply mathematical functions to large, distributed datasets.
Pig can execute its Hadoop jobs in MapReduce, Apache Tez, or Apache Spark.
It can be extended by using the user defined functions which could be written in any language that is supported by it like Java, Python, JavaScript, Ruby or Groovy. A function call of these could be made directly from the code of Pig Latin language.
7. GO –
৷ 
Go, was developed by Google in 2007 which is a free and open source programming language. Though being a new comer in the world of Data Science, it is gaining steam because of its simplicity. In the first place, Go was not developed for statistical computing but it soon got the mainstream presence because of its speed and familiarity.
Go’s syntax is based on C, which prove to be of great aid in its adoption. Go can also call routine programs, which are written in other programming languages like Python to achieve functionalities which are not accommodated in the Go.
The above list tells you about the best 15 data languages that you could choose for your Big Data Organization.
Well, with this we do come to an end of the Functional Layer Architecture, but not to the end of Big Data. Every day a new mystery is unveiled about Big Data. Even after learning about all the tools there is lot more left to know, understand, analyze, learn and accomplish in the Big Data.
