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¿Qué idioma se utiliza para la ciencia de datos y el análisis avanzado?
¿Qué idioma se utiliza para la ciencia de datos y el análisis avanzado?

Video: ¿Qué idioma se utiliza para la ciencia de datos y el análisis avanzado?

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Anonim

Pitón

Del mismo modo, ¿qué idioma es mejor para la ciencia de datos?

Los 8 principales lenguajes de programación que todo científico de datos debería dominar en 2019

  • Pitón. Python es un lenguaje de propósito general extremadamente popular, dinámico y muy utilizado dentro de la comunidad de ciencia de datos.
  • R. Es una de las herramientas más utilizadas.
  • Java.
  • SQL.
  • Julia.
  • Scala.
  • MATLAB.
  • TensorFlow.

Asimismo, ¿qué lenguaje de programación es mejor para la visualización de datos? Los mejores lenguajes de programación para la visualización de datos:

  • Python: el lenguaje Python juega un papel importante en la visualización de datos debido a su interesante estructura de biblioteca.
  • Language R: R es otro lenguaje de programación para visualización de datos.
  • Java:
  • Lenguaje C #:
  • Resumen:

Simplemente, ¿qué lenguaje de programación es mejor para el análisis de datos?

Los dos lenguajes de programación que son buenos en el análisis de datos son pitón y R . Ambos son lenguajes de análisis de datos de código abierto que se utilizan en todo el mundo. Bibliotecas Numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib en pitón tiene una velocidad y eficiencia asombrosas en el manejo de grandes conjuntos de datos. Se considera simple y legible.

¿Qué lenguajes de programación son compatibles con la ciencia de datos?

Por lo tanto, aquí hemos compilado la lista de los 10 principales lenguajes de programación de ciencia de datos para 2020 que los aspirantes deben aprender para mejorar su carrera

  • Pitón. Python ocupa un lugar especial entre todos los demás lenguajes de programación.
  • R.
  • SQL.
  • C (C ++)
  • Java.
  • Javascript.
  • MATLAB.
  • Scala.

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