BLOG

Přečtěte si poslední novinky ze světa datových technologií a BI.
Nezapomeňte se přihlásit k jejich odběru na e-mail.

Programovací jazyky | At a Glance

Programovací jazyky

V oblasti dat a analytiky existuje řada softwaru, které umožňují manipulovat s daty s nízkým nebo nulovým použitím kódu. Tyto funkcionality a nástroje pomáhají zpřístupnit a využívat pokročilou analytiku širší skupině uživatelů, kteří nemají tak rozsáhlé programovací dovednosti. Je však důležité si uvědomit, že psaní kódu zůstává cenné a nenahraditelné, a to i v prostředí, které nabízí nízkokódové (tzv. low-code) a bezkódové (tzv. no-code) možnosti. Existují doslova tisíce programovacích jazyků, ale je několik vybraných, které jsou v oblasti dat a analytiky považovány za základní. Tento blogový příspěvek se zabývá pěti, které konzultanti společnosti Billigence používají nejčastěji. 

Pět běžných programovacích jazyků 

  • SQL

SQL (Structured Query Language) je standardní programovací jazyk používaný pro správu a provoz relačních databází. Je klíčovým nástrojem v datovém sektoru, který umožňuje efektivně a organizovaně vyhledávat, manipulovat a ukládat velké množství dat. Jazyk SQL slouží k různým úkolům, včetně analýzy, validace a aktualizace dat, takže je pro organizace základním nástrojem pro informované rozhodování 

  • Python

Python je vysokoúrovňový programovací jazyk, který je často používán v oblasti analytiky díky své univerzálnosti, snadnému použití a možnostem pro analýzu a vizualizaci dat. Lze v něm provádět širokou škálu úloh, od čištění a předběžného zpracování dat až po pokročilé algoritmy machine learning. Díky své jednoduché a srozumitelné syntaxi je přístupný uživatelům s různou úrovní technických znalostí. To vývojářům umožňuje rychle a snadno vytvářet prototypy, testovat a implementovat řešení založená na datech, aniž by se museli zabývat složitými nebo nízkoúrovňovými technickými detaily. 

Python má velkou a aktivní komunitu uživatelů a vývojářů, což vedlo k rozvoji řady knihoven a nástrojů určených speciálně pro analýzu dat, strojové učení a vědecké výpočty. Python má také API pro Apache Spark nazvané PySpark. PySpark je knihovna, která umožňuje uživatelům psát aplikace pro zpracování velkého množství dat (dávkové i proudové) pomocí strojových clusterů. 

  • R

R je univerzální programovací jazyk a softwarové prostředí pro statistické výpočty, rychlou komplexní analýzu a vizualizaci. V oblasti datové analytiky je široce využíván pro složité úlohy včetně statistického modelování, vizualizace dat a strojového učení.  

Jazyk R má otevřený zdrojový kód a podobně jako Python disponuje velkou komunitou uživatelů a vývojářů, kteří vytvořili volně dostupné balíčky a nástroje. Díky své schopnosti manipulovat a zpracovávat velké množství dat a uživatelsky přívětivé syntaxi si jazyk R získal popularitu mezi profesionály v oblasti datové analytiky.  

  • Scala

Scala je moderní programovací jazyk, který je vysoce expresivní a podporuje jak objektově orientované, tak funkcionální programovací paradigma. Jedná se o univerzální nástroj, který je často využíván pro zpracování a analýzu dat. Tento jazyk je jedinečný, protože je staticky typovaný a běží na Java Virtual Machine (JVM), díky čemuž je vysoce škálovatelný a efektivní pro úlohy zpracování velkých objemů dat. Využitím jazyka Scala mohou datoví profesionálové vyjadřovat složité úlohy zpracování a analýzy dat stručným a srozumitelným způsobem a zároveň využívat výhod škálovatelnosti a efektivity, které JVM nabízí. 

  • Java

Java je široce používaný programovací jazyk známý svou přenositelností, univerzálností, škálovatelností a bezpečností. Je vhodnou volbou pro vývoj rozsáhlých systémů pro zpracování dat. Jedná se o staticky typovaný a objektově orientovaný jazyk, který poskytuje silnou typovou bezpečnost a je vysoce spolehlivý a stabilní. Je tedy ideální volbou pro organizace, které chtějí získat informace z velkého množství dat. 

Jazyk Java disponuje vlastní Java Virtual Machine (JVM), který umožňuje optimalizovat Java kód pro různá hardwarová a softwarová prostředí. Také má různé nástroje pro manipulaci s daty, jejich ukládání/načítání a integraci s frameworky pro zpracování velkých objemů dat, včetně: 

  • Java Database Connectivity (JDBC) API: poskytuje standardní způsob přístupu k relačním databázím. 
  • Java Persistence API (JPA): poskytuje standardní způsob mapování objektů Java do relačních databází. 

Chcete využívat svá data naplno a dosahovat lepších výsledků? Jsme tu pro vás, kontaktute nás pomocí níže uvedeného formuláře. 

KATEGORIE