Информатика языки программирования: Какой язык программирования выбрать для ЕГЭ по информатике — Без Сменки

Что нужно знать о ЕГЭ по информатике

ЕГЭ по информатике сдают будущие ИТ-специалисты. Этот экзамен (наравне с физикой) требуется для поступления на программиста, системного администратора, тестировщика. Несмотря на то, что проходные баллы с физикой ниже, информатика ближе к выбранной специальности, поэтому мы советуем сдавать ее. Чтобы набрать высокие баллы и поступить на бюджет, запишитесь на курсы подготовки к ЕГЭ и ОГЭ. Подробный разбор заданий вместе с опытным преподавателем поможет правильно выполнить их на итоговой аттестации. А в статье мы расскажем, как подготовиться к ЕГЭ по информатике. 

Что нужно знать о ЕГЭ по информатике

Как готовиться к ЕГЭ по информатике? В первую очередь нужно узнать, что представляет из себя экзамен. Он состоит из двух частей. В первой — 23 задания с кратким ответом. Они основаны на школьной программе и в целом не представляют особой сложности. Встречаются задания на логику, задания с числами, а также номера, связанные с построением алгоритмов, работой с базами данных. Каждая задача оценивается в 1 первичный балл. 

Однако первая часть ЕГЭ по информатике не позволяет набрать конкурентных баллов, поэтому нужно обратить внимание на блок заданий с развернутым ответом. Их всего 4: 1 номер повышенного уровня сложности и 3 высокого. Эти задачи связаны с более сложной обработкой данных и программированием, они дают 3-4 первичных балла. При переводе в 100-балльную шкалу вторая часть добавляет около 40 баллов.

Как готовиться к решению задач из первой части

По статистике, больше всего ошибок школьники совершают в заданиях номер 9, 10, 11, 12, 15, 18, 20, 23. У них есть алгоритм решения, но много исключений и подводных камней. Уделите внимание этим задачам, решите как можно больше вариантов. Еще несколько советов по тому, как делать задания из ЕГЭ по информатике: 

• таблицу степеней числа 2 (вплоть до 2¹⁰) нужно знать наизусть;
• частая ошибка: школьники не различают килобайты и кибибайты. В 1 килобайте 1000 байт, а в 1 кибибайте 1024. В задачах встречается последний, обозначается он КБ или Кбайт;
• ЕГЭ по информатике не меняется из года в год, поэтому при подготовке можно смело использовать варианты прошлых лет. Обязательно просмотрите их, чтобы понять, к чему готовиться;
• не стоит просто заучивать алгоритм решения, нужно понимать, что вы делаете в конкретном задании. Тогда изменение формулировки или появление обратной задачи вас не напугает;
• на самом экзамене внимательно читайте задание. Поймите, что вам дано и что от вас хотят. Как ни странно, многие ошибки совершаются именно из-за невнимательного прочтения;
• не забывайте проверять выполненные номера. Следите за каждым шагом решения, пересчитывайте по несколько раз, если у вас есть время. Так вы убережете себя от ошибки.

Что нужно знать о решении задач с развернутым ответом

Задачи с развернутым ответом сложные, но и дают больше всего баллов. В 24 нужно найти ошибку, в 25 и 27 написать программы. 26 задание связано с теорией игр. Для получения максимальных баллов нужна подготовка, необходимо знать алгоритм решения и применять логику. Языки программирования в ЕГЭ по информатике представляют дополнительную сложность. Чтобы написать рабочую программу, нужно знать их на неплохом уровне. Кроме того, нельзя допускать смысловых ошибок. С задачей 27 (самой сложной во всем экзамене) справляется чуть больше половины сдающих. Дело в том, что каждый год создатели придумывают новый тип, так что подготовиться практически невозможно. Нужно просто как можно больше заниматься программированием. 

Как рассчитывать время на экзамене

Как решать ЕГЭ по информатике? Еще один важный момент — распределение времени. Экзамен длится 3 часа 55 минут. За них нужно выполнить все задания, проверить правильность решения, переписать все в чистовик. Кроме того, чтобы не допускать ошибок, нужно не торопиться и работать в спокойном режиме. На первую часть вы потратите примерно полтора часа. Все задания решаются за 3-5 минут. Кроме 23 — на него уйдет 10. После этого нужно еще раз проверить свои ответы и переписать их в бланк. При этом на вторую часть остается почти 2 с половиной часа, из которых не менее часа уйдет на сложную программу в номере 27. В целом, времени должно хватить на размышления, поиск верного пути решения. Чтобы точно успеть на экзамене, решайте пробники дома. Решая очередной вариант, засекайте время и старайтесь уложиться в него. 

Языки программирования — какой выбрать

Вопрос, который мучает всех сдающих ЕГЭ по информатике — какой язык программирования лучше выбрать. Мы не можем решить за вас, но попробуем кратко разобрать особенности каждого: 

• BASIC. Когда-то этот язык был популярен, но сейчас в практике не используется. Его изучают в школах, так как он помогает развивать логику, но брать его для ЕГЭ бессмысленно;
• Школьный алгоритмический язык. Он разработан специально для обучения программированию. В отличие от других, более сложных языков, его могут освоить даже дети.
  В целом, из-за своей простоты и понятности он подходит для ЕГЭ. Но нужно понимать, что в будущем он вам не пригодиться. Его не учат в вузах и не используют для работы компании. Если ваша цель — только ЕГЭ, можете взять его;
• Паскаль. Это легкий и понятный язык, который помогает развивать логику. Он подходит для обучения, причем как людей школьного возраста, так и студентов. В реальности он мало используется, так как его возможности ограничены. Однако для экзамена можно выбрать его, так как писать программы на Паскале несложно;
• C++. Один из немногих «школьных» языков, который используется и ИТ-компаниями. Освоить его достаточно сложно, это под силу не каждому старшекласснику. Однако если у вас получится, вы сможете и дальше развиваться в этом направлении — уже как профильный специалист. Еще одно достоинство — язык быстрый, программы на нем не перегружены лишними деталями. Если вы уверены в своих знаниях, можете использовать C++;
• Python. Для использования этого языка требуется знание английского. На начальном уровне учить его достаточно просто, это под силу почти каждому школьнику. В то же время, у языка есть своя сфера применения и много возможностей, поэтому начав изучение в старших классах, вы сможете развиваться и дальше. Для написания программы в ЕГЭ достаточно разбираться в Питоне на базовом уровне, поэтому он тоже подходит для итоговой аттестации.

Полезно знать

Еще несколько советов о том, как решать задания из ЕГЭ по информатике: 

• начиная подготовку, не забудьте зайти на сайт ФИПИ. Там вы найдете кодификатор. Изучите его — в нем написано, какие знания и умения должны быть у школьника, сдающего ЕГЭ. Кроме того, расписаны особенности каждого задания: уровень сложности, какая тема проверяется. Там же можно найти варианты прошлых лет;
• изучите методические рекомендации для учителей и экспертов ЕГЭ. Так вы поймете, на какие разделы информатики нужно обращать внимание, а также узнаете критерии оценивания заданий из второй части. Эти документы тоже находятся на сайте ФИПИ.

Теперь вы чуть лучше разбираетесь в экзамене по информатике: понимаете, как готовиться и как решать задания, а также знаете, какие языки в ЕГЭ по информатике используются. Надеемся, что наша статья поможет вам набрать достойные баллы. А если вы хотите быть уверены в результате, запишитесь на курсы, где разъясняют все тонкости. В любом случае, мы желаем вам успехов!

Как начать программировать и поможет ли это на ЕГЭ по информатике

Теперь ЕГЭ по информатике выпускники сдают в компьютерной форме, а это значит, что и в процессе подготовки их ждет немало изменений.

Как связаны программирование и подготовка к ЕГЭ по информатике

Некоторые задания из ЕГЭ по информатике 2022 (номера 8, 11, 19, 20, 21, 24, 25 и 27) требуют знаний одного из языков программирования и минимальных навыков работы с ним. В первых из перечисленных заданий проверяется умение выпускников понимать и анализировать текст программы, в 25 задаче нужно самостоятельно написать фрагмент программы, в 27 — законченную программу.  

В формулировках заданий перечислены следующие языки программирования: Basic, Pascal, C/C++, Алгоритмический язык, Python, Естественный язык. Выбор языка программирования не влияет на оценку, несмотря на то, что на каком-то из них программа может получиться длиннее, а на другом короче. Эксперты в области подготовки к ЕГЭ по информатике говорят, что за все время их деятельности на экзамене еще ни разу не попалось задание, которое нельзя было бы выполнить, например, с использованием Basic.

Как решать задачи на программирование при подготовке

Прежде чем приступать к решению задач, нужно разобраться с теоретической частью. Для того, чтобы успешно выполнять задания и получить высокие баллы, вам необходимо разбираться в:

• синтаксисе используемого языка программирования,
• алгоритмических конструкциях,
• работе со строками и символами,
• работе с массивами,
• базовых алгоритмах программ,
• составных типах данных.

Приступая к практической части подготовки, в первую очередь решите демонстрационную версию экзамена (можно даже на специальной онлайн-платформе, где КИМ будет выглядеть ровно так, как компьютерная версия самого ЕГЭ) и посмотрите, какие задания вам даются легко, какие вызывают небольшие трудности, а с какими вы совсем не можете справиться. Такое распределение задач по категориям поможет вам лучше организовать подготовку, расставить приоритеты и повысить эффективность практики.

После этого обязательно изучите критерии и постарайтесь понять, что именно от вас хотят увидеть проверяющие, на что нужно обратить внимание при выполнении заданий и какие условия нужно соблюдать.

И только после этого начинайте практиковаться. Лучше делать это каждый день, а также привлечь к подготовке человека, который в этом хорошо разбирается — репетитора или куратора онлайн-школы. Он поможет вам прояснить непонятные моменты и научит находить ошибки.

Какой язык программирования выбрать для сдачи ЕГЭ по информатике в 2022 году

В большинстве школ языкам программирования уделяется не так много времени, а где-то о них и не упоминают, поэтому ученикам приходится брать на себя целых две сложных и важных задачи:

• выбрать язык(и) программирования для ЕГЭ по информатике,
• научиться с ними работать.

Сейчас посмотрим, какие языки программирования выпускники выбирают чаще всего и какие из них лучше для подготовки к ЕГЭ по информатике 2022.

1. Pascal

Даже если в вашей школе информатика преподавалась “для галочки”, об этом языке вы уж точно слышали. Несмотря на то, что Паскаль является устаревшим языком программирования и не используется разработчиками в крупных компаниях, для ЕГЭ он вполне подойдет. 

С использованием Паскаля можно решить все базовые задания на программирование, хотя выполнение более сложных задач, скорее всего, получится не совсем удобным и весьма громоздким. 

2. C++

Этот язык пользуется наибольшей популярностью среди выпускников, несмотря на то, что написание программ на нем — не самое быстрое. Если у вас медленный темп работы, то в целях экономии времени на ЕГЭ по информатике 2022 лучше выбрать другой язык программирования, тем более, что в большинстве заданий проверяются ответы, а не написание программ.

3. Python

Питон совсем недавно вошел в список разрешенных языков программирования для ЕГЭ по информатике, поэтому для многих (в том числе проверяющих) он покажется непривычным. Однако этот язык почти идеально подходит под формат экзамена: он быстрый, на нем можно решить 18 заданий из 27, он имеет простой синтаксис.

4. Другие варианты

Вы можете выбрать другой язык программирования, например, C или Basic, которые также рекомендуют многие преподаватели. Однако здесь могут возникнуть две сложности: это усложнит подготовку, так как в большинстве методических материалов по подготовке используются первые три языка из нашего списка, а также может случиться такое, что эксперт, проверяющий работу, не будет знать выбранный вами язык (это, конечно, не ваша проблема, но неприятные ситуации могут возникнуть).

Итог

При выборе языка программирования для ЕГЭ по информатике 2022 мы советуем руководствоваться именно легкостью, распространенностью языка и быстротой использования. Самое важное — чтобы он помог вам решить задания из КИМа, а все остальное уже второстепенно.

10 лучших языков программирования для обработки данных

JavaScript, Python, C/C++ — какой язык программирования для обработки данных следует выучить, если вы хотите стать специалистом по данным в 2021 году?

Время чтения 17 минут

Наука о данных все еще является развивающейся областью и, следовательно, имеет высокий спрос и прибыльный рынок труда. Но для тех, кто хочет проникнуть в индустрию науки о данных, начало работы может быть пугающим.

Кто-то возвращается в колледж, кто-то учится сам, а кто-то посещает учебные курсы по науке о данных.

Однако независимо от того, какой путь вы выберете, наука о данных требует высокого уровня знаний в области кодирования. И, как и во многих технических областях, спрос на навыки и ожидания постоянно меняются. В этом, 2021 году, вот лучших языков программирования для обработки и анализа данных для изучения .

Во-первых, немного предыстории науки о данных.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это изучение информации, и большинство компаний используют науку о данных для принятия бизнес-решений, решения сложных проблем и разработки стратегий для улучшения результатов и производительности. Наука о данных также активно участвует в машинном обучении, глубоком обучении и искусственном интеллекте.

Почему вам стоит стать специалистом по данным?

Изучение науки о данных может привести к очень прибыльной карьере с огромным количеством возможностей трудоустройства. Спрос на специалистов по данным значительно вырос в последние годы, и он будет продолжать расти, поэтому сейчас самое подходящее время, чтобы начать свой путь к тому, чтобы стать специалистом по данным.

Если вы ищете высокооплачиваемую работу, то наука о данных — правильный путь для вас. Средний специалист по данным в США зарабатывает 113 тысяч долларов в год, что намного превышает средний доход по стране. Это также намного выше, чем средняя зарплата вашего типичного аналитика данных.

Как начать заниматься наукой о данных?

Наука о данных не требует 4-летней степени, но все же необходимо получить высшее образование в этой области, особенно в области больших данных и математики. Лучший способ сделать это — изучить один или несколько языков программирования, которые используются в этой области.

Итак, какие языки программирования вам нужны для науки о данных? И какие языки лучше всего изучать, чтобы стать специалистом по данным? Мы собираемся глубоко погрузиться во многие варианты, которые вам следует изучить.

Что такое языки программирования?

Проще говоря, языки программирования — это языки, используемые для написания строк кода, составляющих программу. Эти строки кода представляют собой цифровые инструкции, команды и другие синтаксисы, которые преобразуются в цифровой вывод. Существует 5 основных типов языков программирования:

1. Процедурные языки программирования
2. Функциональные языки программирования
3. Объектно-ориентированные языки программирования
4. Языки программирования сценариев
5. Логическое программирование

Каждый из этих типов языков программирования выполняет разные функции и имеет определенные преимущества и недостатки.

На что следует обратить внимание при выборе лучшего языка программирования для вашей карьеры в науке о данных.

Первое, что нужно учитывать, — это цель, которую вы пытаетесь достичь. Для разных задач потребуются разные уровни знаний, и определенные языки могут больше подходить для задач, которые вы хотите выполнить.

Далее вам нужно выяснить, как наука о данных может помочь вам выполнить поставленную задачу. Наука о данных может автоматизировать или упростить многие задачи, с которыми вы, возможно, уже сталкиваетесь. Это может сэкономить вам много времени и денег.

Вам также необходимо выяснить, насколько хорошо вы владеете языками программирования, которые вы уже знаете, а затем расшифровать, готовы ли вы использовать свои знания и вывести их на новый уровень.

Последнее, что вам нужно выяснить, — это масштабы, в которых ваша организация использует науку о данных. Это поможет вам определить, какие языки изучать, а также как научиться их использовать.

Лучшие языки программирования для науки о данных в 2021 году

Хотя существует большое количество полезных языков, которые вы можете выучить, эти два языка были лучшими языками программирования для науки о данных в 2021 году.

Python был самым популярным языком программирования для обработки данных 2020, и причины, почему бесконечны. Он прост в использовании и прост в освоении. Python предоставляет все необходимые инструменты для 4 этапов решения проблем — сбор и очистка данных, исследование данных, моделирование данных и визуализация данных.

Python также имеет ряд расширенных библиотек глубокого обучения, что делает его языком по умолчанию для искусственного интеллекта. Универсальность Python делает его ключевым фактором в том, что он является самым популярным языком для науки о данных.

Java — еще один очень популярный язык среди специалистов по данным. Это один из самых проверенных и проверенных языков. Java значительно упрощает масштабирование приложений, что делает его отличным выбором для создания крупных приложений искусственного интеллекта и машинного обучения.

Java может быть очень универсальным благодаря тому, что популярные языки, такие как scala, являются частью экосистемы виртуальной машины Java. Экосистема JVM — отличная причина для начинающих специалистов по данным изучать Java, поскольку она обеспечивает легкий доступ ко многим другим полезным языкам обработки данных.

Учитывая все вышесказанное, начинающий специалист по данным может изучить множество языков.

1. Python

Как обсуждалось ранее, Python пользуется наибольшей популярностью среди специалистов по данным. Это связано с широким спектром его использования. Часто это лучший выбор для ряда задач в таких областях, как машинное обучение, глубокое обучение, искусственный интеллект и другие популярные формы технологий.

Эти задачи упрощаются благодаря мощным библиотекам обработки данных Python. Некоторые из наиболее популярных библиотек включают Keras, Scikit-Learn, matplotlib и tensorflow.

Python также может поддерживать очень важные задачи, такие как сбор данных, анализ, моделирование и визуализация, которые являются ключевыми факторами для работы с большими данными.

Вы никогда не останетесь без ответа при использовании Python. Этот язык имеет большое сообщество для поддержки, что является еще одной причиной, по которой он занимает жизненно важное место среди лучших инструментов для науки о данных.

Лучше всего использовать для: Python лучше всего использовать для автоматизации. Автоматизация задач чрезвычайно ценна в науке о данных и в конечном итоге сэкономит вам много времени и предоставит ценные данные.

Плюсы/минусы: Самый большой плюс Python — его популярность среди специалистов по данным. Эта широкая популярность означает, что существует бесконечная поддержка и множество ресурсов, доступных для продолжения вашего образования. Широкий спектр инструментов с открытым исходным кодом для визуализации и машинного обучения также делает Python чрезвычайно полезным и популярным.

У Python очень мало недостатков, но больше всего пользователи жалуются на его скорость. Python относительно медленный для вычислений по сравнению с другими языками.

Дополнительная литература: R против Python — какой из них вы должны изучить?

2. JavaScript

JavaScript — самый популярный язык программирования для изучения. Он чаще всего используется для веб-разработки из-за его способности создавать многофункциональные и интерактивные веб-страницы. При этом он также находит свое место в мире науки о данных. JavaScript — отличный выбор для создания визуализаций, который является отличным способом передачи больших данных.

Хотя JavaScript — отличный язык для изучения, он больше помогает в науке о данных, чем основной язык науки о данных. Мы по-прежнему настоятельно рекомендуем изучать JavaScript вместе с другими языками, которые вы можете изучать, из-за его популярности и универсальности.

Лучше всего использовать для: JavaScript лучше всего использовать для веб-разработки.

Плюсы/минусы: JavaScript великолепен, когда дело доходит до создания визуализаций, которые могут быть очень полезны при работе с большими данными.

К сожалению, у JavaScript просто нет ряда пакетов для обработки данных и встроенной функциональности по сравнению с некоторыми из наиболее популярных языков обработки данных.

3. Java

Java, который иногда называют «напиши один раз, работай где угодно», — это язык программирования, который использовался ведущими предприятиями для безопасного развития предприятия, а теперь используется для задач, связанных с анализом данных и интеллектуальным анализом данных. и машинное обучение.

Он обладает мощными возможностями для создания сложных приложений с нуля и способен предоставлять результаты намного быстрее, чем другие языки.

Многие считают, что Java — язык для начинающих, но это не так уж далеко от истины. Java очень мощен и используется для многих сложных задач, связанных с анализом данных, глубоким обучением, обработкой естественного языка и интеллектуальным анализом данных.

Java немного отличается от большинства языков благодаря своей настоящей сборке мусора. Большинство языков удаляют себя при выполнении, а использование в Java настоящей сборки мусора делает ее гораздо более эффективной.

Подходит для: Java лучше всего использовать для создания законченных приложений. Это делает создание мобильных или настольных приложений невероятно простым.

Плюсы/минусы: Java — очень быстрый язык по сравнению с его конкурентами, что помогает создавать более удобное в сопровождении и масштабируемое программное обеспечение. Его также легко переносить благодаря функции «Написать один раз, запустить где угодно». Java также имеет настоящую сборку мусора, которая создает огромное преимущество перед другими языками.

Java — более дисциплинированный язык, поэтому он не такой гибкий и дружелюбный, как некоторые другие языки. Для сравнения, синтаксис Python очень лаконичен и легко читается. Java-разработчики немного реже, а это означает, что сетевые возможности и поддержку найти труднее.

4. R

R быстро становится одним из самых популярных языков программирования для обработки данных, и на то есть веские причины. R — легко расширяемый и простой в изучении язык, создающий среду для статистических вычислений и графики.

Все это делает R идеальным выбором для науки о данных, больших данных и машинного обучения.

R — мощный язык сценариев. Это означает, что R может обрабатывать большие и сложные наборы данных. Это в сочетании с постоянно растущим сообществом делает его лучшим вариантом для начинающего специалиста по данным.

Лучше всего использовать для: R лучше всего использовать в мире науки о данных. Это особенно мощно при выполнении статистических операций.

Плюсы/минусы: R имеет множество плюсов, включая открытый исходный код, большой объем поддержки, несколько пакетов, качественное построение графиков и графиков, а также различные операции машинного обучения.

Самым большим недостатком использования R является безопасность. R не имеет базовой безопасности и поэтому не может быть встроен в веб-приложение.

5. C/C++

C — отличный язык программирования для изучения науки о данных, потому что это один из первых языков программирования, и из-за этого самые новые языки используют C/C++ в качестве кодовой базы.

C/C++ удивительно полезны для науки о данных благодаря их способности быстро компилировать данные. Это позволяет программистам гораздо шире управлять своими приложениями. Низкоуровневый характер C/C++ позволяет разработчикам копать глубже и настраивать определенные аспекты приложений, которые в противном случае были бы невозможны.

Лучше всего использовать для: C/C++ лучше всего использовать для проектов с высокими требованиями к масштабируемости и производительности.

Плюсы/минусы: C/C++ чрезвычайно быстр и фактически является единственным языком, который может компилировать более гигабайта данных менее чем за секунду. Это особенно полезно для приложений с большими данными.

Хотя C/C++ невероятно полезен для науки о данных, он является одной из наиболее сложных сторон языков программирования для начинающих из-за его низкоуровневой природы.

6. SQL

SQL — очень важный язык для изучения, чтобы стать великим специалистом по данным. Это так важно, потому что специалисту по данным нужен SQL для обработки структурированных данных. SQL дает вам доступ к данным и статистике, что делает его очень полезным ресурсом для науки о данных.

База данных необходима для науки о данных, поэтому использование языка баз данных, такого как SQL, становится необходимостью. Любой, кто имеет дело с большими данными, должен хорошо знать SQL, чтобы выполнять запросы к базам данных.

Лучше всего использовать для: SQl является стандартным и наиболее широко используемым языком программирования для реляционных баз данных.

Плюсы/минусы: SQL является непроцедурным языком, это означает, что он не требует использования традиционной логики программирования. Это значительно упрощает использование SQL, поскольку вам не нужно быть опытным программистом.

SQL имеет сложный интерфейс, который может создавать неудобства для пользователей при работе с базой данных. Некоторые версии SQL могут быть очень дорогостоящими, и из-за скрытых бизнес-правил не всегда предоставляется полный контроль над базой данных.

7. MATLAB

MATLAB — очень мощный инструмент для математических и статистических вычислений, позволяющий реализовывать алгоритмы и создавать пользовательский интерфейс. Создание пользовательского интерфейса с помощью MATLAB особенно просто благодаря встроенной графике для создания графиков данных и визуализации.

Этот язык особенно полезен для изучения науки о данных, он в основном используется в качестве ресурса для ускорения изучения науки о данных. Изучение MATLAB — отличный способ легко перейти к глубокому обучению благодаря его функциональности набора инструментов глубокого обучения.

Лучше всего использовать для: MATLAB чаще всего используется в академических кругах для обучения линейной алгебре и численному анализу.

Плюсы/минусы: MATLAB — особенно полезный образовательный инструмент с полной независимостью от платформы. Он имеет огромную библиотеку предопределенных функций, которая предоставляет проверенные и готовые решения для многих основных технических задач. В MATLAB есть инструмент, который позволяет программисту создавать графический пользовательский интерфейс для своей программы, упрощая создание точных программ анализа данных.

MATLAB является интерпретируемым языком, что означает, что он выполняется намного медленнее, чем компилируемый язык. Это также не бесплатно и может быть очень дорогой программой по сравнению с традиционным компилятором.

8. Scala

Scala — это очень мощный язык общего назначения, который очень хорошо подходит для обработки данных. Это отличный язык для тех, кто хочет начать карьеру в области науки о данных.

Scala идеально подходит для работы с большими объемами данных. Он представляет собой скомпилированный байт-код Java и работает на виртуальной машине Java. Это обеспечивает взаимодействие с Java, что открывает много возможностей для тех, кто работает в области науки о данных.

Scala также можно использовать со Spark для обработки больших объемов разрозненных данных. Базовая поддержка параллелизма делает Scala идеальным выбором для создания высокопроизводительных сред обработки данных, таких как Hadoop.

Scala также имеет огромное количество библиотек. С более чем 175 000 библиотек язык имеет бесконечные функциональные возможности. Он также поддерживается в различных IDE, таких как IntelliJ IDEA, VS Code, Vim, Atom, Sublime Text и даже в вашем браузере.

Подходит для: Scala лучше всего используется учеными, работающими с большими объемами данных.

Плюсы/минусы: Scala — простой язык для изучения, особенно если вы уже знакомы с самим языком Java. Это высокофункциональный язык, который масштабируется и отлично подходит для работы с аналитикой данных.

9. Джулия

Джулия — еще один язык, набирающий популярность. Это многоцелевой язык программирования, предназначенный для численного анализа и научных вычислений. Его популярность возросла из-за того, что он ориентирован на производительность. Это сделало его лучшим выбором среди крупных компаний, специализирующихся на анализе временных рядов, анализе рисков и планировании космических миссий.

Julia — очень универсальный язык, поскольку он поддерживает как параллельные, так и распределенные вычисления. Хотя Julia является языком с динамической типизацией, при необходимости его также можно использовать в качестве языка программирования низкого уровня.

Лучше всего использовать для: Julia лучше всего подходит для визуализации данных, операций с многомерными наборами данных и глубокого обучения благодаря встроенной поддержке менеджера пакетов.

Плюсы/минусы: Julia — это простой в освоении и чрезвычайно быстрый язык программирования. Это самый быстрый язык для интерактивных вычислений. Его синтаксис вдохновлен такими языками сценариев, как Python, MATLAB и Ruby. Это позволяет очень легко быстро освоить основы и быстро стать продуктивным.

Сообщество Julia, к сожалению, не очень велико. Это значительно усложняет поиск быстрых ответов на вопросы и может привести к тому, что вы потратите много времени на решение проблем по сравнению с языками, где каждая проблема решается с помощью быстрого поиска в Google.

10. SAS

SAS — это инструмент, используемый в основном для анализа статистических данных. Это буквально означает программное обеспечение для статистического анализа. Основная цель SAS — извлекать, сообщать и анализировать статистические данные.

SAS, вероятно, не будет первым языком, который вы изучаете, но для начинающих, обладающих знаниями SAS, может открыться гораздо больше возможностей. Это очень поможет вам, если вы ищете работу в области управления данными.

Лучше всего использовать для: SAS лучше всего использовать для бизнес-аналитики с такими инструментами, как прогнозная и расширенная аналитика.

Плюсы/минусы: SAS существует уже очень давно, поэтому большинство крупных компаний используют SAS в качестве официального языка для анализа. Это в сочетании с тем фактом, что его легко освоить, означает, что существует огромный рынок труда для разработчиков SAS.

SAS имеет два основных недостатка. Это полное программное обеспечение, что означает, что вы не можете использовать все его приложения без надлежащей лицензии. SAS также не имеет графического представления, что затрудняет перевод данных в визуальную форму.

Какой язык программирования выбрать, если вы хотите стать специалистом по данным…

Python — лучший язык для изучения, если вы хотите стать специалистом по данным. Это наиболее широко используемый язык в этой области, и он предоставит вам больше возможностей для трудоустройства. Он также имеет открытый исходный код и прост в использовании. Это вариант №1 для тех, кто хочет начать карьеру специалиста по данным.

Какой язык кодирования нужно выучить, если вы хотите стать аналитиком данных…

SQL — это первый язык, который вы должны выучить, если хотите стать стать аналитиком данных . Это язык баз данных, являющийся отраслевым стандартом, и без сомнения, это самый важный навык, которым должен обладать аналитик данных.

Какой язык программирования выбрать, если вы просто хотите лучше работать с данными…

Если у вас нет стремления стать профессионалом в области данных, но вы хотите стать лучше в работе с данными, Python — лучший язык для изучения . Он прост в использовании и имеет множество полезных функций, которые могут помочь практически в любой профессии. Использование Python может помочь автоматизировать многие ежедневные задачи, на выполнение которых вы тратите часы работы каждый день.

Что мне делать дальше, если я хочу стать специалистом по данным?

Следующим шагом в карьере специалиста по данным является получение необходимого образования для выполнения желаемой работы. Для начала существует множество бесплатных и платных курсов, вот те, которые мы рекомендуем:

Бесплатные курсы:

• Code Academy: Code Academy — это фантастический ресурс для изучения практически любого языка программирования. У них есть бесплатный и платный уровень, но бесплатный уровень даст вам достаточно знаний начального уровня, чтобы решить, стоит ли вам платить за более углубленный курс.
• Основы науки о данных Udacity : Этот курс совершенно бесплатный и познакомит вас с полным процессом обработки данных, а также включает уроки по Python, R и нескольким другим инструментам с открытым исходным кодом, которые помогут вам рисовать данные. дорожная карта научной карьеры.
• Microsoft’s EdX — Основы науки о данных : Этот курс настоятельно рекомендуется, поскольку он предоставит вам вводные знания по основам науки о данных, а также некоторую подготовку по Python и R. завершение. Хотя обучение бесплатное, за получение сертификата придется заплатить.

Очные учебные курсы по науке о данных:

Вам определенно следует освоить все доступные бесплатные ресурсы, но если вы действительно хотите сменить профессию и стать специалистом по данным, вам следует записаться на полный рабочий день. Это самый быстрый и эффективный способ начать карьеру в науке о данных. Вот несколько вариантов для рассмотрения:

Лучшие учебные курсы по науке о данных:

• Додзё по науке о данных : Додзё по науке о данных — это 16-недельный учебный курс, который можно пройти онлайн или лично. У них есть несколько учебных заведений в разных странах. Они охватывают все аспекты науки о данных и имеют очень высокий процент выпускников.
• Brainstation : Brainstation — выдающийся онлайн-учебный курс, предлагающий 10-недельные сертификационные курсы по анализу данных и науке о данных.
• Школа Flatiron : Школа Flatiron предлагает курсы по обработке и анализу данных, которые помогут вам стать специалистом по данным. Наш 15-недельный курс по науке о данных даст вам лучший шанс стать специалистом по данным на полную ставку.

Если вы хотите попробовать свои силы в основах науки о данных, Flatiron School предлагает бесплатную подготовительную работу по науке о данных.

Заключение

Наука о данных — это очень быстро растущая и востребованная профессия, и существует много разных языков кодирования, используемых для разных направлений и дисциплин.

В какой-то момент на пути к тому, чтобы стать специалистом по данным, вы будете осваивать каждый из языков, перечисленных выше, но если вы действительно готовы стать специалистом по данным, мы предлагаем записаться на онлайн-учебный курс для начала.

Дополнительная литература:

• Лучший язык программирования для изучения в 2021 году
• Как стать аналитиком данных
• Как поступить на курс Flatiron по науке о данных
• В чем разница между специалистом по анализу данных и специалистом по данным?

Отказ от ответственности. Информация в этом блоге актуальна по состоянию на 4 марта 2021 г. Текущие политики, предложения, процедуры и программы могут отличаться. Для получения актуальной информации посетите

FlatironSchool.com .

Опубликовано Николасом Галлинелли /  4 марта 2021 г.

Наука о данных

Языки программирования, формальные методы и программная инженерия | Информатика

Факультет

Исследовательские группы/мероприятия

Связанные новости

Растущая сложность и масштабы программного обеспечения создают огромные проблемы с надежностью, безопасностью, производительностью и производительностью. Наш факультет решает эти проблемы, разрабатывая инновационные методы проектирования и семантики языков программирования; методы и инструменты для формальной проверки, тестирования программного обеспечения и автоматизированной отладки; а также модели и методы проверки встроенных систем, которые взаимодействуют с физическими объектами.

Мы известны своими теоретическими достижениями, такими как модель параллелизма Актера; переписывание логики и связанных с ней семантических рамок; concolic тестирование для автоматического создания тестов; автоматизированное логическое мышление; автоматизированный вывод спецификаций и инвариантов; и теоретико-управляющие методы анализа киберфизических систем. Мы также разработали широко используемые инструменты и методы, такие как механизм перезаписи Мод; инфраструктура компилятора LLVM; Системы HPVM и ApproxHPVM для компиляции и аппроксимации программ, работающих на гетерогенных системах; К Фреймворк; системы Probfuzz, PSense и AxProf для тестирования вероятностных и рандомизированных вычислений; первые полные формализации C, Java и Javascript; и методы регрессионного тестирования.

Сильные стороны и влияние

Теория и разработка системы

В нашей области есть несколько направлений исследований, их общим знаменателем является гармония, которую мы поддерживаем между теорией и разработкой системы. Компиляторы, оптимизация компилятора и преобразование программ — традиционные темы, но мы подходим к ним с использованием новых методов и инструментов, которые не только выполняют работу, но и делают ее с высокой степенью уверенности в правильности, иногда даже доказуемо правильно. Параллельные вычисления и модели параллелизма — сложные области, в которых мы обладаем уникальным опытом. Некоторые из наших преподавателей продвигают традиционные формальные методы и проверку в область киберфизических систем, которые имеют как дискретное, так и непрерывное поведение, а также в вероятностные и приблизительные модели вычислений. Тестирование программного обеспечения — одна из наших сильных сторон в разработке программного обеспечения; часто бывает так, что 10% или более всех статей на ведущих конференциях по тестированию написаны преподавателями Иллинойса. В языках программирования мы очень хорошо освещаем семантику и логику для рассуждений программ, предлагая структуры и основы, которые значительно лучше, чем современные.

Исследования

Наши исследования охватывают широкий спектр, от фундаментально продвинутого интерактивного доказательства теорем и теории категорий и типов до практической разработки программного обеспечения, такой как выбор тестов и потребление энергии. Безопасность также является одной из наших сильных сторон, поскольку мы известны одной из самых известных моделей злоумышленников в сообществе безопасности, а также использованием современного языка программирования, формальных методов и методов разработки программного обеспечения для обнаружения недостатков безопасности и повышения безопасности системы. Важно отметить, что мы активно изучаем идеи и истории успеха из других областей, таких как операционные системы, числовой анализ, искусственный интеллект, машинное обучение и обработка естественного языка, чтобы предложить инновационные синергии между этими областями и нашей областью и конкретными научными интересами.

Исследовательские усилия и группы

• Инфраструктура компилятора LLVM
• PL/FM/SE в Иллинойсе
• Координированная научная лаборатория (CSL)
• Университетский центр передового опыта в области облачных вычислений (ACC-UCoE) в Институте информационного доверия
• Надежная исследовательская группа автономии

Семинары

• Бретт Дэниел Семинар по разработке программного обеспечения (cs591se) Подпишитесь на список рассылки семинаров FM.
• Семинар по формальным методам (cs591fm) Подпишитесь на список рассылки семинаров SE.
• Серия докладчиков по компьютерным наукам штата Иллинойс: приглашает видных лидеров и экспертов в кампус, чтобы поделиться своими идеями и способствовать обсуждению важных проблем и тем в дисциплине.

Факультет и аффилированный факультет

Викрам Адве

Языки программирования, компиляторы, параллельное программирование, предметно-ориентированные языки, автоматическая отладка, формальная проверка, репозитории программного обеспечения

Гул Ага

Модели для параллельных вычислений; Параллельные и распределенные алгоритмы 

Маттокс Бекман

Парсеры и генераторы парсеров, обнаружение клонов, функциональное программирование и классы типов, логика сопоставления, теория категорий

Эльза Гюнтер

Формальные методы, языки программирования, разработка программного обеспечения, семантика, интерактивная теорема Pro винг, Проверка модели, системы типов, проверка программы, корректность компилятора

Рейханех Джаббарванд

Нейронное тестирование и отладка, интерпретация, анализ и тестирование автономных программных систем

Даниэль С.