Какой язык программирования вы должны научиться, если вы находитесь в начале дороги: практические советы для честного начала в вашей карьере
Если вы находитесь в начале пути, чтобы выучить язык программирования, узнайте, что Python набирает обороты в науке, но выбор правильного языка зависит от области, цели и размера данных.
Для все больше и больше исследователей навыки программирования больше не являются преимуществом, а необходимостью. Тем не менее, выбор идеального языка программирования не является универсальным, но напрямую зависит от выполненной деятельности.
Пользователь инструмента или разработчика? Разница имеет значение
Специалисты в области компьютерных наук и биоинформатики указывают на то, что стиль программирования варьируется в зависимости от цели: некоторые разрабатывают программные инструменты, в то время как другие используют только их.
Те, кто создает сложные приложения, такие как для выравнивания генетических последовательностей или массивной обработки данных, часто прибегают к скомпилированным языкам, таким как C ++, Rust или Fortran.
Они предлагают высокую производительность, но они включают глубокое понимание того, как работают память и внутренние процессы компьютера.
С другой стороны, большинство исследователей сосредотачиваются на анализе и обработке данных, а не на разработке программного обеспечения. В таких случаях языки сценариев, такие как Python, R или Matlab, гораздо более подходят, пишет журнал Nature.
Их легче выучить и разрешать быстрое взаимодействие: командиры, см. Результат, модифицируется. Тем не менее, они медленнее, чем скомпилированные языки, потому что код интерпретируется строка с строкой, без предварительной оптимизации.
Что используют ваши коллеги и насколько велики данные?
Другим важным критерием в выборе языка программирования является профессиональный контекст. Например, если большинство коллег используют R в транскриптомном анализе, логично соответствовать этому выбору, чтобы извлечь выгоду из поддержки сообщества и уже разработанных библиотек. Напротив, в других областях, таких как психометрия, Matlab часто предпочтительнее.
Кроме того, размер наборов данных может наклонить баланс. Такие языки, как Python или R, подходят для умеренных объемов данных, но если проект включает в себя тысячи файлов или баз данных порядка терибитов, эффективность, предлагаемая Rust или C ++.
Например, в геномике эффективное управление памятью может иметь разницу между достижимым расчетом и невозможным.
Параллельно инновационные решения также улучшают опыт работы. Примером является Marimo, новый тип «кодовой книги», вдохновленный Jupyter, который предлагает высокую интерактивность и лучшее управление версиями, что является важным аспектом для научного воспроизведения.
В дополнение к этому, доступность образовательных ресурсов и сообщества пользователей играет важную роль.
Такие языки, как R, получают выгоду от активного и инклюзивного сообщества, с многочисленными руководствами и учебными пособиями, переведенными на различные языки, что снижает барьеры доступа для исследователей во всем мире.
Поэтому нет «универсального» языка для исследований. Выбор должен быть сделан в соответствии с научной областью, типом анализа, объема данных и доступной инфраструктуры.
Python может быть отличным выбором для начала, но каждому исследователю важно оценить свои конкретные потребности, прежде чем в долгосрочной перспективе в технологической экосистеме.
