بهترین زبان های برنامه نویسی 2019

بهترین زبان های برنامه نویسی 2019

برنامه نویسی

برنامه نویسی کامپیوتر فرایند طراحی و ساخت یک برنامه کامپیوتری اجرایی برای انجام یک کار محاسباتی خاص است.

برنامه نویسی شامل وظایفی مانند تجزیه و تحلیل، تولید الگوریتم ها، دقت الگوریتم های پروفایل و مصرف منابع و اجرای الگوریتم ها در یک زبان برنامه نویسی انتخاب شده

(معمولا به عنوان برنامه نویسی نامیده می شود) کد منبع یک برنامه در یک یا چند زبان است که برای برنامه نویسان قابل درک است، نه کد ماشین، که به طور مستقیم توسط واحد پردازش مرکزی اجرا می شود.

هدف از برنامه نویسی یافتن یک سری دستورالعمل هایی است که عملکرد یک کار را (که می تواند به عنوان یک سیستم عامل پیچیده است) بر روی یک کامپیوتر به طور خودکار انجام دهد.

بنابراین فرایند برنامه نویسی اغلب نیاز به تخصص در چندین موضوع مختلف دارد، از جمله دانستن دامنه های کاربردی، الگوریتم های تخصصی و…

با گذشت زمان، زبان های برنامه نویسی قدیمی منسوخ ، در حالی که زبان های برنامه نویسی جدید راه اندازی می شوند.یک سوال معمول در میان مبتدیان (و برنامه نویسان به طور یکسان) زبان برنامه نویسی است که باید در یادگیری سرمایه گذاری کنند.

بهترین زبان های برنامه نویسی 2019

1. پایتون

برای تبدیل شدن به متخصص زبان در تمام زبان، شما باید زبان پایتون را یاد بگیرید که توانایی گسترش برنامه های وب، تجزیه و تحلیل داده ها، رابط کاربر و خیلی بیشتر را دارد و همچنین چارچوب هایی برای این کارها وجود دارد.

پایتون توسط شرکتهای بزرگتر مورد استفاده قرار میگیرد که میتوانند از مجموعه داده های عالی قدردانی کنند، بنابراین میتواند فرصتی عالی برای یادگیری یک برنامه نویس پایتون باشد.

2. جاوا

جاوا به عنوان زبان کامل برای توسعه دهندگان و برنامه نویسان برای یادگیری در نظر گرفته شده است. در حال حاضر، این زبان برنامه نویسی است که بالاترین رتبه را با سیستم عامل Android دارد، هرچند چند سال پیش کمی کاهش پیدا کرده است.

جاوا را می توان برای برنامه های مبتنی بر تلفن همراه، هدف سازمانی، برای ایجاد برنامه های کاربردی دسکتاپ و برای ایجاد برنامه های آندروید در رایانه های قرص و گوشی های هوشمند استفاده کرد.

3. پی اچ پی

توسعه دهندگان وب باید در مورد PHP یا Hypertext Preprocessor، یک زبان برنامه نویسی شناخته شده یاد بگیرند. با کمک PHP شما می توانید یک برنامه وب را بسیار سریع و بدون دردسر بزرگ کنید.

پی اچ پی پایه واقعی بسیاری از سیستم های قوی مدیریت محتوا است، به عنوان مثال، وردپرس. PHP واقعا یک زبان برنامه نویسی ارزشمند برای توسعه دهندگان و برنامه نویسان است.

بهترین زبان های برنامه نویسی 2019

4. جاوا اسکریپت

در حالی که سایت خود را گسترش می دهید، جاوا اسکریپت بسیار کاربردی است زیرا این زبان به شدت به شما در ایجاد ارتباطات برای وب سایت شما کمک می کند. شما می توانید چارچوب های مختلف در سبک جاوا اسکریپت برای ساختن رابط کاربر عالی استفاده کنید.

هنگامی که شما در توسعه وب هستید، بسیار مهم است که درباره جاوا اسکریپت برای ایجاد صفحات وب تعاملی بدانید.

جاوا اسکریپت برای شامل انیمیشن در صفحات وب، بارگذاری تصاویر تازه، اسکریپت ها یا اشیاء در صفحه وب و ایجاد رابط کاربری بسیار پاسخگو برای کاربر اعمال شده است.

5. Objective-C

اگر شما کسی هستید که در ساخت برنامه ها برای iOS علاقمند هستید، باید به طور موثر در مورد زبان Objective-C بدانید. بهترین انتخاب برای همه توسعه دهندگان وب Objective-C است.

هنگامی که Objective-C را آموخته اید، می توانید از XCode استفاده کنید که شناخته شده به عنوان ابزار توسعه مجاز نرم افزار از اپل است. بنابراین شما می توانید به سرعت یک برنامه iOS را ایجاد کنید که می تواند در فروشگاه App قابل توجه باشد.

6. روبی
یکی دیگر از زبان های برنامه نویسی محبوب Ruby and Ruby on Rails است. این را می توان به راحتی یاد گرفت، و همچنین بسیار قوی و روشن است.

اگر زمان کمتری دارید و هنوز میخواهید هر پروژه ای را طراحی کنید، مطمئنا می توانید از زبان روبی استفاده کنید.

این زبان برنامه نویسی به طور گسترده ای برای برنامه نویسی وب مورد استفاده قرار می گیرد و از این رو تبدیل به انتخاب ایده آل برای شرکت های مبتدی می شود.

بهترین زبان های برنامه نویسی 2019

7. پرل

پرل (Perl)نیز یک زبان برنامه نویسی به خوبی پذیرفته شده است که ابزارهای متمایز برای ردای مختلف مبهم مانند برنامه نویسی سیستم را ارائه می دهد.

اگر چه این زبان برنامه نویسی کمی گیج کننده است، اما واقعا قوی است که می توانید یاد بگیرید و دانش خود را تجدید کنید.

پرل عمدتا برای سایت ها و گسترش برنامه های وب، توسعه برنامه های کاربردی دسک تاپ و مدیریت سیستم و تست اتوماسیون است که می تواند برای آزمایش پایگاه های داده، برنامه های وب، دستگاه های شبکه و غیره استفاده شود.

8. C، C ++ و C #

شما می توانید دانش خود را با یادگیری در مورد C در سال جاری که یک زبان برنامه نویسی منحصر به فرد است، افزایش دهید

در حالیکه قدیمی است، و بیشتر در ساخت نرم افزار های مختلف کاربرد دارد.C ++ یا C plus plus کمی پیشرفته تر از C است و به شدت در شکل گیری بازی های سخت افزاری به کار رفته است.

این انتخاب ایده آل برای نرم افزار دسکتاپ قوی و همچنین برنامه های موبایل و دسکتاپ است.

C ++ قویترین زبان شناخته شده در سیستم عامل حیاتی مانند ویندوز است.پس از یادگیری این 2، شما می توانید در مورد دانستن در مورد زبان C # جلو بروید. پس از دانستن C و ++ C،

شما نمی توانید با C # عادت کنید. C # در واقع زبان اصلی برای برنامه های کاربردی مایکروسافت و سرویس های مایکروسافت است. در حالی که با استفاده از فن آوری های .Net و ASP، شما باید با C # آشنا باشید.

بهترین زبان های برنامه نویسی 2019

9. SQL
هنگامی که شما در پایگاه های داده مانند Microsoft SQL Server، Oracle، MySQL و غیره اجرا می کنید،

باید از زبان برنامه نویسی SQL یا Query Language استاندارد مطلع شوید. از این زبان می توانید مهارت کسب اطلاعات مورد نیاز از پایگاه های بزرگ و چندرسانه ای را به دست آورید.

10. سوئیفت

Swift به عنوان ترجیحی ترین زبان برنامه برای گسترش برنامه ها برای محصولات اپل منعکس شده است.

این زبان را می توانید برای ساخت برنامه های کاربردی برای دستگاه های فعال iOS و MAC اپل در روش های سریع و ساده استفاده کنید. هنگامی که شما تمایل به گسترش یک برنامه فوق العاده در iOS، پس بهتر است برای شما برای کسب دانش از زبان برنامه نویسی Swift.

از این رو، زبان برنامه نویسی بالا شناخته شده است که بهترین آنها در سال 2019 است. بنابراین توسعه دهندگان و برنامه نویسان باید اطمینان حاصل کنند که در مورد آنها به روز می شود. دانستن چنین زبانهای برنامه نویسی مطمئنا آنها را به سطح بالاتری در حرفه خود می رسانند!

 

منبع:www.devsaran.com

سایر مقالات مفید:

آموزش کاملا کاربردی ویرایشگر Vim

مهم ترین نکات تفاوت وب سایت با wordpress و HTML درسال 2018

مقایسه بین زبان برنامه نویسی وب ASP.NET و PHP

 

کلان‌داده (Big Data)

بیگ دیتا یا کلان داده چیست ؟

کلان داده یا طبق مصوبه فرهنگستان مه داده دارایی‌های داده‌ای‌اند بسیار انبوه، پرشتاب و/یا گوناگون که نیاز به روش‌های پردازشی تازه‌ای دارند تا تصمیم‌گیری، بینش تازه و بهینگی پردازش پیشرفته را فراهم آورند.

کلان داده یا بزرگ داده‌ها مسیر حرکت کسب و کار و فرایند چرخش کار در سازمان‌ها را مشخص می‌کنند. در بزرگ‌داده با داده‌های متمایز و بزرگ که دائماً از لحاظ حجم، نرخ تولید داده و تنوع در حال تغییر هستند سروکار داریم.

در اینجا، داده‌های پرشتاب داده‌هایی‌اند که با شتاب بالایی تولید می‌شوند. کلان‌داده از چند ۱۰ ترابایت به چندین پتابایت در یک مجموعهٔ داده دارد می‌گسترد.

نمونه‌هایی از کلان‌داده چنین‌اند: گزارش‌های وبی، سامانه‌های بازشناسی با موج‌های رادیویی، شبکه‌های حسگر، شبکه‌های اجتماعی، متن‌ها و سندهای اینترنتی، نمایه‌های جستجوهای اینترنتی، اخترشناسی، مدرک‌های پزشکی، بایگانی عکس، بایگانی ویدئو، پژوهش‌های زمین‌شناسی و بازرگانی در اندازه‌های بزرگ.

 

تعریف

 

تعریف گارتنر از 3V همچنان در سطح وسیعی مورد استفاده قرار می‌گیرد، و در توافقات یک تعریف پذیرفته شده وجود دارد که بیانگر این است که ” کلان‌داده بیانگر دارایی‌های اطلاعاتی است که دارای خصوصیاتی از قبیل حجم بالا، فناوری و سرعت و تنوع نیاز به روش‌های آناکاوی‌ی مخصوص برای اطلاعات مربوط به ارزش، می‌باشد.

کلان‌داده معمولاً دربردارندهٔ مجموعه اطلاعاتی است که به‌طور معمول فراتر از حدی است که بتواند در ابزارهای تصویر، مدیریتی و فرایند اطلاعات در زمان قابل قابل تحمل که تمام می‌شود، استفاده شود. اندازه کلان‌داده به‌طور ثابت به مقدار هدف نزدیک می‌شود، از سال ۲۰۱۲ که در حد چند ترابایت بوده به پتا بایت رسیده‌است. کلان‌داده مجموعه‌ای تکنیک‌ها و فناوریهایی است که که به فرم جدیدی از دسته‌بندی به منظور روشن کردن ارزشهای پنهانی از پایگاه کلان‌داده که تغییر کرده، پیچیده شده و دارای مقیاس بالایی است، مورد نیاز می‌باشد.

در سال ۲۰۰۱ گزارش پژوهشی و ادبیات مربوطه، گروه متا (الان گارتنر)، داگ لنی به این نتیجه رسید که چالش‌ها و فرصتهای توسعه اطلاعات دارای سه بعد می‌باشد، به معنای حجم افزایشی (مقدار اطلاعات)، سرعت (سرعت اطلاعات خروجی و ورودی)، و تنوع (دامنه نوع اطلاعات و منابع).

گراتنر، و تعداد بیشتری از صنایع، به استفاده از این مدل 3V برای توصیف کلان‌داده استفاده کردند. در ۲۰۱۲، گارتنر تعریف خود را به صورت زیر بروز کرد: کلان‌داده دارای حجم زیاد، سرعت بالا، و/یا تنوع بالای دارایی‌های اطلاعاتی است که به فرم جدیدی از ترفیع فرایند توانایی تصمیم‌گیری، اکتشافات درونی، و فرایند بهینه‌سازی، نیاز دارد.

3V در خصوصیات تکمیلی مربوط به کلان‌داده توسعه یافته‌است:

  • اندازه: اندازه اطلاعات نمونه ندارد. این فقط اتفاقات را مشاهده و ثبت می‌کند
  • تندای: کلان‌داده بیش‌تر در زمان واقعی در دسترس است
  • گوناگونی: کلان‌داده از متن، تصاویر، صدا، ویدئو بدست می‌آید، به علاوه از طریق اتصال داده‌ها قیمت‌های جامانده را کامل می‌کند.
  • یادگیری ماشین:کلان‌داده بیش‌تر چرایی را نمی‌پرسند و فقط الگوها را پیدا می‌کنند
  • جایگاه دیجیتالی: کلان‌داده بیش‌تر محصولات بدون هزینه از تعاملات دیجیتالی می‌باشد

رشد مفهوم باعث ایجاد تفاوت‌هایی بین کلان‌داده و هوش کسب و کار، در رابطه با اطلاعات و استفاده‌های آن‌ها می‌شود:

  • هوش کسب و کار از آمارهای توصیفی همراه با اطلاعات و حجم بالای اطلاعاتی برای اندازه‌گیری و پیدا کردن روندها استفاده می‌کند
  • کلان‌داده از آمارهای استقرایی و مفاهیم برابرسازی سیستمی غیر خطی، برای قوانین استنباطی (رگرسیون، رابطه غیر خطی، و تأثیر علی) از مجموعه‌های بزرگ اطلاعات که دارای حجم اطلاعاتی کمتری هستند، استفاده می‌کند. برای نشان دادن رابطه‌ها، وابستگی‌ها و انجام پیشگوییهای مربوط به درآمد و رفتارها استفاده می‌شود.
کلان داده
کلان داده

 

ویژگی‌ها

 

کلان داده می‌توانند بر اساس ویژگی‌های زیر تعریف شود:

اندازه – اندازه داده‌های آزانیده (تولید شده) و انباریده (ذخیره شده). اندازهٔ داده در شناسایی ارزش یا کلانگی داده کلیدی است. اگر داده خُرد باشد، کلان داده خوانده نمی‌شود.

گوناگونی – گونهٔ داده. دسته‌بندی داده‌ها به گونه‌ها به شناخت بهتر می‌انجامد.

نرخ آزانش – همان سرعت تولید داده‌است. نرخ بالای آزانش (تولید) داده، چالش‌هایی را در زمینهٔ انبارش (ذخیره‌سازی) و پردازش داده پدیدمی‌آورد.

ورتندگی – ناپایستگی داده می‌تواند پردازش‌ها را از رسیدگی و مدیریت داده بازدارد.

درستی – کیفیت دادهٔ گردآوری شده می‌تواند بر آناکاوی دقیق داده اثر بگذارد.

کلان‌داده و اینترنت اشیاء باهم مرتبط‌اند. از دید رسانه‌ای، اطلاعات عامل کلیدی ابزار آلات دارای ارتباط داخلی است و به هدف‌گذاری دقیق کمک می‌کند. اینترنت اشیاء، به کلان‌داده کمک می‌کند، بنابراین تبدیل صنعت، شرکت‌ها و حتی دولت‌های راسته‌ای، حوزه جدیدی را برای رقابت‌پذیری و رشد اقتصادی فراهم می‌سازد.

ارتباط بین افراد، اطلاعات و الگوریتم هوشمند دارای تأثیراتی برای کارایی رسانه‌ای است. ثروت اطلاعات جمع‌آوری شده به بیان کردن لایه‌های موجود در مکانیزم هدف موجود صنعت، کمک می‌کند.

فناوری ای‌بی از انباره اطلاعاتی ۷٫۵ پتا بایت و ۴۰ پتا بایت و ۴۰ پتا بایت گروه هادوپ برای پژوهش، اظهارات مصرف‌کنندگان و بازرگانی استفاده می‌کند. در شرکت ای‌بی۹۰ پتا بایت انباره اطلاعاتی دارد.

Amazon.com با میلیون‌ها عملیات انتهایی در طول روز سرو کار دارد، همچنین در بیش از نیم میلیون از فروشنده نفر سوم، پژوهش می‌کند. فناوری اصلی که که عملکرد آمازون را بر مبنای لینوکس اجرا می‌کند و از ۲۰۰۵ سومین پایگاه داده عظیم جهانی را دارد، که ظرفیت آن ۷٫۸ پتا بایت، ۱۸٫۵ پتا بایت و ۲۴٫۷ پتا بایت می‌باشد.

فیس‌بوک با بیش از ۵۰ میلیارد عکس استفاده‌کنندگان سرو کار دارد. از اوت ۲۰۱۲ گوگل در حدود ۱۰۰ میلیارد پژوهش در هر ماه اجرا می‌کند. پایگاه داده Oracle NoSQL 1 مگ مشاهده در هر ثانیه را در ۸ قالب آزمایش کرده و به بیش از ۱٫۲ مگ عملیات در هر ثانیه در ۱۰ قالب رسیده‌است .

کلان داده
کلان داده

 

کاربردها

 

بهداشت و درمان آناکاوی کلان داده‌ها می‌تواند در صنعت بهداشت و درمان در قالب ارائه خدمات بهتر به عموم مردم کمک کند که این امر منجر به شناسایی روشهایی شخصی‌سازی شده برای درمان بیماران می‌شود. این شخصی‌سازی درمان می‌تواند منتج به افزایش سلامت جامعه و کاهش هزینه‌های دولت در بخش بهداشت و درمان شود.

آموزش کلان داده‌ها در صنعت آموزش می‌تواند به شخصی‌سازی فرایند یادگیری کمک کند. موضوعی که تا قبل از پیدایش سیستم‌های یادگیری الکترونیکی و جمع‌آوری داده‌های آموزشی مطرح نبود. این شخصی‌سازی به نوبه خود می‌تواند باعث شکوفایی استعدادهای دانش‌آموزان و دانشجویان شود و پویایی محیط یادگیری را افزایش دهد.

تولید در صنعت تولید استفاده از کلان داده‌ها می‌تواند به تولید طبق نیازهای مشتری کمک کند، زمان تولید محصول را کاهش دهد. همین‌طور با استفاده از شبیه‌سازی و بهینه‌سازی با استفاده از کلان داده‌ها می‌توان خط تولید را به صورت بهینه طراحی کرد و بسیاری از عیوب خط تولید و کالاها را پیش از شروع به کار خط تولید شناسایی کرد .

خرده فروشی در صنعت خرده فروشی از کلان داده‌ها برای شناسایی بهتر نیازهای مشتریان و ارائه تبلیغات و بازاریابی سفارشی‌شده استفاده می‌شود. این شرکت‌ها در تلاشند با جمع‌آوری داده‌های عددی، متنی و تصویری تجربه خرید مشتری از کانال‌های مختلف را بهبود بخشند و بتوانند نیازهای آنان را برآورده سازند.

دولت دولت می‌تواند از کلان داده‌ها برای ایجاد شفافیت، خدمت‌رسانی بهتر به مردم، استفاده بهینه از منابع محدود و تخصیص بودجه به فعالیت‌های موجود استفاده کند. همین‌طور می‌تواند برای کمک به مردم در زمان بحران، اطلاع‌رسانی به روش‌های جدید به مردم و مبارزه با فقر و جرم و جنایت کلان داده‌ها را بکار بگیرد.

علوم اجتماعی در مطالعات علوم اجتماعی کلان داده‌ها می‌تواند ابزاری جدید برای بررسی پیچیدگی رفتار انسان‌ها اعم از رفتارهای فردی و اجتماعی باشد و دریچه‌ای جدید برای مطرح کردن سؤال‌های جالب تر و یافتن الگوهایی که تا پیش از این ناشناخته بودند باشد.

ورزش در علوم ورزشی از کلان داده‌ها برای افزایش کارایی ورزشکاران در تمرین و مسابقه، پیشگیری از بروز مصدومیت و یافتن بهترین راهبرد برای مسابقات پیش رو استفاده می‌شود.

کلان داده
کلان داده

 

انتقاد

 

انتقادات از الگوی کلان‌داده دو معنی دارد، اینکه سؤال در مورد کاربرد هر رهیافت و سؤال در مورد روش که هم‌اکنون انجام می‌شود.

بیشتر بخوانید »»» توصیه های مهم امنیتی از جنجالی ترین هکر دنیا!

 


Source


سایر مقالات مفید این سایت: