यदि आप डेटा साइंस करियर शुरू करने पर विचार कर रहे हैं, तो जितनी जल्दी आप कोडिंग शुरू करेंगे, उतना बेहतर होगा। कोड सीखना हर उभरते डेटा वैज्ञानिक के लिए एक अहम कदम है। हालांकि, प्रोग्रामिंग शुरू करना चुनौतीपूर्ण लग सकता है, खासकर यदि आपके पास पहले का कोडिंग अनुभव नहीं है।
सही प्रोग्रामिंग भाषा चुनने के लिए, हमें पहले देखना होगा कि डेटा वैज्ञानिक अपने दैनिक काम में क्या करते हैं। एक डेटा वैज्ञानिक वह तकनीकी विशेषज्ञ होता है जो गणितीय और सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करके डेटा में हेरफेर, विश्लेषण और सूचना का निष्कर्षण करता है। डेटा साइंस के दायरे में कई क्षेत्र हैं—मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग से लेकर नेटवर्क विश्लेषण, प्राकृतिक भाषा संसाधन और जियोस्पैटियल विश्लेषण तक। अपने कार्यों को पूरा करने के लिए, डेटा वैज्ञानिक कंप्यूटरों की शक्ति पर निर्भर रहते हैं। प्रोग्रामिंग वह तकनीक है जो डेटा वैज्ञानिकों को कंप्यूटरों के साथ बातचीत करने और उन्हें निर्देश देने की अनुमति देती है।
विभिन्न उद्देश्यों के लिए बनाई गई सैकड़ों प्रोग्रामिंग भाषाएँ मौजूद हैं। इनमें से कुछ डेटा साइंस के लिए बेहतर अनुकूल हैं, जो भारी मात्रा के डेटा को संसाधित करने के लिए उच्च उत्पादकता और प्रदर्शन प्रदान करती हैं। फिर भी, इस समूह में भी प्रोग्रामिंग भाषाओं की अच्छी-खासी संख्या शामिल है।
इस लेख में, हम 2026 के लिए कुछ शीर्ष डेटा साइंस प्रोग्रामिंग भाषाओं पर नज़र डालते हैं और प्रत्येक की खूबियों और क्षमताओं को प्रस्तुत करते हैं।
- Python
- R
- SQL
- Java
- Julia
- Scala
- C/C++
- JavaScript
- Swift
- Go
- MATLAB
- SAS
सारा डेटा 2026 और उसके बाद के नवीनतम रुझानों को दर्शाने के लिए अपडेट किया गया है।
2026 में 12 शीर्ष डेटा साइंस प्रोग्रामिंग भाषाएँ
1. Python
TIOBE इंडेक्स और PYPL इंडेक्स सहित कई प्रोग्रामिंग भाषाओं की लोकप्रियता सूचियों में पहले स्थान पर रैंक की गई Python की लोकप्रियता हाल के वर्षों में तेजी से बढ़ी है और यह सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा बनी हुई है। Python एक ओपन-सोर्स, जनरल-पर्पस प्रोग्रामिंग भाषा है, जिसकी उपयोगिता न सिर्फ डेटा साइंस उद्योग में बल्कि वेब डेवलपमेंट और वीडियो गेम डेवलपमेंट जैसे अन्य क्षेत्रों में भी व्यापक है।
Source: TIOBE Index
आप डेटा साइंस के जिन भी कार्यों के बारे में सोच सकते हैं, वे Python से किए जा सकते हैं। इसका मुख्य कारण इसकी समृद्ध लाइब्रेरी इकोसिस्टम है। हज़ारों शक्तिशाली पैकेज और उपयोगकर्ताओं के विशाल समुदाय के साथ, Python डेटा प्रीप्रोसेसिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और सांख्यिकीय विश्लेषण से लेकर मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडलों के डिप्लॉयमेंट तक हर तरह के कार्य कर सकता है। डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली कुछ लाइब्रेरीज़ निम्नलिखित हैं:
- NumPy: एक लोकप्रिय पैकेज जो उन्नत गणितीय फ़ंक्शनों का विस्तृत संग्रह प्रदान करता है। कई पैकेज NumPy ऑब्जेक्ट्स, जैसे प्रसिद्ध NumPy arrays, पर आधारित हैं।
- pandas: डेटा साइंस की एक प्रमुख लाइब्रेरी, जिसका उपयोग डेटाबेस, जिन्हें DataFrames भी कहा जाता है, में तरह-तरह के हेरफेर के लिए किया जाता है।
- Matplotlib: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए मानक Python लाइब्रेरी।
- scikit-learn: NumPy और SciPy के ऊपर बनी, यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित करने के लिए सबसे लोकप्रिय Python लाइब्रेरी बन गई है।
- TensorFlow: Google द्वारा विकसित, यह मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम बनाने के लिए एक शक्तिशाली कम्प्यूटेशनल फ़्रेमवर्क है।
- Keras: न्यूरल नेटवर्क्स को उच्च प्रदर्शन के साथ ट्रेन करने के लिए डिज़ाइन की गई ओपन-सोर्स लाइब्रेरी।
- Polars: एक नई DataFrame लाइब्रेरी जो pandas से तेज़ प्रदर्शन प्रदान करती है।
- PyCaret: एक ओपन-सोर्स, लो-कोड मशीन लर्निंग लाइब्रेरी जो एंड-टू-एंड ML वर्कफ़्लोज़ को ऑटोमेट करती है।
- Hugging Face: अपनी transformers लाइब्रेरी के लिए व्यापक रूप से अपनाई गई, जो अत्याधुनिक NLP अनुप्रयोगों को सक्षम बनाती है।
अपनी सरल और पठनीय सिंटैक्स के कारण, Python को अक्सर शुरुआती लोगों के लिए सीखने और उपयोग करने में सबसे आसान प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक माना जाता है। यदि आप डेटा साइंस में नए हैं और नहीं जानते कि पहले कौन सी भाषा सीखें, तो Python बेहतरीन विकल्पों में से एक है।
यदि आप Python विशेषज्ञ बनना चाहते हैं, तो DataCamp आपकी मदद के लिए है। हमारे कैटलॉग में Python कोर्सेज़ देखें और एक सफल डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए अपना प्रशिक्षण शुरू करें।
2. R
हालाँकि लोकप्रियता सूचियों के अनुसार हाल के वर्षों में यह Python जितना ट्रेंड में नहीं रहा, R उभरते डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक शीर्ष विकल्प है। डेटा साइंस फ़ोरमों में अक्सर Python के मुख्य प्रतिद्वंद्वी के रूप में चित्रित, इन दोनों भाषाओं में से किसी एक को सीखना इस क्षेत्र में प्रवेश करने के लिए महत्वपूर्ण कदम है।
R एक ओपन-सोर्स, डोमेन-विशिष्ट भाषा है, जिसे विशेष रूप से डेटा साइंस के लिए डिज़ाइन किया गया है। वित्त और अकादमिक जगत में बेहद लोकप्रिय, R डेटा में हेरफेर, प्रोसेसिंग और विज़ुअलाइज़ेशन, साथ ही सांख्यिकीय कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग के लिए एक उत्तम भाषा है।
Source: PYPL
Python की तरह, R के पास भी उपयोगकर्ताओं का बड़ा समुदाय और डेटा विश्लेषण के लिए विशेष लाइब्रेरीज़ का विशाल संग्रह है। इनमें से कुछ सबसे उल्लेखनीय Tidyverse परिवार से हैं, जो डेटा साइंस पैकेजों का समूह है। इसमें डेटा मैनिपुलेशन के लिए dplyr और शक्तिशाली ggplot2 शामिल हैं, जो R में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए मानक लाइब्रेरी है। मशीन लर्निंग कार्यों के लिए, caret जैसी लाइब्रेरीज़ आपके एल्गोरिदम विकसित करते समय आपका काम बहुत आसान बना देंगी।
हालाँकि कमांड लाइन पर सीधे R के साथ काम करना संभव है, आमतौर पर Rstudio का उपयोग किया जाता है—यह एक शक्तिशाली थर्ड-पार्टी इंटरफ़ेस है जो डेटा एडिटर, डेटा व्यूअर और डिबगर जैसी विभिन्न क्षमताओं को एकीकृत करता है।
चाहे आप डेटा साइंस में नए हों या अपने शस्त्रागार में नई भाषाएँ जोड़ना चाहते हों, R सीखना एक बेहतरीन विकल्प है। अपनी स्किल्स निखारना शुरू करने के लिए हमारे समृद्ध R कोर्सेज़ कैटलॉग पर नज़र डालें।
3. SQL
दुनिया के बड़े हिस्से का डेटा डेटाबेस में संग्रहित है। SQL (Structured Query Language) एक डोमेन-विशिष्ट भाषा है जो प्रोग्रामरों को डेटाबेस के साथ संवाद करने, उन्हें संपादित करने और उनसे डेटा निकालने की अनुमति देती है। यदि आप डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं, तो डेटाबेस और SQL का कार्य-ज्ञान होना अनिवार्य है।
SQL जानने से आप विभिन्न रिलेशनल डेटाबेस के साथ काम कर सकेंगे, जिनमें SQLite, MySQL और PostgreSQL जैसे लोकप्रिय सिस्टम शामिल हैं। इन रिलेशनल डेटाबेस के बीच छोटे-छोटे अंतर होने के बावजूद, बेसिक क्वेरीज़ की सिंटैक्स काफी समान होती है, जिससे SQL बहुत बहुमुखी भाषा बनती है।
चाहे आप डेटा साइंस यात्रा शुरू करने के लिए Python चुनें या R, आपको SQL सीखने पर भी विचार करना चाहिए। अपनी डिक्लेरेटिव, सरल सिंटैक्स के कारण, अन्य भाषाओं की तुलना में SQL सीखना बहुत आसान है, और यह आपको रास्ते भर बहुत मदद करेगा।
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4. Java
PYPL इंडेक्स में #2 और TIOBE इंडेक्स में #4 पर रैंक, Java दुनिया की सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है, हालांकि पिछले दशक में इसकी लोकप्रियता घटी है, जबकि Python जैसी भाषाओं में रुचि आसमान छू गई है। Java एक ओपन-सोर्स, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड भाषा है, जो उत्कृष्ट प्रदर्शन और दक्षता के लिए जानी जाती है। अनगिनत तकनीकें, सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन और वेबसाइटें Java इकोसिस्टम पर निर्भर हैं।
Source: TIOBE Index
हालाँकि वेबसाइट विकसित करते समय या शून्य से एप्लिकेशन बनाने में Java पसंदीदा विकल्प रहा है, हाल के वर्षों में Java ने डेटा साइंस उद्योग में भी प्रमुख भूमिका हासिल की है। इसका मुख्य कारण Java Virtual Machines हैं, जो Hadoop, Spark और Scala जैसे लोकप्रिय बिग डेटा टूल्स के लिए ठोस और कुशल फ़्रेमवर्क प्रदान करते हैं।
उच्च प्रदर्शन के कारण, Java ETL जॉब्स विकसित करने और बड़े स्टोरेज तथा जटिल प्रोसेसिंग आवश्यकताओं वाले डेटा कार्यों, जैसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, के लिए उपयुक्त भाषा है।
5. Julia
Julia को डेटा साइंस की उभरती हुई स्टार माना जा सकता है। इस सूची की सबसे नई भाषाओं में से एक होने के बावजूद (2011 में जारी), Julia ने संख्यात्मक कंप्यूटिंग की दुनिया को पहले ही प्रभावित कर दिया है। कभी-कभी Python की उत्तराधिकारी कही जाने वाली Julia, डेटा विश्लेषण में उपयोग होने वाली अन्य भाषाओं की तुलना में अत्यंत प्रभावी टूल है। अधिक जानने के लिए आप हमारा Julia Fundamentals स्किल ट्रैक शुरू कर सकते हैं।
हालाँकि वित्तीय उद्योग सहित कई बड़े संगठनों द्वारा शुरुआती अपनाने की वजह से इसे ख्याति मिली, Julia अभी भी Python और R जैसी भाषाओं जितनी व्यापक रूप से अपनाई नहीं गई है। इसका समुदाय छोटा है और इसकी प्रतिस्पर्धी भाषाओं जितनी लाइब्रेरीज़ नहीं हैं। इसके बावजूद, अपनी गति, स्पष्ट सिंटैक्स और बहुमुखी प्रतिभा के कारण Julia डेटा साइंस के लिए एक उभरती हुई आशाजनक भाषा है, और ऐसे कई उपयोग-केस हैं जहाँ यह उत्कृष्ट प्रदर्शन करती है।
6. Scala
हालाँकि प्रोग्रामिंग भाषाओं की शीर्ष रैंकिंग में Scala को देखना बहुत आम नहीं है (वर्तमान में यह PYPL इंडेक्स में #21 और TIOBE में #33 पर है), डेटा साइंस के संदर्भ में इस प्रोग्रामिंग भाषा के बारे में बात करना अनिवार्य है।
Scala हाल ही में मशीन लर्निंग और बिग डेटा के लिए सर्वश्रेष्ठ भाषाओं में से एक बन गई है। 2004 में जारी, Scala एक मल्टी-पैराडाइमैटिक भाषा है जिसे विशेष रूप से Java के स्पष्ट और कम शब्दों वाले विकल्प के रूप में डिज़ाइन किया गया है।
Scala भी Java Virtual Machine पर चलती है, जिससे Java के साथ इंटरऑपरेबिलिटी संभव होती है और यह वितरित बिग डेटा प्रोजेक्ट्स के लिए एक उत्तम भाषा बनती है। उदाहरण के लिए, Apache Spark क्लस्टर कंप्यूटिंग फ़्रेमवर्क Scala में लिखा गया है।
7. #C/C++
दो सबसे अधिक अनुकूलित भाषाएँ मानी जाने वाली C और इसकी करीबी समकक्ष C++ से परिचित होना कम्प्यूटेशनली गहन डेटा साइंस कार्यों को संबोधित करते समय बहुत उपयोगी हो सकता है।
Source: TIOBE Index
C और C++ अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में अपेक्षाकृत तेज़ हैं, जिससे वे बिग डेटा और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के विकास के लिए उपयुक्त उम्मीदवार बनती हैं। यह संयोग नहीं है कि लोकप्रिय मशीन लर्निंग लाइब्रेरीज़, जैसे PyTorch और TensorFlow, के कुछ कोर कंपोनेंट्स C++ में लिखे गए हैं।
अपनी लो-लेवल प्रकृति के कारण, C और C++ सीखने के लिए सबसे जटिल भाषाओं में शामिल हैं। इसलिए, भले ही वे डेटा साइंस की दुनिया में कदम रखते समय पहली पसंद न हों, एक बार जब आपको प्रोग्रामिंग की बुनियादी समझ पक्की हो जाए, तो इन्हें महारत हासिल करना एक समझदारी भरा कदम है जो आपके रिज़्यूमे में बड़ा फर्क ला सकता है।
8. JavaScript
JavaScript PYPL इंडेक्स में #3 और TIOBE में #6 पर रैंक है, जिससे यह दुनिया की सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक बनती है। JavaScript एक मल्टी-पैराडाइम, बहुमुखी भाषा है, जो समृद्ध और इंटरैक्टिव वेब पेज बनाने की क्षमता के लिए व्यापक रूप से जानी जाती है।
Source: TIOBE Index
हालाँकि अधिकांश JavaScript उपयोगकर्ता वेब डेवलपमेंट क्षेत्र में काम करते हैं, हाल के वर्षों में यह भाषा डेटा साइंस उद्योग में भी चर्चित हुई है। आज, JavaScript मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के लिए TensorFlow और Keras जैसी लोकप्रिय लाइब्रेरीज़, साथ ही D3 जैसे अत्यंत शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स को सपोर्ट करता है।
मशीन लर्निंग के लिए लोकप्रिय लाइब्रेरीज़ के सपोर्ट और वेब डेवलपर्स के बीच व्यापक लोकप्रियता के कारण, यह उन सभी फ्रंट-एंड और बैक-एंड प्रोग्रामरों के लिए एक सहज एंट्री विकल्प है जो डेटा साइंस में प्रवेश करना चाहते हैं।
9. Swift
Python और R की एक कमी यह है कि उन्हें मोबाइल डिवाइसों को ध्यान में रखकर नहीं बनाया गया था। आने वाले वर्षों में, हम मोबाइल, वेयरेबल्स और IoT (Internet of Things) में और भी बड़ी प्रगति की उम्मीद कर सकते हैं। Swift को Apple ने ऐप्स बनाना आसान बनाने के लिए विकसित किया, ताकि उसका ऐप इकोसिस्टम बढ़े और कस्टमर रिटेंशन बढ़े। 2014 में रिलीज़ के तुरंत बाद, Apple और Google ने इसे मोबाइल और मशीन लर्निंग के बीच इंटरप्ले में एक प्रमुख टूल बनाने के लिए साथ काम करना शुरू किया।
PYPL इंडेक्स में #9 और TIOBE में #17 पर रैंक, Swift अब TensorFlow के साथ संगत है और Python के साथ इंटरऑपरेबल है। Swift का एक अतिरिक्त लाभ यह है कि यह अब केवल iOS इकोसिस्टम तक सीमित नहीं है और Linux पर काम करने के लिए ओपन-सोर्स हो गया है।
इन कारणों से, यदि आप मोबाइल डेवलपर हैं और डेटा साइंस के बारे में उत्सुक हैं, तो Swift वही है जिसकी आप तलाश कर रहे हैं।
10. Go
Go (या GoLang) एक ऐसी भाषा है जिसकी लोकप्रियता बढ़ रही है, खासकर मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के लिए। यह PYPL इंडेक्स (रैंक #12) और TIOBE (रैंक #7) दोनों में लोकप्रियता रैंकिंग में ऊपर आया है।
Google ने इसे 2009 में C-जैसी सिंटैक्स और लेआउट के साथ पेश किया। कई डेवलपर्स के अनुसार, Go 21वीं सदी का C है। लॉन्च के एक दशक से अधिक समय बाद, अपनी लचीली और आसानी से समझ में आने वाली भाषा के कारण Go अत्यंत लोकप्रिय हो गया है। डेटा साइंस के संदर्भ में, Go मशीन लर्निंग कार्यों के लिए अच्छा सहयोगी हो सकता है। इसकी संभावनाओं के बावजूद, Go का डेटा साइंस समुदाय अभी भी अपेक्षाकृत छोटा है।
11. MATLAB
MATLAB मुख्य रूप से संख्यात्मक कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन की गई भाषा है। वर्तमान में यह PYPL इंडेक्स में #14 और TIOBE में #12 पर रैंक है।
1984 में लॉन्च होने के बाद से अकादमिक और वैज्ञानिक अनुसंधान में व्यापक रूप से अपनाई गई, MATLAB उन्नत गणितीय और सांख्यिकीय ऑपरेशंस करने के लिए शक्तिशाली टूल्स प्रदान करती है, जिससे यह डेटा साइंस के लिए एक बेहतरीन उम्मीदवार बनती है। हालाँकि, MATLAB की एक महत्वपूर्ण कमी है: यह मालिकाना (प्रोप्रायटरी) है। मामले के अनुसार (अकादमिक, व्यक्तिगत या व्यावसायिक उपयोग), आपको लाइसेंस पाने के लिए काफी धनराशि चुकानी पड़ सकती है, जिससे यह अन्य मुफ्त में उपयोग की जा सकने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में कम आकर्षक बन जाती है।
12. SAS
SAS (Statistical Analytical System) एक सॉफ्टवेयर वातावरण है जिसे बिज़नेस इंटेलिजेंस और उन्नत संख्यात्मक कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। SAS लंबे समय से मौजूद है, और कई क्षेत्रों में बड़ी कंपनियों के बीच व्यापक रूप से अपनाया गया है, जिससे SAS डेवलपर्स के लिए बड़ा बाज़ार बना है।
हालाँकि, SAS धीरे-धीरे Python और R जैसी अन्य डेटा साइंस प्रोग्रामिंग भाषाओं के मुकाबले लोकप्रियता खो रहा है। इसका मुख्य कारण, MATLAB की तरह, यह है कि SAS का उपयोग करने के लिए आपको लाइसेंस की आवश्यकता होती है। इससे नए उपयोगकर्ताओं और कंपनियों के लिए प्रवेश बाधा पैदा होती है, जो मुफ़्त, ओपन-सोर्स भाषाओं का उपयोग करने की ओर आकर्षित होते हैं।
निष्कर्ष
हमें उम्मीद है कि यह पोस्ट आपको डेटा साइंस प्रोग्रामिंग भाषाओं के समृद्ध और विविध परिदृश्य में नेविगेट करने में मदद करेगी। ऐसा कोई एकल भाषा नहीं है जो एकदम निरपेक्ष रूप से सबसे बेहतर हो और डेटा वैज्ञानिक के रूप में आपके काम के दौरान उत्पन्न होने वाली सभी समस्याओं और स्थितियों को हल कर दे। पसंदीदा प्रोग्रामिंग भाषा चुनना व्यक्तिनिष्ठ है और अक्सर किसी डेटा वैज्ञानिक के सीखने के इतिहास या काम पर मौजूद टेक स्टैक पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, DataCamp के डेटा इवैंजलिस्ट, Richie Cotton, का मानना है:
"डेटा साइंस प्रोग्रामिंग के लिए तेजी से Python और SQL के इर्द-गिर्द केंद्रित हो रहा है, हालांकि R अभी भी लोकप्रिय है और Julia उभर रही है। मुझे उम्मीद है कि यह रुझान 2023 और उससे आगे भी जारी रहेगा, लेकिन Power BI और Tableau जैसे लो-कोड बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल्स पर नज़र रखें।"
यदि आप डेटा साइंस में नए हैं, तो Python या R से शुरुआत करना अच्छा रहेगा। आप हमारे मुफ़्त Introduction to Python Tutorial और Introduction to R Tutorial में नामांकन कर सकते हैं ताकि देखें कि आपको कौन-सी अधिक पसंद आती है। वहाँ से, सफलता की कुंजी है धैर्य और अभ्यास। प्रोग्रामिंग का व्यावहारिक अनुभव पाने के लिए, DataLab एक ऑनलाइन वातावरण है जहाँ आप कोड लिख सकते हैं, अपनी स्किल्स लागू कर सकते हैं, दूसरों के साथ सहयोग कर सकते हैं और अपना डेटा साइंस पोर्टफ़ोलियो बना सकते हैं।
एक बार जब आप अपनी चुनी हुई भाषा में आत्मविश्वास महसूस करें, तो आप ठोस SQL प्रशिक्षण के साथ आगे बढ़ सकते हैं। सौभाग्य से, DataCamp विभिन्न SQL कोर्सेज़ प्रदान करता है।
इसके बाद, आसमान ही सीमा है। कई प्रोग्रामिंग भाषाओं का ज्ञान होना एक संपत्ति है, और अपने संगठन की आवश्यकताओं के अनुसार भाषाओं के बीच स्थानांतरण करने में सक्षम होना आपको एक बहुमुखी डेटा वैज्ञानिक बनने और अधिक सफल करियर विकसित करने में मदद करेगा।
और जानें:
यदि आप डेटा साइंस करियर शुरू करने पर विचार कर रहे हैं, तो जितनी जल्दी आप कोडिंग शुरू करेंगे, उतना बेहतर होगा। कोड सीखना हर उभरते डेटा वैज्ञानिक के लिए एक अहम कदम है। हालांकि, प्रोग्रामिंग शुरू करना चुनौतीपूर्ण लग सकता है, खासकर यदि आपके पास पहले का कोडिंग अनुभव नहीं है।
सही प्रोग्रामिंग भाषा चुनने के लिए, हमें पहले देखना होगा कि डेटा वैज्ञानिक अपने दैनिक काम में क्या करते हैं। एक डेटा वैज्ञानिक वह तकनीकी विशेषज्ञ होता है जो गणितीय और सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करके डेटा में हेरफेर, विश्लेषण और सूचना का निष्कर्षण करता है। डेटा साइंस के दायरे में कई क्षेत्र हैं—मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग से लेकर नेटवर्क विश्लेषण, प्राकृतिक भाषा संसाधन और जियोस्पैटियल विश्लेषण तक। अपने कार्यों को पूरा करने के लिए, डेटा वैज्ञानिक कंप्यूटरों की शक्ति पर निर्भर रहते हैं। प्रोग्रामिंग वह तकनीक है जो डेटा वैज्ञानिकों को कंप्यूटरों के साथ बातचीत करने और उन्हें निर्देश देने की अनुमति देती है।
विभिन्न उद्देश्यों के लिए बनाई गई सैकड़ों प्रोग्रामिंग भाषाएँ मौजूद हैं। इनमें से कुछ डेटा साइंस के लिए बेहतर अनुकूल हैं, जो भारी मात्रा के डेटा को संसाधित करने के लिए उच्च उत्पादकता और प्रदर्शन प्रदान करती हैं। फिर भी, इस समूह में भी प्रोग्रामिंग भाषाओं की अच्छी-खासी संख्या शामिल है।
इस लेख में, हम 2026 के लिए कुछ शीर्ष डेटा साइंस प्रोग्रामिंग भाषाओं पर नज़र डालते हैं और प्रत्येक की खूबियों और क्षमताओं को प्रस्तुत करते हैं।
सारा डेटा 2026 और उसके बाद के नवीनतम रुझानों को दर्शाने के लिए अपडेट किया गया है।
2026 में 12 शीर्ष डेटा साइंस प्रोग्रामिंग भाषाएँ
1. Python
TIOBE इंडेक्स और PYPL इंडेक्स सहित कई प्रोग्रामिंग भाषाओं की लोकप्रियता सूचियों में पहले स्थान पर रैंक की गई Python की लोकप्रियता हाल के वर्षों में तेजी से बढ़ी है और यह सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा बनी हुई है। Python एक ओपन-सोर्स, जनरल-पर्पस प्रोग्रामिंग भाषा है, जिसकी उपयोगिता न सिर्फ डेटा साइंस उद्योग में बल्कि वेब डेवलपमेंट और वीडियो गेम डेवलपमेंट जैसे अन्य क्षेत्रों में भी व्यापक है।
आप डेटा साइंस के जिन भी कार्यों के बारे में सोच सकते हैं, वे Python से किए जा सकते हैं। इसका मुख्य कारण इसकी समृद्ध लाइब्रेरी इकोसिस्टम है। हज़ारों शक्तिशाली पैकेज और उपयोगकर्ताओं के विशाल समुदाय के साथ, Python डेटा प्रीप्रोसेसिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और सांख्यिकीय विश्लेषण से लेकर मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडलों के डिप्लॉयमेंट तक हर तरह के कार्य कर सकता है। डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली कुछ लाइब्रेरीज़ निम्नलिखित हैं:
अपनी सरल और पठनीय सिंटैक्स के कारण, Python को अक्सर शुरुआती लोगों के लिए सीखने और उपयोग करने में सबसे आसान प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक माना जाता है। यदि आप डेटा साइंस में नए हैं और नहीं जानते कि पहले कौन सी भाषा सीखें, तो Python बेहतरीन विकल्पों में से एक है।
यदि आप Python विशेषज्ञ बनना चाहते हैं, तो DataCamp आपकी मदद के लिए है। हमारे कैटलॉग में Python कोर्सेज़ देखें और एक सफल डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए अपना प्रशिक्षण शुरू करें।
2. R
हालाँकि लोकप्रियता सूचियों के अनुसार हाल के वर्षों में यह Python जितना ट्रेंड में नहीं रहा, R उभरते डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक शीर्ष विकल्प है। डेटा साइंस फ़ोरमों में अक्सर Python के मुख्य प्रतिद्वंद्वी के रूप में चित्रित, इन दोनों भाषाओं में से किसी एक को सीखना इस क्षेत्र में प्रवेश करने के लिए महत्वपूर्ण कदम है।
R एक ओपन-सोर्स, डोमेन-विशिष्ट भाषा है, जिसे विशेष रूप से डेटा साइंस के लिए डिज़ाइन किया गया है। वित्त और अकादमिक जगत में बेहद लोकप्रिय, R डेटा में हेरफेर, प्रोसेसिंग और विज़ुअलाइज़ेशन, साथ ही सांख्यिकीय कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग के लिए एक उत्तम भाषा है।
Python की तरह, R के पास भी उपयोगकर्ताओं का बड़ा समुदाय और डेटा विश्लेषण के लिए विशेष लाइब्रेरीज़ का विशाल संग्रह है। इनमें से कुछ सबसे उल्लेखनीय Tidyverse परिवार से हैं, जो डेटा साइंस पैकेजों का समूह है। इसमें डेटा मैनिपुलेशन के लिए dplyr और शक्तिशाली ggplot2 शामिल हैं, जो R में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए मानक लाइब्रेरी है। मशीन लर्निंग कार्यों के लिए, caret जैसी लाइब्रेरीज़ आपके एल्गोरिदम विकसित करते समय आपका काम बहुत आसान बना देंगी।
हालाँकि कमांड लाइन पर सीधे R के साथ काम करना संभव है, आमतौर पर Rstudio का उपयोग किया जाता है—यह एक शक्तिशाली थर्ड-पार्टी इंटरफ़ेस है जो डेटा एडिटर, डेटा व्यूअर और डिबगर जैसी विभिन्न क्षमताओं को एकीकृत करता है।
चाहे आप डेटा साइंस में नए हों या अपने शस्त्रागार में नई भाषाएँ जोड़ना चाहते हों, R सीखना एक बेहतरीन विकल्प है। अपनी स्किल्स निखारना शुरू करने के लिए हमारे समृद्ध R कोर्सेज़ कैटलॉग पर नज़र डालें।
3. SQL
दुनिया के बड़े हिस्से का डेटा डेटाबेस में संग्रहित है। SQL (Structured Query Language) एक डोमेन-विशिष्ट भाषा है जो प्रोग्रामरों को डेटाबेस के साथ संवाद करने, उन्हें संपादित करने और उनसे डेटा निकालने की अनुमति देती है। यदि आप डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं, तो डेटाबेस और SQL का कार्य-ज्ञान होना अनिवार्य है।
SQL जानने से आप विभिन्न रिलेशनल डेटाबेस के साथ काम कर सकेंगे, जिनमें SQLite, MySQL और PostgreSQL जैसे लोकप्रिय सिस्टम शामिल हैं। इन रिलेशनल डेटाबेस के बीच छोटे-छोटे अंतर होने के बावजूद, बेसिक क्वेरीज़ की सिंटैक्स काफी समान होती है, जिससे SQL बहुत बहुमुखी भाषा बनती है।
चाहे आप डेटा साइंस यात्रा शुरू करने के लिए Python चुनें या R, आपको SQL सीखने पर भी विचार करना चाहिए। अपनी डिक्लेरेटिव, सरल सिंटैक्स के कारण, अन्य भाषाओं की तुलना में SQL सीखना बहुत आसान है, और यह आपको रास्ते भर बहुत मदद करेगा।
SQL में शुरुआत करना चाहते हैं? DataCamp द्वारा पेश किए गए विभिन्न SQL कोर्सेज़ और स्किल ट्रैक्स देखें और क्वेरी मास्टर बनने के लिए तैयार हो जाएँ। आप DataCamp के माध्यम से SQL एसोसिएट सर्टिफिकेशन भी प्राप्त कर सकते हैं।
4. Java
PYPL इंडेक्स में #2 और TIOBE इंडेक्स में #4 पर रैंक, Java दुनिया की सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है, हालांकि पिछले दशक में इसकी लोकप्रियता घटी है, जबकि Python जैसी भाषाओं में रुचि आसमान छू गई है। Java एक ओपन-सोर्स, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड भाषा है, जो उत्कृष्ट प्रदर्शन और दक्षता के लिए जानी जाती है। अनगिनत तकनीकें, सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन और वेबसाइटें Java इकोसिस्टम पर निर्भर हैं।
हालाँकि वेबसाइट विकसित करते समय या शून्य से एप्लिकेशन बनाने में Java पसंदीदा विकल्प रहा है, हाल के वर्षों में Java ने डेटा साइंस उद्योग में भी प्रमुख भूमिका हासिल की है। इसका मुख्य कारण Java Virtual Machines हैं, जो Hadoop, Spark और Scala जैसे लोकप्रिय बिग डेटा टूल्स के लिए ठोस और कुशल फ़्रेमवर्क प्रदान करते हैं।
उच्च प्रदर्शन के कारण, Java ETL जॉब्स विकसित करने और बड़े स्टोरेज तथा जटिल प्रोसेसिंग आवश्यकताओं वाले डेटा कार्यों, जैसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, के लिए उपयुक्त भाषा है।
5. Julia
Julia को डेटा साइंस की उभरती हुई स्टार माना जा सकता है। इस सूची की सबसे नई भाषाओं में से एक होने के बावजूद (2011 में जारी), Julia ने संख्यात्मक कंप्यूटिंग की दुनिया को पहले ही प्रभावित कर दिया है। कभी-कभी Python की उत्तराधिकारी कही जाने वाली Julia, डेटा विश्लेषण में उपयोग होने वाली अन्य भाषाओं की तुलना में अत्यंत प्रभावी टूल है। अधिक जानने के लिए आप हमारा Julia Fundamentals स्किल ट्रैक शुरू कर सकते हैं।
हालाँकि वित्तीय उद्योग सहित कई बड़े संगठनों द्वारा शुरुआती अपनाने की वजह से इसे ख्याति मिली, Julia अभी भी Python और R जैसी भाषाओं जितनी व्यापक रूप से अपनाई नहीं गई है। इसका समुदाय छोटा है और इसकी प्रतिस्पर्धी भाषाओं जितनी लाइब्रेरीज़ नहीं हैं। इसके बावजूद, अपनी गति, स्पष्ट सिंटैक्स और बहुमुखी प्रतिभा के कारण Julia डेटा साइंस के लिए एक उभरती हुई आशाजनक भाषा है, और ऐसे कई उपयोग-केस हैं जहाँ यह उत्कृष्ट प्रदर्शन करती है।
6. Scala
हालाँकि प्रोग्रामिंग भाषाओं की शीर्ष रैंकिंग में Scala को देखना बहुत आम नहीं है (वर्तमान में यह PYPL इंडेक्स में #21 और TIOBE में #33 पर है), डेटा साइंस के संदर्भ में इस प्रोग्रामिंग भाषा के बारे में बात करना अनिवार्य है।
Scala हाल ही में मशीन लर्निंग और बिग डेटा के लिए सर्वश्रेष्ठ भाषाओं में से एक बन गई है। 2004 में जारी, Scala एक मल्टी-पैराडाइमैटिक भाषा है जिसे विशेष रूप से Java के स्पष्ट और कम शब्दों वाले विकल्प के रूप में डिज़ाइन किया गया है।
Scala भी Java Virtual Machine पर चलती है, जिससे Java के साथ इंटरऑपरेबिलिटी संभव होती है और यह वितरित बिग डेटा प्रोजेक्ट्स के लिए एक उत्तम भाषा बनती है। उदाहरण के लिए, Apache Spark क्लस्टर कंप्यूटिंग फ़्रेमवर्क Scala में लिखा गया है।
7. #C/C++
दो सबसे अधिक अनुकूलित भाषाएँ मानी जाने वाली C और इसकी करीबी समकक्ष C++ से परिचित होना कम्प्यूटेशनली गहन डेटा साइंस कार्यों को संबोधित करते समय बहुत उपयोगी हो सकता है।
C और C++ अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में अपेक्षाकृत तेज़ हैं, जिससे वे बिग डेटा और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के विकास के लिए उपयुक्त उम्मीदवार बनती हैं। यह संयोग नहीं है कि लोकप्रिय मशीन लर्निंग लाइब्रेरीज़, जैसे PyTorch और TensorFlow, के कुछ कोर कंपोनेंट्स C++ में लिखे गए हैं।
अपनी लो-लेवल प्रकृति के कारण, C और C++ सीखने के लिए सबसे जटिल भाषाओं में शामिल हैं। इसलिए, भले ही वे डेटा साइंस की दुनिया में कदम रखते समय पहली पसंद न हों, एक बार जब आपको प्रोग्रामिंग की बुनियादी समझ पक्की हो जाए, तो इन्हें महारत हासिल करना एक समझदारी भरा कदम है जो आपके रिज़्यूमे में बड़ा फर्क ला सकता है।
8. JavaScript
JavaScript PYPL इंडेक्स में #3 और TIOBE में #6 पर रैंक है, जिससे यह दुनिया की सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक बनती है। JavaScript एक मल्टी-पैराडाइम, बहुमुखी भाषा है, जो समृद्ध और इंटरैक्टिव वेब पेज बनाने की क्षमता के लिए व्यापक रूप से जानी जाती है।
हालाँकि अधिकांश JavaScript उपयोगकर्ता वेब डेवलपमेंट क्षेत्र में काम करते हैं, हाल के वर्षों में यह भाषा डेटा साइंस उद्योग में भी चर्चित हुई है। आज, JavaScript मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के लिए TensorFlow और Keras जैसी लोकप्रिय लाइब्रेरीज़, साथ ही D3 जैसे अत्यंत शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स को सपोर्ट करता है।
मशीन लर्निंग के लिए लोकप्रिय लाइब्रेरीज़ के सपोर्ट और वेब डेवलपर्स के बीच व्यापक लोकप्रियता के कारण, यह उन सभी फ्रंट-एंड और बैक-एंड प्रोग्रामरों के लिए एक सहज एंट्री विकल्प है जो डेटा साइंस में प्रवेश करना चाहते हैं।
9. Swift
Python और R की एक कमी यह है कि उन्हें मोबाइल डिवाइसों को ध्यान में रखकर नहीं बनाया गया था। आने वाले वर्षों में, हम मोबाइल, वेयरेबल्स और IoT (Internet of Things) में और भी बड़ी प्रगति की उम्मीद कर सकते हैं। Swift को Apple ने ऐप्स बनाना आसान बनाने के लिए विकसित किया, ताकि उसका ऐप इकोसिस्टम बढ़े और कस्टमर रिटेंशन बढ़े। 2014 में रिलीज़ के तुरंत बाद, Apple और Google ने इसे मोबाइल और मशीन लर्निंग के बीच इंटरप्ले में एक प्रमुख टूल बनाने के लिए साथ काम करना शुरू किया।
PYPL इंडेक्स में #9 और TIOBE में #17 पर रैंक, Swift अब TensorFlow के साथ संगत है और Python के साथ इंटरऑपरेबल है। Swift का एक अतिरिक्त लाभ यह है कि यह अब केवल iOS इकोसिस्टम तक सीमित नहीं है और Linux पर काम करने के लिए ओपन-सोर्स हो गया है।
इन कारणों से, यदि आप मोबाइल डेवलपर हैं और डेटा साइंस के बारे में उत्सुक हैं, तो Swift वही है जिसकी आप तलाश कर रहे हैं।
10. Go
Go (या GoLang) एक ऐसी भाषा है जिसकी लोकप्रियता बढ़ रही है, खासकर मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के लिए। यह PYPL इंडेक्स (रैंक #12) और TIOBE (रैंक #7) दोनों में लोकप्रियता रैंकिंग में ऊपर आया है।
Google ने इसे 2009 में C-जैसी सिंटैक्स और लेआउट के साथ पेश किया। कई डेवलपर्स के अनुसार, Go 21वीं सदी का C है। लॉन्च के एक दशक से अधिक समय बाद, अपनी लचीली और आसानी से समझ में आने वाली भाषा के कारण Go अत्यंत लोकप्रिय हो गया है। डेटा साइंस के संदर्भ में, Go मशीन लर्निंग कार्यों के लिए अच्छा सहयोगी हो सकता है। इसकी संभावनाओं के बावजूद, Go का डेटा साइंस समुदाय अभी भी अपेक्षाकृत छोटा है।
11. MATLAB
MATLAB मुख्य रूप से संख्यात्मक कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन की गई भाषा है। वर्तमान में यह PYPL इंडेक्स में #14 और TIOBE में #12 पर रैंक है।
1984 में लॉन्च होने के बाद से अकादमिक और वैज्ञानिक अनुसंधान में व्यापक रूप से अपनाई गई, MATLAB उन्नत गणितीय और सांख्यिकीय ऑपरेशंस करने के लिए शक्तिशाली टूल्स प्रदान करती है, जिससे यह डेटा साइंस के लिए एक बेहतरीन उम्मीदवार बनती है। हालाँकि, MATLAB की एक महत्वपूर्ण कमी है: यह मालिकाना (प्रोप्रायटरी) है। मामले के अनुसार (अकादमिक, व्यक्तिगत या व्यावसायिक उपयोग), आपको लाइसेंस पाने के लिए काफी धनराशि चुकानी पड़ सकती है, जिससे यह अन्य मुफ्त में उपयोग की जा सकने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में कम आकर्षक बन जाती है।
12. SAS
SAS (Statistical Analytical System) एक सॉफ्टवेयर वातावरण है जिसे बिज़नेस इंटेलिजेंस और उन्नत संख्यात्मक कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। SAS लंबे समय से मौजूद है, और कई क्षेत्रों में बड़ी कंपनियों के बीच व्यापक रूप से अपनाया गया है, जिससे SAS डेवलपर्स के लिए बड़ा बाज़ार बना है।
हालाँकि, SAS धीरे-धीरे Python और R जैसी अन्य डेटा साइंस प्रोग्रामिंग भाषाओं के मुकाबले लोकप्रियता खो रहा है। इसका मुख्य कारण, MATLAB की तरह, यह है कि SAS का उपयोग करने के लिए आपको लाइसेंस की आवश्यकता होती है। इससे नए उपयोगकर्ताओं और कंपनियों के लिए प्रवेश बाधा पैदा होती है, जो मुफ़्त, ओपन-सोर्स भाषाओं का उपयोग करने की ओर आकर्षित होते हैं।
निष्कर्ष
हमें उम्मीद है कि यह पोस्ट आपको डेटा साइंस प्रोग्रामिंग भाषाओं के समृद्ध और विविध परिदृश्य में नेविगेट करने में मदद करेगी। ऐसा कोई एकल भाषा नहीं है जो एकदम निरपेक्ष रूप से सबसे बेहतर हो और डेटा वैज्ञानिक के रूप में आपके काम के दौरान उत्पन्न होने वाली सभी समस्याओं और स्थितियों को हल कर दे। पसंदीदा प्रोग्रामिंग भाषा चुनना व्यक्तिनिष्ठ है और अक्सर किसी डेटा वैज्ञानिक के सीखने के इतिहास या काम पर मौजूद टेक स्टैक पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, DataCamp के डेटा इवैंजलिस्ट, Richie Cotton, का मानना है:
यदि आप डेटा साइंस में नए हैं, तो Python या R से शुरुआत करना अच्छा रहेगा। आप हमारे मुफ़्त Introduction to Python Tutorial और Introduction to R Tutorial में नामांकन कर सकते हैं ताकि देखें कि आपको कौन-सी अधिक पसंद आती है। वहाँ से, सफलता की कुंजी है धैर्य और अभ्यास। प्रोग्रामिंग का व्यावहारिक अनुभव पाने के लिए, DataLab एक ऑनलाइन वातावरण है जहाँ आप कोड लिख सकते हैं, अपनी स्किल्स लागू कर सकते हैं, दूसरों के साथ सहयोग कर सकते हैं और अपना डेटा साइंस पोर्टफ़ोलियो बना सकते हैं।
एक बार जब आप अपनी चुनी हुई भाषा में आत्मविश्वास महसूस करें, तो आप ठोस SQL प्रशिक्षण के साथ आगे बढ़ सकते हैं। सौभाग्य से, DataCamp विभिन्न SQL कोर्सेज़ प्रदान करता है।
इसके बाद, आसमान ही सीमा है। कई प्रोग्रामिंग भाषाओं का ज्ञान होना एक संपत्ति है, और अपने संगठन की आवश्यकताओं के अनुसार भाषाओं के बीच स्थानांतरण करने में सक्षम होना आपको एक बहुमुखी डेटा वैज्ञानिक बनने और अधिक सफल करियर विकसित करने में मदद करेगा।
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