isophal.com

ស្វែងយល់ពីភាសាពីរបៀបដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងវិស័យ IT

ក្នុងវិស័យ IT មានភាសាកំណត់ច្រើនប្រើសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី, ការបង្កើតវេបសាយ, ការអភិវឌ្ឍន៍ប្រព័ន្ធ, និងការបង្ហាញពីការជួសជុលនិងការពារប្រព័ន្ធ។ ទោះបីជាភាសាកំណត់ខ្លះៗត្រូវបានប្រើនៅក្នុងតំបន់ផ្សេងៗក្នុងវិស័យ IT ទាំងមូល ក៏មានការប្រើប្រាស់បន្ថែមតាមតំបន់ការងារ និងតម្រូវការផ្ទាល់នៃមុខរបរផ្សេងៗ។ នៅក្នុងមេរៀននេះ យើងនឹងពន្យល់ពីភាសា ដែលត្រូវបានប្រើក្នុងមុខរបរផ្សេងៗនៅក្នុងវិស័យ IT ដូចជា Frontend Developer, Backend Developer, Fullstack Developer, QA Engineer, Mobile Developer, Ethical Hacker, Data Scientist, និង Data Analyst។

• តើភាសាអ្វីខ្លះដែល frontend developer យកមកប្រើប្រាស់?
• តើភាសាអ្វីខ្លះដែល backend developer យកមកប្រើប្រាស់?
• តើភាសាអ្វីខ្លះដែល Full stack developer យកមកប្រើប្រាស់?
• តើភាសាអ្វីខ្លះដែល QA Engineer យកមកប្រើប្រាស់?
• តើភាសាអ្វីខ្លះដែល Mobile Developer យកមកប្រើប្រាស់?
• តើភាសាអ្វីខ្លះដែល Ethical Hacker យកមកប្រើប្រាស់?
• តើភាសាអ្វីខ្លះដែល Data Science យកមកប្រើប្រាស់?
• តើភាសាអ្វីខ្លះដែលអ្នកវិភាគទិន្នន័ (Data Analyst) យយកមកប្រើប្រាស់?

1. Frontend Developer

Frontend Developer បង្កើតផ្នែកដែលមើលឃើញនៃគេហទំព័រ ដើម្បីធ្វើឱ្យមានភាពងាយស្រួលក្នុងការប្រើប្រាស់។ គាត់/នាងនឹងទទួលបានការពិពណ៌នាអំពី interface និងរូបរាងរបស់វាពី designer។ បន្ទាប់ពីនោះគាត់/នាងនឹងបង្កើត page ហើយអនុវត្តមុខងារដែលអាចឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់មានទំនាក់ទំនងជាមួយវាបាននិងធ្វើឱ្យប្រាកដថាគេហទំព័រមានភាពងាយស្រួលក្នុងការប្រើប្រាស់។ Frontend Developer ធ្វើការយ៉ាងជិតស្និទ្ធជាមួយអ្នក Backend Developer។ ដូច្នេះពេលខ្លះគាត់/នាងអាចរីកចម្រើនទៅជា Full Stack Developer (អ្នកជំនាញដែលអាចធ្វើបានទាំងផ្នែក frontend និង backend development)

តើភាសាអ្វីខ្លះដែល frontend developer យកមកប្រើប្រាស់?

Frontend Developer គឺជាអ្នកដែលអភិវឌ្ឍន៍ផ្នែកមុខរបស់វេបសាយ ឬកម្មវិធី ដែលអាស្រ័យលើការបង្ហាញនៃគេហទំព័រ និងការប្ដូរម៉ូឌែល UI/UX។ នៅក្នុងការអភិវឌ្ឍនេះ Frontend Developer ត្រូវការភាសាដូចខាងក្រោម៖

• HTML (HyperText Markup Language): នៅក្នុងភាសានេះដើម្បីសរសេរ markup ឱ្យ page មានន័យថា (រចនាសម្ព័ន្ធ sections កថាខណ្ឌ ការរៀបចំ elements នៅលើគេហទំព័រ)។ HTML មាន tags ដែលគ្រប់គ្រងទិន្នន័យដែលត្រូវបង្ហាញនៅលើអេក្រង់។
• CSS (Cascading Style Sheets): ទទួលខុសត្រូវចំពោះការកំណត់រចនាប័ទ្មនិងទីតាំងនៃធាតុនៅក្នុង browser។ វាជួយបន្ថែមស្ទីល ពណ៌ និង ការរចនារូបភាពនៃគេហទំព័រជា Organically Embed Indentation។
• JavaScript: ធ្វើឱ្យគេហទំព័រមានអន្តរកម្ម។ អ្នកសរសេរកម្មវិធីអាចប្រើវាដើម្បីបន្ថែមធាតុ dynamic (sliders, pop-ups) រក្សាអន្តរកម្ម៖ ពួកវានឹងមានប្រតិកម្មចំពោះសកម្មភាពរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ (ការចុច ឬ ចលនា) និងការផ្លាស់ប្តូរ។ ឧទាហរណ៍៖ News Feed នៅក្នុងបណ្តាញសង្គមធ្វើការ load នៅពេលដែលអ្នក scroll ដោយសារតែ JavaScript។ សម្រាប់គម្រោងស្មុគស្មាញ វាជាការប្រសើរក្នុងការប្រើ frameworks និង libraries ដែលគេបង្កើតហើយ (React, Angular or Vue)។ ជាញឹកញាប់ពួកយើងក៏ឃើញ JavaScript ត្រូវបានប្រើប្រាស់នៅផ្នែក backend ផងដែរឥឡូវនេះ។
• TypeScript: ជាភាសារចំនួន JavaScript ដែលមានការកំណត់ការកាន់កាប់កូដបានល្អ។
• Frameworks and Libraries: React.js, Angular, Vue.js សំរាប់ការអភិវឌ្ឍការបង្ហាញឲ្យមានប្រសិទ្ធភាព។

2. Backend Developer

Backend Developer ធ្វើការនៅផ្នែក server-side នៃផលិតផល វាជាផ្នែកដែលត្រូវបានលាក់បាំងពីអ្នកប្រើប្រាស់។ ដែលវាមិនត្រឹមតែមានភាពចាំបាច់សម្រាប់គេហទំព័រប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏សម្រាប់កម្មវិធីទូរស័ព្ទ និងហ្គេមអនឡាញដែលមានអ្នកលេងច្រើនផងដែរ។ ឧទាហរណ៍៖ ដូចជាធនាគារប្រើវាដើម្បីវិភាគការទូទាត់ពី terminals និង រចនា storage systems ។

Backend Developer គឺជាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ផ្នែកសេវាកម្មក្រោយក្រោយដែលប្រើសំរាប់ការអភិវឌ្ឍន៍ជួរបណ្ដាញផ្ទាល់, ការបង្កើតនិងគ្រប់គ្រងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ, និងការផ្គត់ផ្គង់ API។ ភាសាដែលប្រើប្រាស់សំរាប់ Backend Development មានដូចខាងក្រោម៖

• Java: ភាសាដែលពេញនិយមសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីសេវាកម្មនានា និងប្រព័ន្ធកម្រិតធំៗ។
• Python: ប្រើប្រាស់សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍកម្មវិធីធំៗ, Web Frameworks ដូចជា Django, Flask។
• PHP: ភាសាដែលប្រើសំរាប់ការអភិវឌ្ឍ Web applications ជា Programming Language ដែលមានការពេញនិយមបំផុតព្រោះវាត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់ backend sites។ កូដ PHP ផ្ទេរព័ត៌មានពី database ទៅ frontend។ ឧទាហរណ៍៖ វាបង្ហាញពីផលិតផលដូចជាឈ្មោះនិងតម្លៃរបស់វានៅលើ page នៃហាងអនឡាញ។ ជាមួយនឹង frameworks ដូចជា Symfony ឬ Laravel អ្នកអាចកាត់បន្ថយការងារដដែលៗដោយការមិនខ្ជះខ្ជាយពេលវេលារបស់អ្នកក្នុងការសរសេរកម្មវិធី standard modules ឡើងវិញ ដូចជា Laravel, Symfony។
• Ruby: ជាភាសាសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍នៅលើ Ruby on Rails framework។
• Node.js (JavaScript): ប្រើប្រាស់សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍ JavaScript នៅក្នុង server-side។
• C#: ប្រើសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍នៅលើ .NET framework ត្រូវបានពេញនិយមពីសំណាក់ developers ព្រោះវាមានថាមពលរបស់ C++ ប៉ុន្តែវាងាយស្រួលប្រើជាងដោយសារវាការពារ commands ពី errors ដែលជាធម្មតាវាអាចធ្វើឱ្យអ្នកប្រើ C++  ច្រឡំបាន។
• Go (Golang): ភាសាដែលមានការលូតលាស់យ៉ាងឆាប់សម្រាប់ការបង្កើត Backend Services ប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់អាចជួយ implement backend ដែលជួយឱ្យ product នឹងធ្វើអន្តរកម្ម។ វាត្រូវបានប្រើជាញឹកញាប់បំផុតដើម្បីអភិវឌ្ឍ microservices និង high-load projects ដែលអ្នកប្រើប្រាស់ជាច្រើនកំពុងធ្វើការជាមួយ website ឬ application។

3. FullStack Developer

Fullstack Developer រាប់រងការអភិវឌ្ឍទាំងផ្នែកខាង frontend និងផ្នែកខាង backend។ គាត់/នាងអាចបង្កើត web application ទាំងមូលពី layout មួយទៅជា business logic នៅលើម៉ាស៊ីន server។ Full Stack បង្កើតស្ថាបត្យកម្ម និងស្នូលនៃគេហទំព័រ អភិវឌ្ឍមុខងារ សរសេរកូដ បង្កើតទំព័រធ្វើការដោយចាប់ផ្តើមពី layout testing គេហទំព័រ ហើយនិងធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព databases និង sections។

ក្នុងការអភិវឌ្ឍគេហទំព័រ backend។ ឧទាហរណ៍៖ ភាសា Python រួមបញ្ចូលគ្នាជាមួយ Django ឬ PHP framework និង framework មួយក្នុងចំណោម៖ Laravel, YII, ឬ Symfony។ នៅក្នុង C# អ្នកអាចប្រើ framework ASP.Net ហើយបើសំរាប់ Java វិញអ្នកអាចប្រើ Spring។

Full Stack Developer គឺជាអ្នកដែលអាចអភិវឌ្ឍទាំង Frontend និង Backend របស់កម្មវិធី ឬគេហទំព័រ។ ភាសាដែល Full Stack Developer ប្រើប្រាស់រួមមាន៖

• HTML, CSS, JavaScript (Frontend)
• Node.js, Express.js (Backend)
• React.js, Angular, Vue.js (Frontend Frameworks)
• Database Management: MySQL, MongoDB, PostgreSQL
• Version Control: Git

4. QA Engineer (Quality Assurance Engineer)

Tester មើលពីវិធីដែល product ធ្វើមុខងាររបស់វា និងរបៀបដែលវាប្រព្រឹត្ដក្នុងស្ថានភាពមិនស្តង់ដារ។ អ្នកដែលទើបតែចាប់ផ្តើមដំបូង ត្រូវយល់ពីភាពខុសគ្នាយ៉ាងសំខាន់រវាងការធ្វើតេស្តដោយដៃ (នៅពេលដែល product ត្រូវបានធ្វើតេស្តដោយដៃ) និងស្វ័យប្រវត្តិកម្ម (នៅពេលដែលកម្មវិធីធ្វើតេស្ត software ដោយស្វ័យប្រវត្តិដោយគ្មានជំនួយពីមនុស្ស)។ ជាប្រពៃណី tester ចាប់ផ្តើមអាជីពជាមួយនឹងការធ្វើតេស្តដោយដៃដែលក្នុងពេលតែមួយនោះក៏ត្រូវរៀន programming languages ដើម្បីប្តូរទៅជាអ្នកធ្វើតេស្តដោយស្វ័យប្រវត្តិផងដែរ។

ជាធម្មតា QA Engineer គឺជាអ្នកគ្រប់គ្រង product ផងដែរ។ ការងាររបស់គាត់/នាងគឺអភិវឌ្ឍស្តង់ដារក្នុងការជ្រើសរើសឧបករណ៍ដើម្បីកាត់បន្ថយចំនួនកំហុសឱ្យអប្បបរមានៅគ្រប់ដំណាក់កាល និងត្រួតពិនិត្យគុណភាពនៃដំណើរការ។

QA Engineer មានតួនាទីក្នុងការត្រួតពិនិត្យនិងធ្វើតេស្តកម្មវិធីដើម្បីបញ្ជាក់ថាមានគុណភាពមុននឹងប្រើប្រាស់នៅក្នុងផលិតកម្ម។ ភាសាដែល QA Engineer ប្រើប្រាស់រួមមាន៖

• Python: ជាភាសាសម្រាប់ការសរសេរកូដតេស្ត។
• Java: ប្រើសម្រាប់ការសរសេរប្រភេទ automated testing frameworks ដូចជា Selenium WebDriver ហើយក៏ជាភាសាដ៏ពេញនិយមមួយ ទៀតផងដែរសម្រាប់បង្កើតការធ្វើតេស្តដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ Selenium អាចប្រើបានជាមួយភាសាទាំងពីរដែលមានន័យថាវាអាចរួមបញ្ចូលជាមួយ JUnit ដែលជា frameworks ដែលកំពុងពេញនិយមបំផុត។ Jenkins ត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតនិងធ្វើតេស្ត projects ជារឿយៗដែលធ្វើឱ្យវាមានភាពងាយស្រួលក្នុងការផ្លាស់ប្តូរ។
• JavaScript: ប្រើសម្រាប់ការសរសេរកូដឲ្យត្រូវការតេស្តនៅក្នុងសហគ្រាស។
• Ruby: សម្រាប់ការតេស្តសកម្មភាពនៅលើគេហទំព័រ។
• SQL: សម្រាប់ការតេស្តនិងបញ្ចូលទិន្នន័យទៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។

5. Mobile Developer

Mobile Developer បង្កើតកម្មវិធីសម្រាប់ smartphones tablets នាឡិកាដៃ ឬឧបករណ៍ចល័តផ្សេងៗ។ គាត់/នាងគ្រប់គ្រងរាល់ដំណាក់កាលនៃការអភិវឌ្ឍន៍ដូចជា៖ ស្ថាបត្យកម្ម ការផ្ទៀងផ្ទាត់ បើកដំណើរការផលិតកម្ម ការផលិត ការបញ្ចេញ updates ឬ implements interface ដោយយោងទៅតាមការ design ដែលបានផ្តល់ឱ្យ។ Mobile Developer អាចមានជំនាញក្នុងការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ iOS ឬ ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ Android មួយៗប៉ុណ្ណោះ ប៉ុន្តែថ្មីៗនេះ cross-platform developers កំពុងតែមានប្រជាប្រិយភាពខ្ពស់។

Mobile Developer អភិវឌ្ឍកម្មវិធីសម្រាប់ឧបករណ៍ប្រើប្រាស់ដូចជា ទូរស័ព្ទมือถือ និង តាប្លេត។ ភាសាដែល Mobile Developer ប្រើប្រាស់រួមមាន៖

• Swift: សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍកម្មវិធីនៅលើ iOS បង្កើត products សំរាប់ Apple ដូចជា៖ កម្មវិធីសំរាប់ iOS, Mac, នាឡិការ Apple, ទូរទស្សន៍ Apple។ វាមានមុខងារច្រើនដែលពិសេសៗនិងងាយស្រួលប្រើ។
• Kotlin: សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍកម្មវិធីនៅលើ Android។
• Java: ប្រើសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍកម្មវិធី Android។
• React Native: ជាភាសាសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍកម្មវិធីសម្រាប់ Android និង iOS ប្រើប្រាស់ JavaScript។
• Flutter: ជាផ្នែកសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍកម្មវិធីទាំងអស់ (cross-platform) ដោយប្រើ Dart language។

6. Ethical Hacker

ពិនិត្យមើលលើលទ្ធភាពដែលអាចការពារកម្មវិធីនិង platforms ពីការវាយប្រហាររបស់ពួក Hacker និងណែនាំពីរបៀបដែលម្ចាស់អាចកែប្រែផ្នែកដែលមានភាពខ្វះចន្លោះ។ គាត់/នាងត្រូវធ្វើការជាមួយ pentests ដែល penetration tests ជួយរកភាពចន្លោះប្រហោងដែលងាយរងគ្រោះផ្នែកសុវត្ថិភាពនៅលើគេហទំព័រ ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ ឬប្រព័ន្ធសា ជីវកម្ម ដូច្នេះហើយទើប ethical hacker ត្រូវបានគេហៅម៉្យាងទៀតថា pentester។

Ethical hacker ធ្វើការជាមួយកម្មវិធីដែលបានផលិតរួចនិងប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ ដូច្នេះគាត់/នាងគួរតែមានចំណេះដឹងអំពីគោលការណ៍និងក្បួនដោះស្រាយក៏ដូចជាវិធីគ្រប់គ្រងនិង hack ពួកវាដែរ។

Scripting language ដូចជា Python ក៏ត្រូវការយកមកប្រើផងដែរ ពីព្រោះ hacker ត្រូវការប្រើវាធ្វើការជាមួយ databases។ ភាសាដែលត្រូវបានប្រើក្នុង standard automation ដើម្បីសរសេរ software components មានដូចជា keylogger ដែលកត់ត្រារាល់សកម្មភាពនៅលើក្តារចុច ឬ brute force ដែលអាចទាយពាក្យសំងាត់ដោយការជ្រើសរើសតួអក្សរផ្សេងៗលាយបញ្ចូលគ្នា។

Ethical Hacker គឺជាអ្នកដែលមានការអនុញ្ញាតឲ្យធ្វើការតេស្តបច្ចេកវិទ្យា និងប្រព័ន្ធសុវត្ថិភាព។ ភាសាដែល Ethical Hacker ប្រើប្រាស់រួមមាន៖

• Python: សម្រាប់ការសរសេរឧបករណ៍រុករក និងរកឃើញភាពខូចខាត។
• C/C++: ប្រើសម្រាប់ការធ្វើតេស្តប្រព័ន្ធកម្រិតចម្រង់។
• Java: ប្រើប្រាស់សម្រាប់ការសរសេរកូដនៅក្នុងកម្មវិធីសុវត្ថិភាព។
• Ruby: ប្រើប្រាស់សម្រាប់ការបង្កើតឧបករណ៍ទូលំទូលាយនៃហេកធិច។
• Bash scripting: សម្រាប់ការតេស្តការប្រកួត និងការស្វែងរកបញ្ហាសុវត្ថិភាពក្នុងប្រព័ន្ធ។

7. Data Scientist

Data scientist បង្កើតគំរូដោយប្រើទិន្នន័យដើម្បីជួយដល់អាជីវកម្មនិងអង្គការឱ្យធ្វើការសម្រេចចិត្តកាន់តែប្រសើរ។ ឧទាហរណ៍៖ Data scientist អាចជួយធ្វើឱ្យចរាចរណ៍ដឹកជញ្ជូនប្រសើរឡើង រៀបចំមាតិការបស់រោងកុនអនឡាញទៅតាមចំណូលចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ និងព្យាករណ៍ពីតម្រូវការផលិតផល។ ពួកគេធ្វើការជាមួយទិន្នន័យទាំងនៅក្នុងក្រុមហ៊ុនធំៗ និងអាជីវកម្មដែលទើបតែចាប់ផ្តើមថ្មីៗ (ឧទាហរណ៍៖ ពួកគេធ្វើការព្យាករណ៍និងបង្កើតគំរូនៃឥរិយាបទរបស់អតិថិជន) ចំណែកឯនៅក្នុងអង្គការវិទ្យាសាស្ត្រវិញ (ឧទាហរណ៍៖ ពួកវាកំណត់រុក្ខជាតិតាមរូបរាង ពណ៌ និងវាយនភាពនៃស្លឹកឈើ)។

អ្នកឯកទេសក្នុងវិស័យនេះធ្វើការជាមួយស្ថិតិ ការព្យាករណ៍ និងអនុវត្តវិធីសាស្រ្ត machine learning ផ្សេងៗ។

Data scientist ធ្វើតេស្តលើសម្មតិកម្ម ធ្វើការពិសោធន៍ជាមួយក្បួនដោះស្រាយ machine learning និង neural networks ហើយក៏រកមើលគំរូនៅក្នុងទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធត្រឹមត្រូវដើម្បីទស្សទាយលទ្ធផល ដែលវាអាចជួយធ្វើឱ្យអាជីវកម្មឈានខ្ពស់មួយកំរិតឬក៏បង្កើនប្រាក់ចំណេញបាន។

Data Scientist គឺជាអ្នកស្រាវជ្រាវ និងវិភាគទិន្នន័យដើម្បីធ្វើការបង្ហាញនូវលទ្ធផលសំខាន់ៗ។ ភាសាដែល Data Scientist ប្រើប្រាស់រួមមាន៖

• Python: ជាភាសាប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ និង machine learning (ជាមួយផ្នែកសហគ្រាស pandas, NumPy, scikit-learn)។
• R: ប្រើសម្រាប់ការវិភាគសម្រាប់ការជួសជុលទិន្នន័យ និងបង្កើតម៉ូឌែល machine learning។
• SQL: សម្រាប់ការទាញយកទិន្នន័យពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។
• Java: ប្រើសម្រាប់ការសរសេរកូដ analysis big data។

8. Data Analyst

Python គឺជាភាសាមួយក្នុងចំណោមភាសាដែលមានប្រជាប្រិយដែលត្រូវបានប្រើក្នុង data science។ វាមាន syntax សាមញ្ញ ដូច្នេះវាបង្ករភាពងាយស្រួលក្នុងការសិក្សាភាសានេះបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ Python មាន libraries និង frameworks មួយចំនួនធំដូចជា៖ Data scientist ប្រើប្រាស់ Pandas សម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ ហើយប្រើ NumPy library ដើម្បីដោះស្រាយប្រព័ន្ធសមីការស្មុគស្មាញ។

Scikit-learn មានប្រយោជន៍សម្រាប់ machine learning។ នៅក្នុង Matplotlib (library សម្រាប់ទិន្នន័យ visualization) ទិន្នន័យដែលបានធ្វើការវិភាគនឹងត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរទៅជា visual ក្រាហ្វ។

ភាសា C / C ++ programming ត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុង data science ផងដែរ។ បើ Python ផ្តល់នូវភាពងាយស្រួលក្នុងការគ្រប់គ្រងកូដ អញ្ចឹង C / C ++ ក៏ជួយបង្កើនល្បឿនដែរ។ ប្រតិបត្តិការធ្វើការឆ្លើយតបលឿនជាងមុន ដែលជាឧទាហរណ៍វាត្រូវបានប្រើនៅក្នុង search engines ឬប្រើក្នុងការអភិវឌ្ឍហ្គេមកុំព្យូទ័រ។ ម៉្យាងវិញទៀតភាសាទាំងនេះត្រូវបានប្រើសម្រាប់សរសេរ libraries និង frameworks ដើម្បីធ្វើការជាមួយទិន្នន័យរបស់ពួកគេ (ឧទាហរណ៍ TensorFlow ឬ Shark ប្រើសម្រាប់ machine learning) ។

អត្ថប្រយោជន៍នៃភាសា R programming គឺវាមានភាពសាមញ្ញបំផុតក្នុងការមើលឃើញទិន្នន័យ។ ភាសា R  សង្កត់ធ្ងន់ទៅលើស្ថិតិ ដូច្នេះ ហើយទើប syntax របស់វាមានលក្ខណៈស្មុគស្មាញជាងនៅ Python។ វាមាន libraries យ៉ាងច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ រួមទាំង machine learning (Caret, MLR, randomForest) powerful visualization libraries (Ggplot2, Esquisse, ggvis) ធ្វើការជាមួយ strings (stringr) និងរៀបចំទិន្នន័យ (Dplyr, data.table)។

Matlab ជួយទាញយកទិន្នន័យពីការផ្ទុកក្នុង cloud storage ឬ pre-process និងបង្កើតលទ្ធផលវិភាគជាក្រាហ្វដោយប្រើ Live Editor environment។ Matlab កាត់បន្ថយពេលវេលាដំណើរការសម្រាប់ប្រភេទទិន្នន័យផ្សេងៗគ្នា៖ ពីរូបភាពទៅអត្ថបទ។ ម៉ូដែល machine learning  ត្រូវបានគេនិយាយថា វាក៏អាចត្រូវបានគេដាក់ប្រើនៅក្នុង C ឬ C ++ ផងដែរ។

Data Analyst គឺជាអ្នកស្រាវជ្រាវប្រើទិន្នន័យ និងបង្ហាញលទ្ធផលសំខាន់ៗដែលអាចជួយសម្រេចការអភិវឌ្ឍឱ្យអាជីវកម្មមានភាពរឹងមាំ។ ភាសាដែល Data Analyst ប្រើប្រាស់រួមមាន៖

• SQL: សម្រាប់ការទាញយកទិន្នន័យក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។
• Python: សម្រាប់វិភាគទិន្នន័យ។
• Excel: សម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យ និងវិភាគទិន្នន័យជាសំណុំតារាង។
• R: សម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យដែលអាចធ្វើបានល្អនិងផ្ដល់ការបង្ហាញថ្មីៗពីទិន្នន័យ។

នៅក្នុងវិស័យ IT មានភាសាជាច្រើនដែលប្រើប្រាស់ក្នុងវិស័យវិជ្ជាជីវៈផ្សេងៗ ដែលអាចជួយក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ ថែរក្សាប្រព័ន្ធ ឬគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ។