Wprowadzenie do języków nauki o danych
Analiza danych jest obecnie jedną z najlepszych technologii i stała się silnym modnym hasłem na rynku. Analityk danych to jedna z kluczowych ról, która nie tylko musi poradzić sobie z problemami matematycznymi i rozwiązaniami analitycznymi, ale także powinna pracować, rozumieć i znać równie dobrze języki programowania przydatne w nauce o danych i uczeniu maszynowym. Istnieje potrzeba dostępu do gromadzonych przez ciebie danych i do tego potrzebne jest idealne połączenie właściwych umiejętności i doskonałego narzędzia, abyś uzyskał wyniki zgodne z oczekiwaniami z dostarczonymi informacjami. Zakres nauki o danych rośnie z dnia na dzień i oczekuje się, że wzrośnie w kolejnych latach. Analiza danych pozwala uwzględnić wiele dziedzin, takich jak statystyki, matematyka, technologie informacyjne, informatyka itp. Powinieneś naprawdę dobrze opanować jeden z języków, ale posiadanie więcej niż jednego języka w życiorysie nigdy nie jest złe pomysł. Z powodu rosnącego zapotrzebowania na naukowców i entuzjastów danych, pilną sprawą staje się sporządzenie połączonej listy wszystkich możliwych języków nauki danych. W tym poście czytamy o tym samym.
Najlepsze języki programowania w Data Science
Data Science ma wiele języków technicznych używanych do uczenia maszynowego, spójrzmy na niektóre języki programowania w Data Science.
1. Python
Przede wszystkim językiem, o którym musieliście słyszeć w swoim otoczeniu, jest język programowania Python. Bardzo łatwy do odczytania i kodowania, funkcjonalny język programowania nie tylko uczestniczy w głównym obszarze rozwoju, ale także skutecznie pomaga w analizie danych, ponieważ większość bibliotek została wstępnie zdefiniowana w tym właśnie języku. Biblioteki obejmują takie jak nauka sci-kit, pandy, numpy, sci-py, matplotlib itp.
Jednym z głównych powodów, dla których Python zyskuje tak dużą popularność, jest łatwość i prostota programistów oraz jego zwinność i zdolność do szybkiego łączenia i integracji z najbardziej wydajnymi algorytmami, które są zwykle pisane w języku Fortran lub C. Wraz z nadejściem i gwałtownym postępem w nauce o danych, modelowaniu predykcyjnym i uczeniu maszynowym rosnące zapotrzebowanie na programistów Pythona rośnie wykładniczo, dlatego jest ono szeroko stosowane w dziedzinie tworzenia stron internetowych, eksploracji danych, obliczeń naukowych itp.
2. Programowanie R.
Jeden język statystyczny, jeśli nie musi dotyczyć Pythona, musi zdecydowanie dotyczyć R. Jest to dość stary język w porównaniu do Pythona i jego tubylców, stając się jednym z najczęściej używanych instrumentów jako język open source, i R Foundation oferuje środowisko graficzne i statystyczne do obliczeń statystycznych. Zestawy umiejętności w tej dziedzinie mają bardzo duże szanse na zatrudnienie, ponieważ są ściśle związane z nauką danych i uczeniem maszynowym. Język ten został zbudowany wyłącznie do celów analitycznych, dlatego zapewnia wiele modeli statystycznych. Publiczne repozytorium pakietów R i lista archiwalna składa się z ponad 8000 pakietów sieciowych. RStudio, Microsoft i wielu czołowych gigantów było zaangażowanych we wkład i wsparcie społeczności R.
3. Java
Jeśli chodzi o Javę, nie wydaje mi się, żeby potrzebne było jakieś wytłumaczenie, ponieważ był to wiecznie zielony język programowania, który jest obecny i robi zbyt duże sukcesy w każdej dziedzinie technologii, w którą się wpisał. Były protegowany Sun i teraz Oracle, ten ostatni obserwował nowe funkcje, które są istotne na codzienny rynek w każdej nowej wersji Java. Jest używany głównie jako podstawa dowolnej architektury i frameworka, dlatego w przypadku nauki o danych służy do komunikacji i nawiązywania połączenia oraz zarządzania działaniem podstawowych komponentów odpowiedzialnych za uczenie maszynowe i naukę danych .
4. Scala
Innym popularnym językiem programowania, który wszedł do gry, jest funkcjonalny język programowania scala, który został oparty głównie na umowie z iskrą Apache i jej działaniem, umożliwiając jej szybszą pracę, a tym samym optymalizację wydajności. Ten język jest ponownie otwartym i uniwersalnym językiem programowania, który działa bezpośrednio na JVM. Jest to głównie związane z Big Data i Hadoop i dlatego działa dobrze, gdy przypadek użycia dotyczy dużych ilości danych. Jest to język silnie napisany na maszynie i dlatego łatwo jest sobie poradzić z rodzajem języka wśród programistów. Ze względu na wsparcie dla JVM lub wirtualnej maszyny Java, umożliwia także współdziałanie z językiem Java, dlatego scala może być znana jako bardzo silny język programowania ogólnego przeznaczenia, dzięki czemu staje się jednym z najlepszych wyborów w dziedzinie nauka danych.
5. SQL
Structured Query Language lub SQL (w popularnym skrócie) jest rdzeniem baz danych i systemów backend i jest jednym z najpopularniejszych języków w dziedzinie data science. Jest dobrze wykorzystywany w zapytaniach i edytowaniu informacji, które zazwyczaj są przechowywane w relacyjnych bazach danych. Jest również używany głównie do przechowywania i pobierania danych przez dziesięciolecia.
Staje się to popularnym wyborem, gdy chodzi o skrócenie czasu zapytania, czasu realizacji, zarządzanie dużymi bazami danych dzięki wykorzystaniu szybkiego czasu przetwarzania. Jednym z największych zasobów, jakie możesz mieć w dziedzinie nauki o danych i technologii, jest ogólnie nauka języka SQL. Obecnie istnieje wiele innych komponentów do tworzenia zapytań, a także wiele innych baz danych NoSQL obecnych na rynku, ale wszystkie mają swoje korzenie w języku programowania SQL.
6. MATLAB
Ten jest jednym z podstawowych języków nauki danych, które są odpowiedzialne za szybkie, solidne i stabilne algorytmy stosowane w obliczeniach numerycznych. Jest uważany za jeden z najlepiej dopasowanych języków dla naukowców, matematyków, statystyk i programistów. Może łatwo grać z typowymi transformacjami matematycznymi i pojęciami, takimi jak rachunek Laplace'a, Fouriera, rachunek całkowy i różniczkowy itp.
Najlepsze w entuzjastach nauki danych i naukowcach danych jest to, że język ten zapewnia szeroki zakres wbudowanych i niestandardowych bibliotek, które są przydatne dla początkujących naukowców danych, ponieważ nie muszą oni zagłębiać się głęboko, aby zastosować wiedzę o Matlabie.
7. TensorFlow
Jednym z powszechnie używanych języków, który zaznacza obecność w dziedzinie nauki o danych, jest Tensorflow. Zostało to opracowane przez Google i ta biblioteka typu open source zyskuje coraz większą popularność, jeśli chodzi o wykonywanie obliczeń numerycznych i obliczeń. Ramy te działają na dużą przydatność danych. Jest stosowany w przypadkach takich jak obliczenia graficzne, w których można wykorzystać dostrojony kod C ++.
Jedną z głównych zalet korzystania z TensorFlow jest to, że wykorzystuje procesory graficzne i procesory wraz z programowaniem rozproszonym. Działa to na zasadzie głębokiego uczenia się i może być wykorzystane do trenowania ogromnych sieci neuronowych na zbiorze ogromnych danych w krótkim czasie. Jest to określane jako drugi poziom systemu generowania od zespołu Google Brain, który obsługuje szeroką gamę usług, takich jak wyszukiwarka Google, mowa w chmurze i zdjęcia.
8. Keras
Keras to minimalistyczna biblioteka Pythona, która jest używana do głębokiego uczenia się i działa na platformie Theano lub TensorFlow, a głównym celem jej budowy było łatwe i szybkie wdrażanie modeli uczenia maszynowego do celów rozwojowych i badawczych. Można to zobaczyć w starszej wersji Pythona i bieżącej wersji, tj. 2.7 lub 3.5. i może być postrzegany jako płynny, gdy działa na procesorach lub kartach graficznych. Wykorzystuje cztery zasady przewodnie mianowicie. Minimalizm, modułowość, Python i rozszerzalność. Nacisk kładziony jest na model, a głównym modelem jest sekwencja, która jest warstwą liniowych stosów.
Oznacza to, że warstwy należy dodać w utworzonej sekwencji, a obliczenia należy wykonać w kolejności oczekiwanego obliczenia. Za każdym razem, gdy zdefiniujesz, możesz skorzystać ze skompilowanego modelu, który wykorzystuje bazowe ramy i komponenty do optymalizacji obliczeń, określając w ten sposób funkcję strat i do użycia optymalizatora, a następnie model jest sprawdzany pod kątem żywotności wraz z dopasowaniem do danych. Można tego dokonać za pomocą jednej partii danych w określonym czasie lub poprzez odpalenie całego reżimu szkolenia modelu. Modele mogą być następnie wykorzystane do prognoz. Konstrukcję można podsumować w następujący sposób, definiując model, upewnij się, że jest on kompilowalny, dopasowuje się do modelu i dokonuje na nim prognoz.
Wniosek: Języki nauki danych
Na rynku istnieje obecnie wiele języków programowania danych. Nie można wprost powiedzieć, że jeden język jest lepszy od drugiego w jakikolwiek sposób. Zależy to całkowicie od rodzaju zastosowania, jaki masz w swoim projekcie lub organizacji, a język można wybrać odpowiednio. Wszystkie języki mają swoje zalety i wady, dlatego wymagany jest podstawowy poziom analizy wprowadzającej, aby wiedzieć, który jest odpowiedni język do wykorzystania w danych dla Ciebie. Mam nadzieję, że podoba Ci się nasz artykuł. Sprawdzaj więcej takich.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po językach Data Science. Omówiliśmy 8 różnych rodzajów języków używanych w informatyce. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Co to jest TensorFlow?
- Typy danych w MATLAB
- R Język programowania
- Rodzaje algorytmów analizy danych
- Matplotlib In Python
- Top 5 rodzajów testów interoperacyjności