Introducere în limbajul științei datelor
Știința datelor a fost printre cele mai importante tehnologii de astăzi și a devenit pe piață un vocabular puternic. Un om de știință de date este unul dintre rolurile cheie care nu are doar legătură cu problemele matematice și soluțiile analitice, dar este de asemenea de așteptat să lucreze, să înțeleagă și să cunoască la fel de bine limbaje de programare, utile pentru știința datelor și învățarea mașinii. Devine necesitatea de a accesa datele colectate de dvs. și pentru aceasta este nevoie de amestecul perfect de abilitate corectă și un instrument perfect, astfel încât să vi se ofere rezultatele conform așteptărilor dvs. cu informațiile furnizate. Domeniul de știință al datelor este în creștere zi de zi și este de așteptat să crească în mulți ani viitori. Știința datelor reușește să ia în considerare multe domenii, cum ar fi statisticile, matematica, tehnologia informației, informatică, etc. Ar trebui să aveți cu adevărat o practică bună despre una dintre limbi, dar să aveți mai multe limbi în CV nu este niciodată rău. idee. Datorită cererii crescânde a oamenilor de știință a datelor și a pasionaților de știință a datelor, devine urgent să facem o listă combinată cu toate limbile de știință a datelor și în acest post, vom citi despre același lucru.
Limbi de programare de top în știința datelor
Data Science are multe limbaje tehnice utilizate pentru învățarea mașinii, să ne uităm la unele dintre limbajele de programare din Data Science.
1. Python
În primul rând, limbajul de programare Python, despre care trebuie să fi auzit în împrejurimile tale. Foarte ușor de citit și de codat, limbajul de programare funcțional nu numai că participă la aria de dezvoltare principală, dar ajută eficient în știința datelor, deoarece majoritatea bibliotecilor au fost predefinite în acest limbaj. Bibliotecile includ cele precum sci-kit-ul de învățare, panda, numpy, sci-py, matplotlib etc.
Unul dintre motivele principale pentru care Python a câștigat atât de multă popularitate este datorită ușurinței și simplității dintre programatori și a agilității și abilității sale de a se combina și integra rapid cu algoritmii performanți, care sunt de obicei scrise în limbajul Fortran sau C. Odată cu apariția și avansarea accentuată a științei datelor, modelarea predictivă și învățarea automată a cererii crescânde pentru dezvoltatorii Python crește exponențial și, prin urmare, este folosită semnificativ în domeniul dezvoltării web, mineritului de date, calculului științific etc.
2. Programare R
Un limbaj statistic dacă nu trebuie să fie despre Python trebuie să fie cu siguranță despre R. Acesta este un limbaj vechi, în comparație cu Python și cu nativii săi, devenind unul dintre cele mai utilizate instrumente ca limbă open-source și Fundația R oferă un mediu software de calcul grafic și statistic pentru calculul statistic. Competențele din acest domeniu au șanse foarte mari de locuri de muncă, deoarece sunt strâns asociate cu știința datelor și învățarea automată. Acest limbaj este construit exclusiv în scopuri analitice și, prin urmare, oferă multe modele statistice. Depozitul public de pachete R și lista de arhivare constă din peste 8000 de pachete contribuite la rețea. RStudio, Microsoft și mulți giganți de top au fost implicați în contribuția și sprijinul comunității R.
3. Java
Când este vorba despre Java, nu cred că este necesară o mare explicație, deoarece acesta a fost un limbaj de programare perenă, care este prezent și se descurcă prea mult în toate domeniile tehnologiei introduse. acum Oracle, aceasta din urmă a ținut cont de noile caracteristici care sunt relevante pe piața de zi cu zi în fiecare versiune Java nouă. Este folosit în principal pentru a fi coloana vertebrală a oricărei arhitecturi și cadru și, prin urmare, în domeniul științei datelor, este utilizat pentru a comunica și a stabili o conexiune și a gestiona funcționarea componentelor de bază care sunt responsabile pentru a face învățarea mașinii și știința datelor .
4. Scala
Un alt limbaj de programare popular care a intrat în joc este limbajul de programare funcțional scala care s-a bazat în principal pe o afacere cu scânteia Apache și funcționarea acesteia, care îi permite să funcționeze mai rapid și, prin urmare, să optimizeze performanța. Acesta este din nou un open-source și un limbaj de programare cu scop general, care rulează direct pe JVM. Acest lucru este asociat în principal cu Big Data și Hadoop și, prin urmare, funcționează bine atunci când cazul de utilizare este despre volume mari de date. Este un limbaj puternic tastat și, prin urmare, devine ușor de abordat un fel de limbaj printre programatori. Datorită sprijinului său cu JVM sau cu mașina virtuală Java, permite și interoperabilitatea cu limbajul Java și, prin urmare, scala poate fi cunoscută ca un limbaj de programare cu scop general foarte puternic, devenind astfel una dintre cele mai importante opțiuni în domeniul știința datelor.
5. SQL
Limbajul de interogare structurat sau SQL (așa cum este prescurtat popular) este nucleul bazelor de date și sisteme de backend și este printre cele mai populare limbi din domeniul științei datelor. Se utilizează bine la interogarea și editarea informațiilor care sunt de obicei stocate în bazele de date relaționale. De asemenea, este utilizat în principal pentru păstrarea și preluarea datelor timp de zeci de ani.
Aceasta devine una dintre alegerile populare atunci când trebuie să fie vorba despre reducerea timpilor de interogare, timpii de transformare, gestionarea bazelor de date mari prin utilizarea timpului său de procesare rapidă. Unul dintre cele mai mari atuuri pe care le poți avea în domeniul științei datelor și tehnologiei, în general, este să înveți utilizarea limbajului SQL. Au existat multe alte componente pentru interogare astăzi și multe alte baze de date NoSQL prezente pe piață astăzi, dar toate își au rădăcinile din limbajul de programare SQL.
6. MATLAB
Acesta se numără printre limbajele de bază ale științei datelor, care sunt responsabile pentru algoritmi rapide, solizi și stabili, care vor fi folosiți pentru calcularea numerică. Este considerat a fi unul dintre cele mai potrivite limbi pentru oamenii de știință, matematicienii, statisticienii și dezvoltatorii. Se poate juca cu ușurință, alături de transformări și concepte matematice tipice, cum ar fi Laplace, Fourier, Calcul integral și diferențial etc.
Cea mai bună parte a pasionaților de știință a datelor și a oamenilor de știință a datelor este că acest limbaj oferă o gamă largă de biblioteci încorporate, precum și biblioteci personalizate, care sunt utile pentru oamenii de știință de date emergenți, deoarece nu trebuie să sape în adâncime pentru a aplica cunoștințele Matlab.
7. TensorFlow
Unul dintre limbile utilizate pe scară largă care marchează prezența în domeniul științei datelor este Tensorflow. Acest lucru este dezvoltat de Google, iar această bibliotecă open-source devine mult mai populară atunci când vine vorba de a face calcule numerice și calcule. Acest cadru lucrează la caracterul adecvat al datelor. Este utilizat în cazuri precum calcule grafice unde poate folosi codul C ++ reglat.
Unul dintre avantajele majore ale utilizării TensorFlow este că utilizează GPU-uri și procesoare împreună cu programarea distribuită. Acest lucru funcționează pe conceptul de învățare profundă și poate fi utilizat pentru a antrena rețele neuronale uriașe pe setul de date imense într-un interval scurt de timp. Acesta este denumit cel de-al doilea nivel de sistem de generare de la echipa Google Brain, care alimentează o scară largă de servicii, cum ar fi Google Search, Cloud Speech și fotografii.
8. Keras
Keras este o bibliotecă minimalistă a Python, folosită pentru învățarea profundă și se desfășoară pe partea de sus a Theano sau TensorFlow, iar principalul obiectiv al construirii sale a fost să implementeze modele de învățare automată ușor și rapid în scopuri de dezvoltare și de cercetare. Se poate observa că acesta rulează pe versiunea veche a Python și versiunea actuală, adică 2.7 sau 3.5. și se poate vedea că este perfect atunci când se execută pe procesoare sau GPU. Folosește cele patru principii directoare, adică. Minimalism, modularitate, Python și extensibilitate. Focusul este ideea de model, iar principalul model este secvența care este un strat de stive liniare.
Aceasta înseamnă că straturile trebuie adăugate în secvența creată și calculul trebuie făcut în ordinea calculului preconizat. Odată ce definiți, puteți folosi modelul compilat care utilizează cadrele de bază și componentele pentru a optimiza calculul, specificând astfel funcția de pierdere și pentru a fi folosit optimizatorul, modelul este apoi verificat pentru viabilitatea împreună cu potrivirea cu datele. Acest lucru se poate face cu un lot de date la un moment dat sau prin tragerea la capăt a întregului regim de formare a modelului. Modelele pot fi apoi utilizate pentru predicții. Construcția poate fi rezumată după cum urmează, definind modelul, asigurați-vă că este compilabil, potrivindu-vă modelul, făcând predicții asupra acestuia.
Concluzie: Limbi de știință a datelor
Există diverse limbaje de programare a științelor datelor utilizate pe scară largă pe piețele de astăzi. Nu se poate spune în mod clar dacă o limbă este mai bună decât cealaltă în vreun fel. Depinde în totalitate de tipul de caz pe care îl aveți în proiectul sau organizația dvs., iar limba poate fi aleasă în consecință, toate limbile au pro și contra și, prin urmare, este necesar un nivel de bază de analiză introductivă pentru a ști care este limba potrivită pentru a fi utilizat în știința datelor pentru tine. Sper că v-a plăcut articolul nostru. Stai la curent cu mai multe ca acestea.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru Limbile de știință a datelor. Aici am discutat despre cele 8 tipuri diferite de limbi utilizate în știința datelor. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Ce este TensorFlow?
- Tipuri de date în MATLAB
- R Limbaj de programare
- Tipuri de algoritmi de știință a datelor
- Matplotlib În Python
- Top 5 tipuri de teste de interoperabilitate