Введение в Языки Науки Данных
Наука о данных была сегодня одной из лучших технологий и стала популярным на рынке. Специалист по данным является одной из ключевых ролей, которая не только имеет дело с математическими проблемами и аналитическими решениями, но также должна работать, понимать и одинаково хорошо знать языки программирования, которые полезны для науки о данных и машинного обучения. Возникает потребность в доступе к данным, которые вы собираете, и для этого требуется идеальное сочетание правильных навыков и идеального инструмента, чтобы вы были обеспечены результатами в соответствии с вашими ожиданиями и предоставленной информацией. Объем науки о данных растет день ото дня и, как ожидается, будет увеличиваться в будущем. Науке о данных удается учесть многие области, такие как статистика, математика, информационные технологии, информатика и т. Д. Вы действительно должны хорошо разбираться в одном из языков, но наличие в вашем резюме более одного языка никогда не бывает плохим идея. В связи с растущим спросом на ученых и энтузиастов данных становится неотложной необходимость составить объединенный список всех возможных языков науки данных, и в этом посте мы собираемся прочитать об этом.
Лучшие языки программирования в науке о данных
В Data Science есть много технических языков, которые используются для машинного обучения, давайте рассмотрим некоторые языки программирования в Data Science.
1. Питон
Прежде всего, язык, о котором вы должны были слышать в вашем окружении, это язык программирования Python. Функциональный язык программирования, который очень легко читать и кодировать, не только участвует в основной области разработки, но и эффективно помогает в науке о данных, поскольку большинство библиотек были предопределены именно на этом языке. Библиотеки включают такие как sci-kit learn, pandas, numpy, sci-py, matplotlib и т. Д.
Одна из главных причин, почему Python набирает такую большую популярность, заключается в простоте и простоте программистов, а также его гибкости и способности быстро комбинироваться и интегрироваться с самыми эффективными алгоритмами, которые обычно написаны на языке Fortran или Си. С появлением и резким прогрессом в науке о данных, прогнозном моделировании и машинном обучении растущий спрос на разработчиков Python растет в геометрической прогрессии и, следовательно, он широко используется в области веб-разработки, интеллектуального анализа данных, научных вычислений и т. Д.
2. R программирование
Один статистический язык, если он не должен быть о Python, должен быть определенно о R. Это довольно старый язык по сравнению с Python и его нативами, став одним из наиболее широко используемых инструментов в качестве языка с открытым исходным кодом, и R Foundation предлагает графическую и статистическую вычислительную программную среду для статистических вычислений. Наборы навыков в этой области имеют очень высокие шансы на работу, поскольку они тесно связаны с наукой о данных и машинным обучением. Этот язык создан исключительно для аналитических целей и поэтому предоставляет множество статистических моделей. Публичный репозиторий пакетов R и архивный список состоит из 8000+ сетевых пакетов. RStudio, Microsoft и многие ведущие гиганты принимали участие и поддерживали сообщество R.
3. Ява
Когда речь идет о Java, я не думаю, что на самом деле требуется какое-то объяснение, так как это был вечнозеленый язык программирования, который присутствует и работает слишком успешно во всех областях технологий, в которые он вошел. Бывший протеже Sun и теперь Oracle, последний следил за новыми функциями, которые актуальны для повседневного рынка в каждой новой версии Java. В основном он используется в качестве основы любой архитектуры и структуры, и поэтому в случае науки о данных он используется для связи и установления связи, а также для управления работой базовых компонентов, отвечающих за развитие машинного обучения и науки о данных.,
4. Скала
Еще одним популярным языком программирования, который вошел в игру, является функциональный язык программирования Scala, основанный главным образом на соглашении с Apache spark и его работе, что позволяет ему работать быстрее и тем самым оптимизировать производительность. Это снова язык с открытым исходным кодом и язык программирования общего назначения, который работает непосредственно над JVM. Это в основном связано с большими данными и Hadoop и поэтому хорошо работает, когда сценарий использования касается больших объемов данных. Это язык со строгой типизацией, поэтому среди программистов становится легко иметь дело с таким языком. Благодаря поддержке JVM или виртуальной машины Java, он также обеспечивает совместимость с языком Java, и поэтому можно считать, что scala является очень сильным языком программирования общего назначения и, таким образом, становится одним из лучших в области наука о данных.
5. SQL
Язык структурированных запросов или SQL (в сокращенном виде) является ядром баз данных и внутренних систем и входит в число самых популярных языков в области науки о данных. Он хорошо используется при запросах и редактировании информации, которая обычно хранится в реляционных базах данных. Он также в основном используется для хранения и извлечения данных в течение десятилетий.
Это становится популярным выбором, когда речь идет об уменьшении времени запроса, времени обработки, управлении большими базами данных за счет использования быстрого времени обработки. В целом, одним из самых больших преимуществ, которые вы можете иметь в области науки о данных и технологий, является изучение использования языка SQL. Сегодня было много других компонентов для запросов, а также множество других баз данных NoSQL, представленных сегодня на рынке, но все они берут свое начало из языка программирования SQL.
6. MATLAB
Этот является одним из основных языков науки о данных, которые отвечают за быстрые, надежные и стабильные алгоритмы, которые будут использоваться для численных вычислений. Он считается одним из наиболее подходящих языков для ученых, математиков, статистиков и разработчиков. Он может легко играть вместе с типичными математическими преобразованиями и понятиями, такими как Лаплас, Фурье, Интегральное и дифференциальное исчисление и т. Д.
Лучшая часть о энтузиастах науки о данных и ученых данных состоит в том, что этот язык предоставляет широкий спектр встроенных, а также пользовательских библиотек, которые полезны для начинающих ученых данных, поскольку им не нужно углубляться, чтобы применять знания Matlab.
7. Тензорный поток
Одним из широко используемых языков, который отмечает присутствие в области науки о данных, является Tensorflow. Это разработано Google, и эта библиотека с открытым исходным кодом становится все более популярной, когда дело доходит до выполнения численных расчетов и вычислений. Эта структура работает на большую пригодность данных. Он используется в таких случаях, как графические вычисления, где он может использовать настроенный код C ++.
Одним из основных преимуществ использования TensorFlow является то, что он использует GPU и CPU наряду с распределенным программированием. Это работает над концепцией глубокого обучения и может быть использовано для обучения огромных нейронных сетей на множестве огромных данных за короткий промежуток времени. Это называется системой генерации второго уровня от команды Google Brain, которая предоставляет широкий спектр услуг, таких как Google Search, Cloud Speech и фотографии.
8. Керас
Keras - это минималистическая библиотека Python, которая используется для глубокого обучения и работает поверх Theano или TensorFlow, и основная цель ее создания заключалась в том, чтобы легко и быстро внедрять модели машинного обучения для целей разработки и исследований. Видно, что это работает на устаревшей версии Python и текущей версии, то есть 2.7 или 3.5. и это может быть замечено, чтобы быть бесшовным при работе на процессорах или графических процессорах. Он использует четыре руководящих принципа, а именно. Минимализм, модульность, Python и расширяемость. Основное внимание уделяется идее модели, а основной моделью является последовательность, представляющая собой слой линейных стеков.
Это означает, что слои должны быть добавлены в созданную последовательность, и вычисление должно быть выполнено в порядке ожидаемого вычисления. Однажды, когда бы вы ни определили, вы можете использовать скомпилированную модель, которая использует базовые структуры и компоненты для оптимизации вычислений, тем самым определяя функцию потерь и используемый оптимизатор, затем модель проверяется на жизнеспособность наряду с соответствием данным. Это можно сделать с помощью одной партии данных в определенное время или путем запуска всего режима обучения модели. Модели могут быть использованы для прогнозов. Конструкцию можно суммировать следующим образом: определите модель, убедитесь, что она скомпилирована, соответствует вашей модели, сделав для нее прогнозы.
Вывод: Языки Науки Данных
Сегодня на рынках широко используются различные языки программирования для обработки данных. Нельзя прямо сказать, что один язык лучше другого. Это полностью зависит от типа использования, который вы используете в своем проекте или организации, и язык может быть выбран соответствующим образом. Все языки имеют свои плюсы и минусы, и поэтому требуется базовый уровень вводного анализа, чтобы знать, какой язык является правильным. для использования в науке данных для вас. Надеюсь, вам понравилась наша статья. Оставайтесь с нами, чтобы узнать больше о подобных вещах.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по языкам данных науки. Здесь мы обсудили 8 различных типов языков, используемых в науке о данных. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Что такое TensorFlow?
- Типы данных в MATLAB
- Язык программирования R
- Типы алгоритмов науки о данных
- Matplotlib In Python
- Топ 5 типов тестирования совместимости