Bevezetés az adattudomány nyelveibe
Az adattudomány napjainkban a legfontosabb technológiák közé tartozik, és piacán erős jelszó lett. Az adattudós az egyik kulcsszerep, amelynek nemcsak a matematikai problémákkal és az analitikai megoldásokkal kell foglalkoznia, hanem elvárásainak is dolgozni, megérteni és ismerni olyan programozási nyelveket, amelyek hasznosak az adattudományban és a gépi tanulásban. Szükség lesz hozzáférésre az Ön által összegyűjtött adatokhoz, és ehhez szükség van a megfelelő készség és a tökéletes eszköz tökéletes keverékére, hogy elvárásainak megfelelő eredményeket kapjon a megadott információkkal. Az adattudomány köre napról napra növekszik, és várhatóan még sok további jövőbeni évben növekedni fog. Az adattudomány sok olyan területet képes figyelembe venni, mint például a statisztika, a matematika, az informatika, a számítástechnika stb. Önnek valóban jó gyakorlással kell rendelkeznie az egyik nyelvnél, de ha egynél több nyelvet használsz önéletrajzában, soha nem lesz rossz ötlet. Az adattudósok és az adattudományi rajongók egyre növekvő igénye miatt sürgõssé válik az összes lehetséges adattudományi nyelv kombinált listájának elkészítése, és ebben a bejegyzésben ugyanazt fogjuk elolvasni.
A legjobb programozási nyelvek az adattudományban
Az Data Science számos technikai nyelvet használ, amelyeket a gépi tanuláshoz használunk, nézzük meg az Data Science néhány programozási nyelvét.
1. Python
Mindenekelőtt a Python programozási nyelve, amelyet a környezetében hallott volna. Nagyon könnyen olvasható és kódolható, funkcionális programozási nyelv nemcsak részt vesz a központi fejlesztési területen, hanem hatékonyan segít az adattudományban is, mivel a könyvtárak többségét ebben a nyelven előre definiálták. A könyvtárak magukba foglalják a sci-kit learning, pandák, numpy, sci-py, matplotlib stb.
Az egyik fő ok, amiért a Python annyira népszerűvé vált, a programozók közötti könnyűség és egyszerűség, valamint mozgékonysága és képessége gyorsan kombinálni és integrálni a legjobban teljesítő algoritmusokat, amelyeket általában Fortran vagy C nyelven írnak. Az adattudomány, a prediktív modellezés és a gépi tanulás megjelenésével és éles fejlődésével exponenciálisan növekszik a Python-fejlesztők iránti igény, ezért jelentős mértékben használják fel a webfejlesztés, az adatbányászat, a tudományos számítástechnika stb. Területén.
2. R programozás
Az egyik statisztikai nyelvnek, ha nem kell a Pythonról szólnia, határozottan az R-ről kell lennie. Ez elég örökölt nyelv, összehasonlítva a Python-szal és az őslakosokkal, mivel nyílt forráskódú nyelvként az egyik legszélesebb körben használt eszköz, és az R Alapítvány grafikus és statisztikai számítógépes szoftver környezetet kínál a statisztikai számításhoz. Ezen a területen a készségek nagyon nagy eséllyel tudnak állást elérni, mivel szorosan kapcsolódnak az adattudományhoz és a gépi tanulásához. Ez a nyelv kizárólag analitikai célokat szolgál, ezért számos statisztikai modellt kínál. A nyilvános R csomag-tárház és az archívumlista 8000+ hálózattal támogatott csomagból áll. Az RStudio, a Microsoft és sok vezető óriás részt vett az R közösség hozzájárulásában és támogatásában.
3. Java
Ha a Java-ról kell szólni, nem gondolom, hogy valójában sok magyarázatra van szükség, mivel ez egy örökzöld programozási nyelv volt, amely jelen van és túl sikeresen működik minden bevezetett technológia területén. A Sun volt védőcsoportja és most az Oracle, az utóbbi figyelemmel kíséri az új funkciókat, amelyek minden új Java kiadás napi piacán relevánsak. Elsősorban bármilyen architektúra és keret gerincét képezik, ezért az adattudomány esetében kommunikációra és kapcsolat létesítésére, valamint az alapjául szolgáló komponensek működésének kezelésére szolgál, amelyek felelősek a gépi tanulás és az adattudomány megvalósulásáért. .
4. Scala
Egy másik népszerû programozási nyelv, amely a játékba került, a scala funkcionális programozási nyelv, amely elsõsorban az Apache szikra és annak mûködésén alapszik, amely lehetõvé teszi a gyorsabb mûködést és ezáltal a teljesítmény optimalizálását. Ez ismét egy nyílt forráskódú és általános célú programozási nyelv, amely közvetlenül a JVM tetején fut. Ez elsősorban a Big data és a Hadoop fájlhoz kapcsolódik, ezért jól működik, ha a felhasználási eset nagy adatmennyiségről szól. Ez egy erősen gépelt nyelv, ezért könnyű megbirkózni egyfajta nyelvvel a programozók körében. A JVM-sel vagy a Java virtuális gépen nyújtott támogatásnak köszönhetően lehetővé teszi a Java nyelvekkel való interoperabilitást is, és ezért a scala nagyon erős általános célú programozási nyelv lehet, és így az egyik legfontosabb választás lehet a adattudomány.
5. SQL
A strukturált lekérdezési nyelv vagy az SQL (ahogy népszerûen rövidítik) az adatbázisok és a háttérrendszerek középpontjában áll, és az egyik legkedveltebb nyelv az adattudomány területén. Jól használható információk lekérdezéséhez és szerkesztéséhez, amelyeket általában a relációs adatbázisokban tárolnak. Főleg az adatok évtizedek óta történő tárolására és letöltésére használják.
Ez válik a népszerű választás közé, amikor a lekérdezési idők, az átfutási idők csökkentésére, a nagy adatbázisok kezelésére a gyors feldolgozási idő felhasználásával kell irányulni. Az egyik legnagyobb eszköz, amely általában rendelkezhet az adattudomány és a technológia területén, az SQL nyelv használatának megtanulása. Számos más elem létezett a lekérdezéshez ma, és számos más NoSQL adatbázis is jelen van a piacon, ám ezek mind az SQL programozási nyelvből származnak.
6. MATLAB
Ez az egyik alapvető tudományos nyelv, amely felelős a numerikus számításhoz használandó gyors, szilárd és stabil algoritmusokért. Úgy tartják, hogy ez a tudósok, matematikusok, statisztikusok és fejlesztők számára a legmegfelelőbb nyelv. Könnyen lejátszható a tipikus matematikai transzformációkkal és olyan fogalmakkal, mint például a Laplace, a Fourier, az integrál és a differenciálszámítás stb.
Az adattudomány iránti rajongók és az adattudósok számára a legjobb rész az, hogy ez a nyelv számos beépített és testreszabott könyvtárat kínál, amelyek hasznosak a feltörekvő adattudósok számára, mivel nem kell mélyen mélyedniük a Matlab ismereteinek alkalmazásához.
7. TensorFlow
Az egyik széles körben használt nyelv, amely jelenlétet jelez az adattudomány területén, a Tensorflow. Ezt a Google fejlesztette ki, és ez a nyílt forráskódú könyvtár egyre népszerűbbé válik számszerű számítások és számítások elvégzésekor. Ez a keret az adatok nagyfokú alkalmasságán működik. Olyan esetekben használják, mint például grafikus számítások, ahol felhasználhatják a hangolt C ++ kódot.
A TensorFlow használatának egyik fő előnye, hogy GPU-kat és CPU-kat használ az elosztott programozás mellett. Ez a mély tanulás fogalmán működik, és rövid idő alatt felhasználható hatalmas ideghálózatok képzésére a hatalmas adatok halmazán. Ezt a Google Brain csapata második generációs rendszerének nevezik, amely olyan széles körű szolgáltatásokat nyújt, mint a Google Search, a Cloud Speech és a fényképek.
8. Keras
A Keras a Python minimalista könyvtára, amelyet mély tanuláshoz használnak, és a Theano vagy a TensorFlow tetején fut, és építésének fő célja a gépi tanulási modellek könnyű és gyors megvalósítása volt fejlesztési és kutatási célokra. Látható, hogy ez a Python régebbi verzióján és a jelenlegi verzióban, azaz 2.7 vagy 3.5 fut. és úgy tekinthető, hogy zökkenőmentes, amikor CPU-n vagy GPU-n fut. Használja a négy alapelvet, nevezetesen: Minimalizmus, modularitás, Python és kiterjeszthetőség. A hangsúly a modellötlet, és a fő modell a sorozat, amely egy lineáris halomrétegből áll.
Ez azt jelenti, hogy a rétegeket a létrehozott sorrendben kell hozzáadni, és a számítást a várt számítás sorrendjében kell elvégezni. Miután megadta, felhasználhatja azt a lefordított modellt, amely az alapul szolgáló kereteket és az összetevőket használja a számítás optimalizálására, ezáltal meghatározva a veszteség függvényét, és hogy optimalizálóként használható legyen, majd ellenőrzik a modell életképességét és az adatokkal való illesztését. Ez megtehető egy adatsorral egy adott időpontban, vagy a teljes modell-képzési rendszer kioldásával. A modellek ezután felhasználhatók előrejelzésekhez. A konstrukció az alábbiak szerint foglalható össze: meghatározza a modellt, ellenőrizze, hogy összeállítható-e, illeszkedik-e a modelljéhez, és előrejelzéseket készít rá.
Következtetés: Adattudomány nyelvei
Különböző adattudományi programozási nyelveket használnak széles körben a piacokon. Nem mondhatjuk nyíltan, ha az egyik nyelv bármilyen módon jobb a másiknál. Ez teljesen attól függ, hogy milyen típusú felhasználást alkalmaz a projektben vagy szervezetében, és a nyelvet ennek megfelelően lehet megválasztani. Minden nyelvnek megvannak az előnyei és hátrányai, ezért a bevezető elemzés alapszintjéhez szükséges annak ismerete, hogy melyik a megfelelő nyelv az adattudományban használható az Ön számára. Remélem tetszett a cikkünk. Maradjon velünk hasonlóbb.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az adattudomány nyelveihez. Itt megvitattuk az adattudományban alkalmazott 8 különféle nyelvtípust. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Mi a TensorFlow?
- Adattípusok a MATLAB-ban
- R programozási nyelv
- Az adattudomány algoritmusai
- Matplotlib a Pythonban
- Az interoperabilitási tesztelés 5 legfontosabb típusa