Вступ до мов наукових даних
Наука даних є сьогодні однією з провідних технологій і стала сильним казком. Науковець даних є однією з ключових ролей, яка не лише має справу з математичними проблемами та аналітичними рішеннями, але також, як очікується, працюватиме, розуміє і знає однаково добре мови програмування, які корисні для наукових даних та машинного навчання. Виникає потреба отримати доступ до даних, зібраних вами, і для цього потрібна ідеальна суміш правильних навичок та ідеальний інструмент, щоб ви отримали результати відповідно до ваших очікувань із наданою інформацією. Обсяг наукових даних збільшується з кожним днем і, як очікується, збільшуватиметься ще багато майбутніх років. Наука даних дає змогу врахувати багато областей, таких як статистика, математика, інформаційні технології, інформатика тощо. Насправді вам слід добре працювати з однією з мов, але наявність у вашому резюме кількох мов ніколи не є поганим. ідея. Через зростаючий попит науковців даних та ентузіастів даних, стає необхідністю скласти комбінований перелік усіх можливих мов науки даних, і в цій публікації ми будемо читати приблизно те саме.
Основні мови програмування в науці даних
У Data Science є багато технічних мов, які використовуються для машинного навчання, давайте розглянемо деякі мови програмування в Data Science.
1. Пітон
Перш за все, мова, про яку ви, мабуть, чули у вашому оточенні, - це мова програмування Python. Дуже проста для читання та кодування, функціональна мова програмування не лише бере участь у основній області розробки, але й ефективно допомагає в науці даних, оскільки більшість бібліотек були визначені саме цією мовою. До бібліотек належать такі, як sci-kit learn, pandas, numpy, sci-py, matplotlib тощо.
Однією з головних причин, чому Python набирає таку велику популярність, є легкість та простота серед програмістів, а також його спритність та здатність швидко комбінувати та інтегруватись із найефективнішими алгоритмами, які, як правило, написані мовою Fortran чи C. З появою та різким прогресом науки про дані, прогнозування моделювання та машинного навчання зростаючий попит на розробників Python зростає експоненціально, і тому він значно використовується у галузі веб-розробки, обміну даними, наукових обчислень тощо.
2. R програмування
Одна статистична мова, якщо вона не повинна стосуватися Python, обов'язково повинна бути про R. Це досить застаріла мова в порівнянні з Python та його вихідцями, що стає одним з найбільш широко використовуваних інструментів як мови з відкритим кодом, і Фонд R пропонує програмне середовище для графічних та статистичних обчислень для статистичних обчислень. Набори навичок цього домену мають дуже високі шанси на роботу, оскільки вони тісно пов'язані з наукою про дані та машинним навчанням. Ця мова побудована виключно для аналітичних цілей, тому вона пропонує багато статистичних моделей. Загальнодоступне сховище пакетів R та архівний список складається з 8000+ мережевих пакетів. RStudio, Microsoft та багато кращих гігантів були залучені до участі та підтримки R-спільноти.
3. Java
Коли це стосується Java, я не думаю, що пояснення насправді потрібно, оскільки це була вічнозелена мова програмування, яка є надто успішною у всіх областях технології, до якої вона ввійшла. Колишній протеже Sun і тепер Oracle, останній постійно враховує нові функції, які є актуальними для щоденного ринку у кожному новому випуску Java. В основному він служить основою будь-якої архітектури та основи, тому у випадку з наукою про дані він використовується для спілкування та встановлення зв’язку та управління роботою базових компонентів, які відповідають за машинне навчання та наукову інформацію про дані .
4. Скала
Ще одна популярна мова програмування, яка почала грати, - це функціональна мова програмування scala, яка базувалася в основному на угоді з іскрою Apache та її роботою, що дозволяє їй працювати швидше і тим самим оптимізувати продуктивність. Цей знов є відкритим кодом та мовою програмування загального призначення, яка безпосередньо працює над JVM. Це в основному пов'язано з Big data та Hadoop, і тому добре працює, коли у випадку використання є великі обсяги даних. Це сильно набрана мова, і тому стає легко поводитися з видом мови серед програмістів. Завдяки підтримці JVM або віртуальної машини Java, це дозволяє також взаємодія з мовою Java, а тому масштаб може бути відомий як дуже сильна мова програмування загального призначення, і тим самим стає одним з найкращих варіантів у галузі наука даних.
5. SQL
Структурована мова запитів або SQL (як в народі скорочено) є ядром баз даних та резервних систем і є однією з найпопулярніших мов у галузі науки про дані. Він добре використовується в запитах та редагуванні інформації, яка зазвичай зберігається у реляційних базах даних. Він також в основному використовується для зберігання та отримання даних протягом десятиліть.
Це стає одним з популярних виборів, коли доводиться говорити про скорочення часу запитів, часу виконання, керування великими базами даних, використовуючи швидкий час його обробки. Одне з найбільших активів, яке ти можеш мати у галузі науки та технологій, взагалі, - це вивчення мови SQL. Сьогодні було багато інших компонентів для запитів, а також багато інших баз даних NoSQL, присутні сьогодні на ринку, але всі вони коренями від мови програмування SQL.
6. МАТЛАБ
Цей один з основних мов науки даних, які відповідають за швидкі, надійні та стабільні алгоритми, які будуть використовуватися для обчислення чисельних даних. Він вважається однією з найбільш підходящих мов для вчених, математиків, статистиків та розробників. Він може легко грати разом із типовими математичними перетвореннями та такими поняттями, як Лаплас, Фур’є, Інтегральне та диференціальне числення тощо.
Найкраща частина любителів наукових даних та науковців даних полягає в тому, що ця мова пропонує широкий набір вбудованих, а також побудованих на замовлення бібліотек, які корисні для нових науковців даних, оскільки їм не потрібно копатись глибоко, щоб застосувати знання Matlab.
7. TensorFlow
Однією з широко використовуваних мов, яка відзначає присутність у галузі науки про дані, є Tensorflow. Це розроблено Google, і ця бібліотека з відкритим кодом набуває все більшої популярності, коли справа стосується чисельних обчислень та обчислень. Ця рамка працює на великій придатності даних. Він використовується в таких випадках, як графічні обчислення, коли він може використовувати налаштований код C ++.
Однією з головних переваг використання TensorFlow є те, що він використовує графічні процесори та процесори разом з розподіленим програмуванням. Це працює над концепцією глибокого навчання і може бути використане для навчання величезних нейронних мереж за безліччю величезних даних за короткий проміжок часу. Це називається системою другого рівня поколінь від команди Brain Google, яка надає широкий спектр послуг, таких як пошук Google, хмарна мова та фотографії.
8. Керас
Keras - це мінімалістична бібліотека Python, яка використовується для глибокого навчання, і вона працює над Theano або TensorFlow, і основна мета, що лежить в основі її, полягала в тому, щоб легко та швидко впроваджувати моделі машинного навчання з метою розвитку та досліджень. Це видно, що він працює на застарілій версії Python та поточній версії, тобто 2.7 або 3.5. і це може бути видно безперебійним під час роботи на процесорах чи графічних процесорах. Він використовує чотири керівні принципи, а саме. Мінімалізм, модульність, Python та розширюваність. У центрі уваги ідея моделі, а головною моделлю є послідовність, яка є шаром лінійних стеків.
Це означає, що шари потрібно додати в створеній послідовності, і обчислення повинні бути виконані в порядку очікуваного обчислення. Раз, коли ви визначаєте, ви можете використовувати компільовану модель, яка використовує основні рамки та компоненти, щоб оптимізувати обчислення, тим самим уточнивши функцію втрат та використовувати оптимізатор, потім модель перевіряється на життєздатність разом із відповідністю даним. Це можна зробити за допомогою однієї партії даних за певний час або зняти весь модельний режим навчання. Потім моделі можна використовувати для прогнозування. Конструкцію можна підсумувати наступним чином, визначивши модель, переконайтесь, що її комбінується, підходить до вашої моделі, роблячи передбачення.
Висновок: Мови наукових даних
Сьогодні на ринках широко використовуються різні мови програмування з науковими даними. Не можна прямо сказати, чи одна мова краща за іншу в будь-якому випадку. Це повністю залежить від того, якою є ситуація використання у вашому проекті чи організації, і мову можна вибрати відповідно для використання в науці даних для вас. Сподіваюся, вам сподобалась наша стаття. Слідкуйте за новими подібними.
Рекомендовані статті
Це посібник з мов наукових даних. Тут ми обговорили 8 різних типів мов, які використовуються в науці даних. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Що таке TensorFlow?
- Типи даних у MATLAB
- R Мова програмування
- Види алгоритмів наукових даних
- Matplotlib In Python
- Топ-5 видів тестування на сумісність