Sissejuhatus andmeteaduse keeltesse
Andmeteadus on tänapäeval olnud üks populaarseimaid tehnoloogiaid ja muutunud kogu maailmas tugevaks sõnumiks. Andmeteadlane on üks võtmerollidest, kes ei pea mitte ainult matemaatiliste probleemide ja analüütiliste lahendustega hakkama saama, vaid eeldatakse ka, et ta töötab, mõistab ja oskab võrdselt hästi programmeerimiskeeli, mis on kasulikud andmeteaduses ja masinõppes. Tekib vajadus saada juurdepääs teie kogutud andmetele ja selleks on vaja täiuslikku segu õigetest oskustest ja täiuslikku tööriista, nii et teile pakutaks ootustele vastavad tulemused koos pakutava teabega. Andmeteaduse ulatus kasvab iga päevaga ja eeldatavasti suureneb see veel paljudel järgnevatel aastatel. Andmeteadus suudab arvestada paljude valdkondadega, nagu statistika, matemaatika, infotehnoloogia, infotehnoloogia jne. Teil peaks olema tõesti üks keeltest hea kogemus, kuid kui teie CV-s on mitu keelt, pole kunagi halb idee. Andmeteadlaste ja andmeteaduste entusiastide kasvava nõudluse tõttu on hädavajalik koostada kõigi võimalike andmeteaduste keelte ühendatud loetelu ja selles postituses loeme sama.
Parimad programmeerimiskeeled andmeteaduses
Data Science on palju tehnilisi keeli, mida kasutatakse masinõppes, vaatame mõnda Data Science programmeerimiskeelt.
1. Python
Kõigepealt on Python programmeerimiskeeleks see keel, mida te oma ümbruses olete kuulnud. Funktsionaalne programmeerimiskeel, mis on väga hõlpsasti loetav ja kodeeritav, ei osale mitte ainult arendamise põhivaldkonnas, vaid aitab tõhusalt ka infoteaduses, kuna enamus raamatukogusid on selles keeles juba ette määratletud. Raamatukogud hõlmavad selliseid nagu sci-kit learning, pandas, numpy, sci-py, matplotlib jne.
Üks peamisi põhjuseid, miks Python on nii palju populaarsust kogunud, on tänu programmeerijate hõlpsusele ja lihtsusele ning selle paindlikkusele ja võimalusele kiiresti kombineerida ja integreerida tipptasemel algoritmidega, mis on tavaliselt kirjutatud Fortrani või C keeles. Andmeteaduse, ennustava modelleerimise ja masinõppe tuleku ja järsu arenguga kasvab Pythoni arendajate kasvav nõudlus plahvatuslikult ja seetõttu kasutatakse seda märkimisväärselt veebiarenduse, andmekaevandamise, teadusliku arvutamise jms valdkonnas.
2. R programmeerimine
Üks statistiline keel, kui see ei pea hõlmama Pythoni, peab kindlasti hõlmama R-d. See on üsna pärandikeel, võrreldes Pythoni ja selle põliselanikega, muutudes avatud lähtekoodiga keelena üheks laialdasemalt kasutatavaks vahendiks, ja R Sihtasutus pakub graafilise ja statistilise andmetöötluse tarkvara keskkonda statistiliseks arvutamiseks. Selle valdkonna oskussüsteemidel on väga suured töökohavõimalused, kuna need on tihedalt seotud infoteaduse ja masinõppega. See keel on loodud ainult analüütilistel eesmärkidel ja pakub seetõttu palju statistilisi mudeleid. Avalik R-pakettide hoidla ja arhiivinimekiri koosneb 8000+ võrku kaasatud pakettidest. R-kogukonna panusesse ja toetamisse on kaasatud RStudio, Microsoft ja paljud tipptasemel hiiglased.
3. Java
Kui asi puudutab Java, siis ma ei usu, et tegelikult vajatakse palju selgitust, kuna see on olnud igihaljas programmeerimiskeel, mis on olemas ja teeb liiga edukalt kõikides tehnoloogiavaldkondades, kuhu ta on sisenenud. Endise Suni kaitsja ja nüüd on Oracle, viimane on pidanud silmas uusi funktsioone, mis on olulised iga uue Java väljaande turul. Peamiselt kasutatakse seda mis tahes arhitektuuri ja raamistiku alustalana ning seetõttu kasutatakse andmeteaduste puhul seda suhtlemiseks ja ühenduse loomiseks ning nende komponentide töö juhtimiseks, mis vastutavad selle eest, et masinõpe ja infoteadus toimuksid .
4. skaala
Üks populaarsemaid programmeerimiskeeli, mis mängu on tulnud, on funktsionaalne scala programmeerimiskeel, mis põhines peamiselt tehingul Apache sädemega ja selle töötamisega, võimaldades sellel kiiremini töötada ja optimeerides seeläbi jõudlust. See on jällegi avatud lähtekoodiga ja üldotstarbeline programmeerimiskeel, mis töötab otse JVM-i peal. Seda seostatakse peamiselt suurandmete ja Hadoopiga ning töötab seetõttu hästi, kui kasutusjuhtum hõlmab suuri andmemahtusid. See on tugevalt trükitud keel ja seetõttu on programmeerijate seas kerge sellist keelt käsitleda. Kuna see toetab JVM-i või Java virtuaalmasinat, võimaldab see koostalitlusvõimet ka Java-keelega ja seetõttu võib scala olla väga tugev üldotstarbeline programmeerimiskeel ning saada seega üheks populaarseimate valikute hulka andmeteadus.
5. SQL
Struktureeritud päringkeel (SQL) (nagu rahvapäraselt lühendatud) on andmebaaside ja tagapõhissüsteemide tuum ning on üks populaarsemaid keeli andmetöötluse valdkonnas. Seda kasutatakse hästi teabe pärimisel ja redigeerimisel, mida tavaliselt salvestatakse relatsiooniandmebaasides. Seda kasutatakse peamiselt ka andmete hoidmiseks ja hankimiseks aastakümnete vältel.
See muutub populaarseks valikuks, kui päringuaegade vähendamise, käitamisaegade vähendamise ja suurte andmebaaside haldamise kiiret töötlemisaega kasutades tuleb hallata. Üks suurimaid eeliseid, mis teil andmeteaduste ja tehnoloogia valdkonnas üldiselt olla võib, on SQL-i keele kasutamise õppimine. Täna on olnud palju muid komponente päringute tegemiseks ja ka paljusid teisi täna turul olevaid NoSQL andmebaase, kuid nende kõigi juured pärinevad SQL-i programmeerimiskeelest.
6. MATLAB
See on üks peamisi andmetöötluskeeli, mis vastutab kiirete, kindlate ja stabiilsete algoritmide eest, mida kasutatakse numbriliseks arvutamiseks. Seda peetakse teadlaste, matemaatikute, statistikute ja arendajate jaoks kõige sobivamaks keeleks. Seda saab hõlpsasti mängida koos tüüpiliste matemaatiliste teisenduste ja selliste mõistetega nagu Laplace, Fourier, integraal ja diferentsiaalarv jne.
Parim osa infoteaduste entusiastide ja andmeteadlaste kohta on see, et see keel pakub laia valikut nii sisseehitatud kui ka kohandatud viisil loodud raamatukogusid, mis on kasulikud tärkavatele andmeteadlastele, kuna nad ei pea Matlabi teadmiste rakendamiseks sügavuti kaevama.
7. TensorFlow
Üks laialt levinud keeltest, mis tähistab kohalolekut andmeteaduste alal, on Tensorflow. Selle on välja töötanud Google ja see avatud lähtekoodiga raamatukogu on numbriliste arvutuste ja arvutuste tegemisel muutumas palju populaarsemaks. See raamistik töötab andmete suure sobivuse nimel. Seda kasutatakse näiteks graafiliste arvutuste korral, kus see saab kasutada häälestatud C ++ koodi.
TensorFlow kasutamise üks peamisi eeliseid on see, et see kasutab koos hajutatud programmeerimisega ka GPU-sid ja CPU-sid. See töötab süvaõppe kontseptsiooni järgi ja seda saab kasutada lühikese aja jooksul tohutute närvivõrkude koolitamiseks tohutute andmete kogumi järgi. Seda nimetatakse Google Braini meeskonna teise põlvkonna süsteemiks, mis pakub laiaulatuslikke teenuseid nagu Google'i otsing, pilvekõne ja fotod.
8. Keras
Keras on Pythoni minimalistlik raamatukogu, mida kasutatakse sügavaks õppimiseks ja mis töötab Theano või TensorFlow peal ning selle rajamise peamine eesmärk oli masinõppe mudelite hõlpsaks ja kiireks rakendamine arendamise ja uurimistöö jaoks. Võib näha, et see töötab Pythoni pärandversioonil ja praegusel versioonil, st 2.7 või 3.5. ja seda võib CPU-de või GPU-dega töötades sujuvalt näha. Selles kasutatakse nelja juhtpõhimõtet, nimelt. Minimalism, modulaarsus, Python ja laiendatavus. Keskendutakse mudeliideele ja peamiseks mudeliks on lineaarsete virnade kiht.
See tähendab, et kihid tuleb lisada loodud järjestuses ja arvutamine tuleb teha eeldatava arvutamise järjekorras. Kui olete määratlenud, saate arvutamise optimeerimiseks kasutada kompileeritud mudelit, mis kasutab aluseks olevaid raamistikke ja komponente, täpsustades sellega kadude funktsiooni ja mida tuleb kasutada optimeerijana, seejärel kontrollitakse mudeli elujõulisust ja sobivust andmetega. Seda saab teha ühe andmepartiiga konkreetsel ajal või kogu mudeli väljaõpperežiimi välja lülitades. Seejärel saab mudeleid kasutada ennustamiseks. Konstruktsiooni võib kokku võtta järgmiselt, määratledes mudeli, veenduge, et see on kokkusobiv, sobib teie mudeliga, teeb sellele ennustusi.
Järeldus: andmeteaduse keeled
Tänapäeval on turgudel laialdaselt kasutusel mitmesuguseid andmetöötluse programmeerimiskeeli. Ei saa otse öelda, kas üks keel on mingil moel parem kui teine. See sõltub täielikult teie projekti või organisatsiooni kasutusjuhtudest ja keelt saab vastavalt sellele valida. Kõigil keeltel on omad plussid ja miinused ning seetõttu on õige keele teadmiseks vajalik sissejuhatava analüüsi algtase. kasutamiseks teie jaoks andmeteaduses. Loodetavasti teile meeldis meie artikkel. Olge rohkem sarnased.
Soovitatavad artiklid
See on juhend andmeteaduse keelte jaoks. Siin on arutatud 8 erinevat tüüpi keelt, mida andmeteaduses kasutatakse. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Mis on TensorFlow?
- Andmetüübid MATLAB-is
- R programmeerimiskeel
- Andmeteaduse algoritmide tüübid
- Matplotlib Pythonis
- 5 parimat koostalitlusvõime testimise tüüpi