Úvod do datových vědních jazyků
Věda o údajích byla dnes mezi špičkovými technologiemi a stala se z ní silné slovo. Datový vědec je jednou z klíčových rolí, která nemusí dělat jen matematické problémy a analytická řešení, ale očekává se, že bude také pracovat, rozumět a znát stejně dobře programovací jazyky, které jsou užitečné pro vědu o datech a strojové učení. Existuje potřeba přístupu k datům, která jste shromáždili, a proto je nutná dokonalá kombinace správné dovednosti a dokonalého nástroje, aby vám byly poskytnuty výsledky podle vašich očekávání s poskytnutými informacemi. Rozsah vědy o věcech se každým dnem zvyšuje a očekává se, že se v dalších příštích letech zvýší. Věda o údajích dokáže vzít v úvahu mnoho oblastí, jako je statistika, matematika, informační technologie, informatika atd. Měli byste opravdu mít dobrý hands-on na jeden z jazyků, ale mít více než jeden jazyk ve vašem resumé není nikdy špatný nápad. Vzhledem k rostoucí poptávce vědců v oblasti dat a nadšenců pro vědu o údajích je naléhavostí vytvořit kombinovaný seznam všech možných jazyků vědy o vědě a v tomto příspěvku si o tom přečteme totéž.
Nejlepší programovací jazyky ve vědě o datech
Data Science má mnoho technických jazyků, které se používají pro strojové učení, pojďme se podívat na některé programovací jazyky v Data Science.
1. Python
V první řadě je jazykem, o kterém jste ve svém okolí slyšeli, programovací jazyk Python. Funkční programovací jazyk, který je velmi snadno čitelný a kódovatelný, se podílí nejen na hlavní vývojové oblasti, ale také účinně pomáhá ve vědě o datech, protože většina knihoven byla v tomto jazyce předdefinována. Mezi knihovny patří knihovny jako sci-kit learn, pandy, numpy, sci-py, matplotlib atd.
Jedním z hlavních důvodů, proč si Python získal takovou popularitu, je jednoduchost a jednoduchost mezi programátory a jeho obratnost a schopnost rychle kombinovat a integrovat se s nejvýkonnějšími algoritmy, které jsou obvykle psány v jazycích Fortran nebo C. S příchodem a prudkým rozvojem datové vědy, prediktivního modelování a strojového učení roste exponenciálně rostoucí poptávka po vývojářích Pythonu, a proto se významně používá v oblasti vývoje webových aplikací, dolování dat, vědeckých výpočtů atd.
2. R programování
Jeden statistický jazyk, pokud to nemusí být o Pythonu, musí být rozhodně o R. Toto je ve srovnání s Pythonem a jeho domorodci docela starší jazyk a stává se jedním z nejpoužívanějších nástrojů jako jazyk s otevřeným zdrojovým kódem, a R Foundation nabízí grafické a statistické počítačové softwarové prostředí pro statistické výpočty. Sady dovedností v této oblasti mají velmi vysoké šance na práci, protože jsou úzce spojeny s vědou o údajích a strojovým učením. Tento jazyk je vytvořen výhradně pro analytické účely, a proto poskytuje mnoho statistických modelů. Veřejné úložiště R balíčků a archivní seznam se skládá z 8 000+ síťových balíčků. RStudio, Microsoft a mnoho předních gigantů bylo zapojeno do přispívání a podpory komunity R.
3. Java
Když jde o Javu, nemyslím si, že by se ve skutečnosti vyžadovalo hodně vysvětlení, protože se jedná o stálezelený programovací jazyk, který je přítomen a že se daří příliš úspěšně v každé oblasti technologie, do které vstoupil. nyní společnost Oracle's, společnost Oracle si udržuje přehled o nových funkcích, které jsou relevantní pro každodenní trh v každém novém vydání Java. Používá se hlavně jako páteř jakékoli architektury a rámce, a proto se v případě vědy o údajích používá ke komunikaci a navazování spojení a řízení práce základních komponent, které jsou odpovědné za to, že se strojové učení a věda o data stanou .
4. Scala
Jedním z dalších populárních programovacích jazyků, který vstoupil do hry, je škálovatelný funkční programovací jazyk, který byl založen hlavně na dohodě s Apache jiskrou a jejím fungováním, což jí umožnilo pracovat rychleji a tím optimalizovat výkon. Toto je opět open-source a univerzální programovací jazyk, který přímo běží nad JVM. Toto je spojeno hlavně s velkými daty a Hadoopem, a proto funguje dobře, když je případ použití o velkých objemech dat. Jedná se o silně psaný jazyk, a proto se mezi programátory stává snadno zvládnutelným jazykem. Díky své podpoře s JVM nebo Java Virtual Machine umožňuje také interoperabilitu s jazykem Java, a proto je škála známa jako velmi silný univerzální programovací jazyk, a tím se stává jednou z nejlepších voleb v oblasti datová věda.
5. SQL
Strukturovaný dotazovací jazyk nebo SQL (jak je populární zkratka) je jádrem databází a backend systémů a patří mezi nejpopulárnější jazyky v oblasti datové vědy. Používá se dobře při dotazování a úpravách informací, které se obvykle ukládají v relačních databázích. Používá se také pro uchovávání a načítání dat po celá desetiletí.
To se stává mezi oblíbenou volbou, pokud jde o zkrácení doby dotazů, doby obratu, správu velkých databází s využitím jeho rychlého času zpracování. Jedním z největších přínosů, které můžete mít v oblasti datové vědy a technologie obecně, je naučit se používat jazyk SQL. Dnes existuje na trhu mnoho dalších komponentů a také mnoho dalších databází NoSQL, které jsou dnes na trhu přítomny, ale všechny mají své kořeny z programovacího jazyka SQL.
6. MATLAB
Tento je jedním z hlavních jazyků vědy o údajích, které jsou odpovědné za rychlé, spolehlivé a stabilní algoritmy, které mají být použity pro numerické výpočty. To je považováno za jeden z nejvhodnějších jazyků pro vědce, matematiky, statistiky a vývojáře. Může snadno hrát spolu s typickými matematickými transformacemi a pojmy, jako je Laplace, Fourierův, integrální a diferenciální počet atd.
Nejlepší část o nadšencích pro vědu o údajích a vědcích o údaje je, že tento jazyk poskytuje širokou škálu vestavěných i zakázkových knihoven, které jsou užitečné pro začínající vědce, protože se nemusejí hlouběji kopat, aby mohli aplikovat znalosti Matlabu.
7. TensorFlow
Jeden z široce používaných jazyků, které označují přítomnost v oblasti datové vědy, je Tensorflow. Toto je vyvíjeno společností Google a tato knihovna s otevřeným zdrojovým kódem je stále oblíbenější, pokud jde o numerické výpočty a výpočty. Tento rámec pracuje na velké vhodnosti dat. Používá se v případech, jako jsou grafické výpočty, kde může využít vyladěný kód C ++.
Jednou z hlavních výhod používání TensorFlow je to, že využívá distribuované programování GPU a CPU. Toto pracuje na konceptu hlubokého učení a může být použito k tréninku obrovských neuronových sítí na množině obrovských dat v krátkém časovém úseku. To se nazývá druhý generační systém od týmu Google Brain, který využívá širokou škálu služeb, jako jsou Vyhledávání Google, Cloud Speech a fotografie.
8. Keras
Keras je minimalistická knihovna Pythonu, která se používá pro hluboké učení a běží na vrcholu Theano nebo TensorFlow a jejím hlavním cílem bylo implementovat modely strojového učení snadno a rychle pro vývojové a výzkumné účely. Je vidět, že běží na starší verzi Pythonu a aktuální verzi, tj. 2.7 nebo 3.5. a je vidět, že je bezproblémový, když běží na CPU nebo GPU. Využívá čtyři hlavní zásady: Minimalismus, modularita, Python a rozšiřitelnost. Těžištěm je myšlenka modelu a hlavním modelem je posloupnost, která je vrstvou lineárních hromádek.
To znamená, že vrstvy mají být přidány do vytvořené sekvence a výpočet musí být proveden v pořadí očekávaného výpočtu. Jakmile definujete, můžete využít kompilovaný model, který používá základní rámce a komponenty, k optimalizaci výpočtu, a tím specifikovat funkci ztráty a použít optimalizátor, model je poté zkontrolován na životaschopnost spolu s přizpůsobením datům. To lze provést jednou dávkou dat v určitém čase nebo vypálením celého modelového tréninkového režimu. Modely pak mohou být použity pro předpovědi. Konstrukci lze shrnout následovně, definovat model, ujistit se o jeho kompilaci, přizpůsobit váš model a předpovědět.
Závěr: Data Science Languages
Na dnešních trzích se běžně používají různé programovací jazyky pro vědu o datech. Nelze jednoznačně říci, že jeden jazyk je lepší než ten druhý. Záleží zcela na typu případu použití ve vašem projektu nebo organizaci a jazyk může být vybrán odpovídajícím způsobem. Všechny jazyky mají své vlastní klady a zápory, a proto je nezbytná základní úroveň úvodní analýzy, abychom věděli, který jazyk je správný pro použití ve vědě o datech pro vás. Doufám, že se vám náš článek líbil. Zůstaňte naladěni pro více podobných.
Doporučené články
Toto je průvodce jazyky Data Science. Zde diskutujeme 8 různých typů jazyků používaných ve vědě o datech. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Co je TensorFlow?
- Typy dat v MATLABu
- R Programovací jazyk
- Typy algoritmů pro vědu o datech
- Matplotlib V Pythonu
- Top 5 typů testování interoperability