Uvod u jezike nauke o podacima
Znanost o podacima danas je jedna od najboljih tehnologija i postala je snažna svjetska publika. Znanstvenik podataka jedna je od ključnih uloga koja se ne mora baviti samo matematičkim problemima i analitičkim rješenjima, već se očekuje i da rade, razumiju i poznaju jednako dobro programske jezike koji su korisni za znanost podataka i strojno učenje. Pojavljuje se potreba za pristupom podacima koji ste prikupili i za to je potreban savršen spoj prave vještine i savršenog alata kako biste s dobivenim informacijama dobili rezultate prema vašim očekivanjima. Opseg znanosti o podacima povećava se iz dana u dan, a očekuje se da će se povećati u mnogo budućih godina koje dolaze. Znanost podataka uspijeva uzeti u obzir mnoga područja poput statistike, matematike, informacijske tehnologije, informatike itd. Stvarno biste trebali dobro rukovati jednim od jezika, ali imati više jezika u svom životopisu nikada nije loše. ideja. Zbog sve veće potražnje znanstvenika podataka i zaljubljenika u znanost podataka, postaje hitnost sastavljanja kombiniranog popisa svih mogućih jezika znanosti podataka, a u ovom ćemo postu čitati isto.
Glavni jezici programiranja u znanosti podataka
Data Science ima mnogo tehničkih jezika koji se koriste za strojno učenje, pogledajmo neke od programskih jezika u Data Science-u.
1. Python
Prije svega, jezik koji ste sigurno čuli u svojoj okolini je programski jezik Python. Vrlo jednostavan za čitanje i kodiranje, funkcionalni programski jezik ne samo da sudjeluje u temeljnom razvojnom području, već i učinkovito pomaže u nauci o podacima jer je većina knjižnica predodređena na ovom jeziku. Knjižnice uključuju one poput sci-kit učenja, pande, numpy, sci-py, matplotlib itd.
Jedan od glavnih razloga zašto je Python stekao toliku popularnost, je zbog lakoće i jednostavnosti među programerima, svoje okretnosti i sposobnosti brzog kombiniranja i integriranja u algoritme vrhunskih performansi koji su obično napisani na jeziku Fortran ili C. Pojavom i naglim napretkom znanosti o podacima, modeliranja predviđanja i strojnog učenja sve veća potražnja za Python-ovim programerima raste eksponencijalno i zato se značajno koristi u području razvoja web stranica, iskopavanja podataka, znanstvenog računanja itd.
2. R programiranje
Jedan statistički jezik ako se ne mora odnositi na Python mora biti definitivno o R. To je prilično naslijeđen jezik u usporedbi s Pythonom i njegovim starosjediocima, te postaje jedan od najčešće korištenih instrumenata kao jezik otvorenog koda i zaklada R nudi grafičko i statističko računalno softversko okruženje za statističko računanje. Veštine ovog domena imaju velike šanse za posao jer su usko povezane s naukom podataka i strojnim učenjem. Ovaj je jezik izgrađen isključivo u analitičke svrhe i zato pruža mnoge statističke modele. Javno spremište R paketa i arhivski popis sastoji se od 8000+ mrežnih paketa. RStudio, Microsoft i mnogi vrhunski divovi uključeni su u doprinos i podršku R zajednici.
3. Java
Kad se radi o Javi, mislim da zapravo nije potrebno puno objašnjenja jer je to zimzeleni programski jezik prisutan i previše uspješno djeluje u svakoj domeni tehnologije u koju je ušao. Bivši štićenik Sunca i sada Oracle, ovo posljednje ima u vidu nove značajke koje su relevantne za svakodnevno tržište u svakom novom Java izdanju. Uglavnom se koristi kao okosnica svake arhitekture i okvira, pa se u slučaju znanosti o podacima koristi za komuniciranje i uspostavljanje veze i upravljanje radom osnovnih komponenti koje su odgovorne za strojno učenje i nauku podataka,
4. Scala
Drugi popularni programski jezik koji je ušao u igru je skala funkcionalni programski jezik koji se temeljio uglavnom na dogovoru s iskrom Apache i njegovim radom, omogućujući mu brži rad i time optimizirajući performanse. Ovaj je opet program otvorenog koda i programski jezik opće namjene, koji se izravno pokreće na JVM-u. To se uglavnom odnosi na Big data i Hadoop i zato dobro funkcionira kad se u slučaju uporabe govori o velikim količinama podataka. To je snažno tipkani jezik i zato postaje lako nositi se s nekakvim jezikom među programerima. Zbog svoje podrške s JVM-om ili Java virtualnim strojem, omogućava interoperabilnost i s Java jezikom, pa se može ocijeniti da je skala vrlo jak programski jezik opće namjene i time postala jedan od najboljih izbora u području znanost o podacima.
5. SQL
Strukturirani upitni jezik ili SQL (kako se popularno skraćuje) jezgra je baza podataka i pomoćnih sustava i jedan je od najpopularnijih jezika na polju znanosti o podacima. Koristi se dobro u upitima i uređivanju podataka koje su obično pohranjene u relacijskim bazama podataka. Također se uglavnom koristi za čuvanje i prikupljanje podataka desetljećima.
To postaje jedan od popularnih izbora kada se treba smanjiti vrijeme upita, vremena obrade, upravljanje velikim bazama podataka koristeći vrijeme brzog obrade. Općenito, jedno od najvećih ulaganja u području podataka i tehnologije je učenje učenja upotrebe SQL jezika. Danas je bilo puno drugih komponenti za postavljanje upita, kao i mnoge druge NoSQL baze podataka danas prisutne na tržištu, ali sve one imaju svoje korijene iz programskog jezika SQL.
6. MATLAB
Ovaj je jedan od glavnih jezika znanosti podataka koji su odgovorni za brze, čvrste i stabilne algoritme koji se koriste za numeričko računanje. Smatra se jednim od jezika koji je najprikladniji za znanstvenike, matematičare, statističare i programere. Lako se može poigrati s tipičnim matematičkim transformacijama i konceptima kao što su Laplace, Fourier, Integral i diferencijalno računanje itd.
Najbolji dio entuzijasta i znanstvenika podataka je taj što ovaj jezik pruža široku lepezu ugrađenih, kao i prilagođenih biblioteka koje su korisne za nove znanstvenike koji se bave podacima jer ne moraju duboko kopati da bi primijenili Matlabovo znanje.
7. TensorFlow
Tensorflow je jedan od jezika koji se široko koristi u znaku podataka. To je razvio Google, a ova biblioteka otvorenog koda postaje sve popularnija kada se radi o numeričkim proračunima i proračunima. Ovaj okvir djeluje na veliku primjerenost podataka. Koristi se u slučajevima kao što su grafički proračuni u kojima može koristiti podešeni C ++ kôd.
Jedna od glavnih prednosti upotrebe TensorFlow je ta što koristi GPU i CPU zajedno s distribuiranim programiranjem. Ovo djeluje na konceptu dubokog učenja i može se koristiti za treniranje ogromnih neuronskih mreža na skupu ogromnih podataka u kratkom vremenu. Iz Google Brain tima tim je nazvan sustavom druge razine generacije koji omogućuje široku paletu usluga kao što su Google Search, Cloud Speech i fotografije.
8. Keras
Keras je minimalistička knjižnica Pythona koja se koristi za dubinsko učenje, a provodi se na vrhu Theanoa ili TensorFlowa, a glavni cilj koji stoji iza toga bio je jednostavno i brzo uvesti modele strojnog učenja u razvojne i istraživačke svrhe. To se može vidjeti kako se izvodi na naslijeđenoj verziji Pythona i trenutačnoj verziji tj. 2.7 ili 3.5. a može se vidjeti da je besprijekoran pri pokretanju CPU-a ili GPU-a. Ona koristi četiri vodeća načela viz. Minimalizam, modularnost, Python i proširivost. Fokus je ideja modela, a glavni model je niz koji predstavlja sloj linearnih hrpa.
To znači da se slojevi trebaju dodati u stvorenom slijedu, a izračunavanje se mora vršiti redoslijedom očekivanog računanja. Jednom kad god definirate možete koristiti sastavljeni model koji koristi temeljne okvire i komponente za optimizaciju izračuna na taj način specificirajući funkciju gubitaka i koji se koristi optimizator, a model se zatim provjerava u održivosti zajedno s odgovarajućim podacima. To se može postići s jednom skupom podataka u određeno vrijeme ili otpuštanjem čitavog modela treninga modela. Modeli se tada mogu koristiti za predviđanja. Konstrukcija se može sažeti na sljedeći način, definirajući model, provjerite je li kompoliran, odgovara vašem modelu, predviđajući ga.
Zaključak: Jezici nauke o podacima
Danas se na tržištima naširoko koriste razni programski jezici znanosti o podacima. Ne može se reći da li je jedan jezik bolji od drugog na bilo koji način. To potpuno ovisi o vrsti upotrebe koju imate u svom projektu ili organizaciji i jezik se prema tome može odabrati. Svi jezici imaju svoje prednosti i nedostatke, te je stoga potrebna osnovna razina uvodne analize da biste znali koji je pravi jezik da se koristi u znanosti podataka za vas. Nadam se da vam se svidio naš članak. Pratite više ovakvih.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za nauke o jezicima podataka. Ovdje smo raspravljali o 8 različitih vrsta jezika koji se koriste u znanosti o podacima. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Što je TensorFlow?
- Vrste podataka u MATLAB-u
- R Programski jezik
- Vrste algoritama znanosti o podacima
- Matplotlib In Python
- Top 5 vrsta ispitivanja interoperabilnosti