Uvod v jezike za podatkovne znanosti
Podatkovna znanost je danes med vrhunskimi tehnologijami in je postala tržno močna po vsem svetu. Znanstvenik podatkov je ena ključnih vlog, ki se ne ukvarja samo z matematičnimi težavami in analitičnimi rešitvami, ampak naj bi tudi enako dobro delovala, razumela in znala programske jezike, ki so uporabni za podatkovno znanost in strojno učenje. Obstaja potreba po dostopu do podatkov, ki jih zberete vi, in za to sta potrebna popolna mešanica prave spretnosti in popolno orodje, da boste s predloženimi informacijami dobili rezultate v skladu s svojimi pričakovanji. Obseg Data Science narašča iz dneva v dan in naj bi se v prihodnjih letih še povečeval. Podatkovna znanost uspe upoštevati številna področja, kot so statistika, matematika, informacijska tehnologija, računalništvo ipd. Resnično se morate dobro spopasti z enim od jezikov, vendar imeti v svojem življenjepisu več kot enega jezika nikoli ni slabo. ideja. Zaradi naraščajočega povpraševanja po znanstvenikih in podatkovnih zanesenjakih postane nujna sestava kombiniranega seznama vseh možnih jezikov na področju podatkov in v tej objavi bomo brali približno isto.
Glavni jeziki za programiranje v podatkovni znanosti
Data Science ima veliko tehničnih jezikov, ki se uporabljajo za strojno učenje, poglejmo nekaj programskih jezikov v Data Science.
1. Python
Najpomembnejši jezik, za katerega ste gotovo slišali v svoji okolici, je programski jezik Python. Funkcionalni programski jezik, ki ga je mogoče enostavno brati in kodirati, ne sodeluje le na osnovnem razvojnem področju, ampak tudi učinkovito pomaga pri znanosti o podatkih, saj je večina knjižnic že vnaprej določena v tem jeziku. Med knjižnice spadajo tiste, kot so sci-kit learn, pande, numpy, sci-py, matplotlib itd.
Eden glavnih razlogov, zakaj je Python pridobil tako veliko priljubljenost, je zaradi enostavnosti in enostavnosti programerjev ter njegove okretnosti in sposobnosti hitrega kombiniranja in integracije z vrhunskimi algoritmi, ki so običajno napisani v jeziku Fortran ali C. S pojavom in intenzivnim napredkom podatkov o podatkih, napovedovalnem modeliranju in strojnem učenju narašča povpraševanje po razvijalcih Python-a eksponencialno, zato se znatno uporablja na področju spletnega razvoja, rudarjenja podatkov, znanstvenega računanja itd.
2. R programiranje
En statistični jezik, če ne gre za Python, mora vsekakor biti za R. To je precej zapuščen jezik v primerjavi s Pythonom in njegovimi domorodci, ki je eden najpogosteje uporabljanih instrumentov kot odprtokodni jezik in R fundacija ponuja grafično in statistično računalniško programsko okolje za statistično računanje. Nabori spretnosti na tem področju imajo zelo velike možnosti za zaposlitev, saj so tesno povezane z znanjem o podatkih in strojnim učenjem. Ta jezik je izdelan izključno za analitične namene in zato ponuja številne statistične modele. Javno skladišče paketov R in arhivski seznam sestavlja 8000+ paketov, ki jih je prispeval omrežje. RStudio, Microsoft in številni vrhunski velikani so sodelovali pri prispevku in podpori R skupnosti.
3. Java
Ko gre za Javo, se mi zdi, da pravzaprav ni potrebno veliko razlage, saj je bil to zimzeleni programski jezik prisoten in preveč uspešno deluje na vseh področjih tehnologije, v katero se je vnesel. Nekdanji Sunčev zaščitnik in Zdaj je Oracle že slednji spremljal nove funkcije, ki so pomembne za vsakodnevni trg v vsaki novi različici Java. V glavnem se uporablja za hrbtenico vsake arhitekture in okvira, zato se v primeru podatkovne znanosti uporablja za komunikacijo in vzpostavljanje povezave ter upravljanje dela osnovnih komponent, ki so odgovorne za strojno učenje in podatkovno znanost .
4. Scala
Drugi priljubljeni programski jezik, ki se je začel uporabljati, je funkcionalni programski jezik skala, ki je temeljil predvsem na dogovoru z iskrico Apache in njenim delovanjem, kar mu omogoča hitrejše delovanje in s tem optimizacijo učinkovitosti. Ta je spet odprtokodni in splošni programski jezik, ki se neposredno izvaja nad JVM. To je večinoma povezano z Big data in Hadoopom, zato deluje dobro, kadar gre za veliko količino podatkov. Je močno vtipkan jezik, zato je med programerji enostavno obravnavati neke vrste jezik. Zaradi svoje podpore z JVM ali navideznim strojem Java omogoča interoperabilnost tudi z jezikom Java, zato je skala lahko znana kot zelo močan programski jezik splošnega pomena in s tem postane ena izmed najboljših odločitev na področju podatkovna znanost.
5. SQL
Strukturirani poizvedbeni jezik ali SQL (po popularni kratici) je jedro baz podatkov in zalednih sistemov ter spada med najbolj priljubljene jezike na področju znanosti o podatkih. Uporablja se dobro pri poizvedovanju in urejanju informacij, ki so običajno shranjene v relacijskih bazah podatkov. V glavnem se uporablja tudi za shranjevanje in pridobivanje podatkov desetletja.
To je med priljubljeno izbiro, ko gre za zmanjšanje časa poizvedb, čas obratovanja, upravljanje velikih baz podatkov z uporabo hitrega časa obdelave. Ena največjih prednosti, ki jo lahko imaš na splošno na področju podatkovne znanosti in tehnologije, je učenje jezika SQL. Danes je bilo na voljo veliko drugih komponent za poizvedovanje in tudi številne druge baze podatkov NoSQL, ki so danes prisotne na trgu, vendar imajo vse svoje korenine iz programskega jezika SQL.
6. MATLAB
Ta je med osrednjimi jeziki znanosti o podatkih, ki so odgovorni za hitre, trdne in stabilne algoritme, ki se uporabljajo za numerično računanje. Šteje se, da spada med najbolj primeren jezik za znanstvenike, matematike, statistike in razvijalce. Z lahkoto se igra skupaj s tipičnimi matematičnimi transformacijami in koncepti, kot so Laplace, Fourier, Integral in diferencialno računanje itd.
Najboljši del entuziastov in podatkovnih znanstvenikov je, da ta jezik ponuja široko paleto tako vgrajenih kot tudi prilagojenih knjižnic, ki so uporabne za novonastale znanstvenike podatkov, saj jim ni treba kopati v globino, da bi uporabili znanje Matlaba.
7. TensorFlow
Tensorflow je med široko uporabljenimi jeziki, ki označuje prisotnost na področju podatkovne znanosti. To je razvil Google in ta knjižnica z odprto kodo je vse bolj priljubljena, ko gre za številčne izračune in izračune. Ta okvir deluje na veliki primernosti podatkov. Uporablja se v primerih, kot so grafični izračuni, kjer lahko uporabi uglašeno kodo C ++.
Ena glavnih prednosti uporabe TensorFlow je ta, da uporablja GPU in CPU skupaj s porazdeljenim programiranjem. To deluje na konceptu globokega učenja in ga je mogoče uporabiti za treniranje ogromnih nevronskih mrež na niz ogromnih podatkov v kratkem času. Iz Googlove ekipe za možgane možganov se imenuje sistem druge stopnje generacije, ki pooblašča široko paleto storitev, kot so Google Iskanje, govor v oblaku in fotografije.
8. Keras
Keras je minimalistična knjižnica Pythona, ki se uporablja za poglobljeno učenje in deluje na vrhu Teana ali TensorFlowa, glavni cilj, ki je bil zasnovan, je bilo enostavno in hitro uvajanje modelov strojnega učenja za razvojne in raziskovalne namene. To je mogoče videti pri starejši različici Pythona in trenutni različici, tj. 2.7 ali 3.5. med delovanjem na CPU-jih ali GPU-ju lahko vidimo, da je brezhibno. Uporablja štiri vodilna načela, in sicer. Minimalizem, modularnost, Python in razširljivost. Poudarek je ideja modela, glavni model pa je zaporedje, ki je plast linearnih zloženk.
To pomeni, da je treba plasti ustvariti v ustvarjenem zaporedju in računanje opraviti po vrstnem redu pričakovanega izračuna. Ko vsakič, ko določite, lahko uporabite sestavljeni model, ki uporablja osnovne okvirje in komponente za optimizacijo izračuna, s čimer določi funkcijo izgube in se uporabi optimizator, model nato preveri sposobnost preživetja in ustreznost podatkov. To je mogoče storiti z enim nizom podatkov ob določenem času ali z odprtjem celotnega modela treninga modela. Modele lahko nato uporabite za napovedi. Konstrukcijo lahko povzamemo na naslednji način, tako da določite model, se prepričajte, ali je združljiv, da ustreza vašemu modelu in da na njem predvidevate.
Zaključek: Jeziki znanosti o podatkih
Danes se na trgih pogosto uporabljajo različni programski jeziki za podatkovno znanost. Natančno ne moremo reči, če je en jezik boljši od drugega. Popolnoma je odvisno od vrste uporabe v vašem projektu ali organizaciji in jezik, ki ga lahko izberete, vsi jeziki imajo svoje prednosti in slabosti, zato je potrebna osnovna raven uvodne analize, da veste, kateri je pravi jezik za uporabo v znanosti podatkov za vas. Upam, da vam je bil naš članek všeč. Spremljajte več takih.
Priporočeni članki
To je vodnik za jezike za znanost podatkov. Tu smo razpravljali o 8 različnih vrstah jezikov, ki se uporabljajo v znanosti o podatkih. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Kaj je TensorFlow?
- Vrste podatkov v MATLAB
- R Programski jezik
- Vrste algoritmov znanosti o podatkih
- Matplotlib In Python
- Top 5 vrst testiranja interoperabilnosti