Въведение в езиците на науката за данни
Науката за данни днес е сред най-добрите технологии и се превърна в силен пазар. Учен с данни е една от ключовите роли, която не само трябва да се занимава с математически проблеми и аналитични решения, но също така се очаква да работи, разбира и знае също толкова добре езици за програмиране, които са полезни за науката за данни и машинното обучение. Възниква необходимост от достъп до събраните от вас данни и за това е необходима перфектна комбинация от правилни умения и перфектен инструмент, така че да получавате резултатите според вашите очаквания с предоставената информация. Обхватът на науката за данни се увеличава с всеки изминал ден и се очаква да се увеличи в много други бъдещи години. Науката за данни успява да вземе предвид много области като статистика, математика, информационни технологии, компютърни науки и др. Наистина трябва да имате добри ръце на един от езиците, но да имате повече от един език в автобиографията си, никога не е лошо. идея. Поради нарастващото търсене на учени за данни и ентусиасти на данните, става спешно да се направи комбиниран списък на всички възможни езици на науката за данни и в тази публикация ще четем за същото.
Водещи езици за програмиране в науката за данни
Data Science има много технически езици, които се използват за машинно обучение, нека разгледаме някои от езиците за програмиране в Data Science.
1. Python
На първо място най-важното е езикът, който сигурно сте чували във вашето обкръжение, е езикът за програмиране Python. Много лесен за четене и кодиране, функционалният език за програмиране не само участва в областта на основното развитие, но и ефективно помага в науката за данни, тъй като повечето библиотеки са предварително дефинирани на този език. Библиотеките включват такива като sci-kit learn, панди, numpy, sci-py, matplotlib и т.н.
Една от основните причини, поради които Python печели толкова голяма популярност, е поради лекотата и простотата сред програмистите и своята гъвкавост и способност за бързо комбиниране и интегриране с най-ефективните алгоритми, които обикновено са написани на Fortran или C език. С навлизането и рязкото развитие на науката за данни, прогнозиращото моделиране и машинното обучение нарастващото търсене на разработчиците на Python нараства експоненциално и поради това се използва значително в областта на уеб разработката, извличането на данни, научните изчисления и др.
2. R програмиране
Един статистически език, ако не трябва да се отнася за Python, трябва да е определено за R. Това е доста наследен език в сравнение с Python и неговите местни, превръщайки се в един от най-широко използваните инструменти като език с отворен код и фондацията R предлага графична и статистическа изчислителна софтуерна среда за статистически изчисления. Наборите от умения в тази област имат много високи шансове за работа, тъй като са тясно свързани с науката за данни и машинното обучение. Този език е изграден единствено за аналитични цели и затова предоставя много статистически модели. Общественото хранилище на R пакети и архивният списък се състои от 8000+ пакета, предоставени от мрежа. RStudio, Microsoft и много топ гиганти са участвали в приноса и подкрепата на R общността.
3. Java
Когато трябва да става въпрос за Java, не мисля, че всъщност се изисква много обяснение, тъй като това е бил вечнозелен език за програмиране, който присъства и прави прекалено успешно във всяка област на технологията, в която е влязъл. Бившият протеже на Sun и сега Oracle, последният държи сметка за новите функции, които са актуални за всекидневния пазар във всяка нова версия на Java. Използва се главно за основата на всяка архитектура и рамка и затова в случая с науката за данните се използва за комуникация и установяване на връзка и управление на работата на основните компоненти, които са отговорни за машинното обучение и науката за данни,
4. Скала
Друг популярен език за програмиране, който влезе в игра, е функционалният език за програмиране на скала, който се основава главно на сделка с искрата Apache и нейната работа, което й позволява да работи по-бързо и по този начин оптимизира производителността. Този отново е отворен код и език за програмиране с общо предназначение, който директно работи над JVM. Това е свързано главно с Big data и Hadoop и следователно работи добре, когато случаят на използване е около големи обеми от данни. Това е силно набран език и следователно става лесно да се работи с вид език сред програмистите. Поради поддръжката си с JVM или виртуалната машина на Java, той позволява оперативната съвместимост и с езика на Java, поради което скалата може да бъде известна като много силен език за програмиране с общо предназначение и по този начин да стане един от най-добрите избори в областта на наука за данни.
5. SQL
Структурираният език за заявки или SQL (както се съкращава популярно) е ядрото на базите данни и резервните системи и е сред най-популярните езици в областта на науката за данни. Използва се добре при заявки и редактиране на информация, която обикновено се съхранява в релационни бази данни. Освен това се използва главно за съхраняване и извличане на данни в продължение на десетилетия.
Това става сред популярния избор, когато трябва да се касае за намаляване на времето за запитване, времената на изпълнение, управлението на големи бази данни чрез използване на бързото му време за обработка. Един от най-големите активи, които можете да имате в областта на науката и технологиите като цяло, е да научите използването на SQL език. Днес има много други компоненти за заявки, както и много други бази данни NoSQL, присъстващи на пазара днес, но всички те имат своите корени от езика за програмиране на SQL.
6. MATLAB
Този е сред основните езици на науката за данни, които са отговорни за бързите, стабилни и стабилни алгоритми, които ще бъдат използвани за изчисления с цифрови данни. Той се счита за един от най-подходящите езици за учени, математици, статистици и разработчици. Лесно може да играе заедно с типични математически трансформации и концепции като Лаплас, Фурие, Интегрално и диференциално смятане и т.н.
Най-добрата част за ентусиастите на науката за данни и учени по данни е, че този език предоставя широк набор от вградени, както и библиотеки, изградени по поръчка, които са полезни за новопоявилите се учени с данни, тъй като не им се налага да копаят в дълбочина, за да приложат знанията на Matlab.
7. TensorFlow
Един от широко използваните езици, който отбелязва присъствие в областта на науката за данни, е Tensorflow. Това е разработено от Google и тази библиотека с отворен код набира все по-голяма популярност, когато става въпрос за извършване на цифрови изчисления и изчисления. Тази рамка работи върху голямата годност на данните. Използва се в случаи като графични изчисления, при които може да се използва настроен C ++ код.
Едно от основните предимства на използването на TensorFlow е, че използва графични процесори и процесори заедно с разпределено програмиране. Това работи върху концепцията за задълбочено обучение и може да се използва за обучение на огромни невронни мрежи на множеството огромни данни за кратък период от време. Това се нарича система от второ ниво на поколение от екипа на Google Brain, която предоставя голям мащаб на услуги като Google Търсене, облачна реч и снимки.
8. Керас
Keras е минималистична библиотека от Python, която се използва за задълбочено обучение и работи върху Theano или TensorFlow, а основната цел зад нейното изграждане беше да внедрява модели на машинно обучение лесно и бързо за целите на развитието и изследователската работа. Това може да се види, че работи върху старата версия на Python и текущата версия, т.е. 2.7 или 3.5. и може да се види, че е безпроблемен, когато работи на процесори или графични процесори. Той използва четирите ръководни принципа, а именно. Минимализъм, модулност, Python и разширяемост. Фокусът е идеята за модела, а основният модел е последователността, която представлява слой от линейни стекове.
Това означава, че слоевете трябва да се добавят в създадената последователност и изчислението трябва да се извърши в реда на очакваното изчисление. Веднъж, когато дефинирате, можете да използвате компилирания модел, който използва основните рамки и компонентите, за да оптимизира изчислението, като по този начин уточни функцията на загубата и да бъде използван оптимизатор, след това моделът се проверява за жизнеспособността, заедно с напасването на данни. Това може да стане с една партида данни в определен момент или чрез изстрелване на целия режим на обучение на модела. След това моделите могат да се използват за прогнози. Конструкцията може да бъде обобщена по следния начин, като дефинирате модела, уверете се, че той е компилируем, отговаря на вашия модел, прави прогнози по него.
Заключение: Езици на науката за данни
Днес на пазарите се използват широко различни езици за програмиране на науката за данни. Не може категорично да се каже дали един език е по-добър от другия по някакъв начин. Това напълно зависи от вида на използването на вашия проект или организация и езикът може да бъде избран съответно. Всички езици имат своите плюсове и минуси и затова е необходимо основно ниво на въвеждащ анализ, за да знаете кой е правилният език да се използва в науката за данни за вас. Надявам се, че сте харесали нашата статия. Следете за повече подобни.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за езиците на науката за данни. Тук сме обсъдили 8-те различни типа езици, използвани в науката за данни. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Какво е TensorFlow?
- Типове данни в MATLAB
- R Език за програмиране
- Видове алгоритми за научни данни
- Matplotlib In Python
- Топ 5 вида тестове за оперативна съвместимост