Úvod do jazykovedy o vede údajov
Dáta veda patrí dnes medzi špičkové technológie a stala sa silným bzučiakom. Dátový vedec je jednou z kľúčových úloh, ktorá sa nemusí zaoberať iba matematickými problémami a analytickými riešeniami, ale očakáva sa od nich, že budú rovnako dobre pracovať, rozumieť programovacím jazykom, ktoré sú rovnako užitočné pre učenie údajov a strojové učenie. Je potrebné pristupovať k údajom, ktoré zhromažďujete, a preto je potrebná dokonalá kombinácia správnej zručnosti a dokonalého nástroja, aby ste s poskytnutými informáciami dostali výsledky podľa svojich očakávaní. Rozsah vedy o údajoch sa každým dňom zvyšuje a očakáva sa, že v ďalších rokoch sa bude zvyšovať. Dáta veda dokáže brať do úvahy mnoho oblastí, ako sú štatistika, matematika, informačné technológie, počítačová veda atď. Mali by ste sa skutočne dobre zoznámiť s jedným z jazykov, ale mať viac ako jeden jazyk v životopise nie je nikdy zlé nápad. Z dôvodu rastúceho dopytu po vedcoch údajov a nadšencoch pre vedu o údajoch je naliehavo potrebné zostaviť kombinovaný zoznam všetkých možných jazykov vedy o údajoch av tomto príspevku si prečítame to isté.
Najlepšie programovacie jazyky v odbore dát
Data Science má veľa technických jazykov, ktoré sa používajú na strojové učenie. Pozrime sa na niektoré programovacie jazyky v Data Science.
1. Python
V prvom rade je jazykom, o ktorom ste vo svojom okolí počuli, programovací jazyk Python. Funkčný programovací jazyk, ktorý sa ľahko číta a kóduje, sa nielenže podieľa na hlavnej vývojovej oblasti, ale účinne pomáha aj vo vede o údajoch, pretože väčšina knižníc bola v tomto jazyku preddefinovaná. Knižnice zahŕňajú knižnice ako sci-kit learn, pandas, numpy, sci-py, matplotlib atď.
Jedným z hlavných dôvodov, prečo si Python získal takú popularitu, je jednoduchosť a jednoduchosť medzi programátormi a jeho obratnosť a schopnosť rýchlo sa spojiť a integrovať s najvýkonnejšími algoritmami, ktoré sú obvykle písané v jazyku Fortran alebo C. S príchodom a prudkým pokrokom v oblasti vedy o údajoch, prediktívneho modelovania a strojového učenia rastie exponenciálne rastúci dopyt po vývojárov jazyka Python, a preto sa výrazne používa v oblasti vývoja webových aplikácií, ťažby údajov, vedeckých výpočtov atď.
2. R programovanie
Jeden štatistický jazyk, ak to nemusí byť o Pythone, musí byť určite o R. Je to docela starý jazyk v porovnaní s Pythonom a jeho rodákmi, ktorý sa stáva jedným z najčastejšie používaných nástrojov ako jazyk s otvoreným zdrojovým kódom, a Nadácia R ponúka grafické a štatistické počítačové softvérové prostredie pre štatistické výpočty. Zručnosti v tejto oblasti majú veľmi vysoké šance na prácu, pretože sú úzko spojené s vedou o údajoch a strojovým vzdelávaním. Tento jazyk je zostavený výlučne na analytické účely, a preto poskytuje mnoho štatistických modelov. Verejný archív balíkov R a archívny zoznam pozostáva z 8 000+ sieťových balíkov. Spoločnosti RStudio, Microsoft a mnohí špičkoví giganti boli zapojení do podpory a podpory komunity R.
3. Java
Pokiaľ ide o Javu, nemyslím si, že by sa veľa vysvetlenia vyžadovalo, pretože to bol vždyzelený programovací jazyk, ktorý je prítomný a príliš úspešný v každej oblasti technológie, do ktorej vstúpil. teraz spoločnosť Oracle, posledná uvedená si udržiava prehľad o nových funkciách, ktoré sú relevantné podľa každodenného trhu v každom novom vydaní Java. Používa sa hlavne ako chrbtica akejkoľvek architektúry a rámca, a preto sa v prípade vedy o údajoch používa na komunikáciu a vytvorenie spojenia a riadenie práce základných komponentov, ktoré sú zodpovedné za uskutočnenie strojového učenia a vedy o údajoch.,
4. Scala
Jedným z ďalších populárnych programovacích jazykov, ktorý vstúpil do hry, je škálovateľný funkčný programovací jazyk, ktorý bol založený hlavne na dohode s Apache iskrom a jeho fungovaní, čo mu umožnilo pracovať rýchlejšie a tým optimalizovať výkon. Tento jazyk je opäť programovacím jazykom s otvoreným zdrojom a univerzálnym programom, ktorý priamo beží nad JVM. Súvisí to najmä s údajmi typu Big data a Hadoop, a preto funguje dobre, keď sa v prípade použitia jedná o veľké objemy údajov. Je to silne napísaný jazyk, a preto sa medzi programátormi stáva ľahké zvládnuť určitý jazyk. Vďaka svojej podpore s JVM alebo Java Virtual Machine umožňuje aj interoperabilitu s jazykom Java, a preto je škála známa ako veľmi silný univerzálny programovací jazyk, čím sa stáva jednou z najlepších možností v oblasti veda o údajoch.
5. SQL
Štruktúrovaný dotazovací jazyk alebo SQL (ako je populárna skratka) je jadrom databáz a backendových systémov a patrí medzi najobľúbenejšie jazyky v oblasti dátovej vedy. Používa sa dobre pri vyhľadávaní a úprave informácií, ktoré sa zvyčajne ukladajú v relačných databázach. Používa sa hlavne na uchovávanie a získavanie údajov po celé desaťročia.
To sa stáva populárnou voľbou, pokiaľ ide o skrátenie časov dotazov, časov obratu, správu veľkých databáz využitím jeho rýchleho času spracovania. Jedným z najväčších prínosov, ktoré môžete mať v oblasti dátovej vedy a technológie všeobecne, je naučiť sa používať jazyk SQL. V súčasnosti existuje na trhu mnoho ďalších komponentov na dopytovanie a mnoho ďalších databáz NoSQL, ale všetky majú svoje korene z programovacieho jazyka SQL.
6. MATLAB
Tento je jedným z hlavných jazykov vedy o údajoch, ktoré sú zodpovedné za rýchle, spoľahlivé a stabilné algoritmy, ktoré sa majú používať pri numerickom výpočte. Je považovaný za jeden z najvhodnejších jazykov pre vedcov, matematikov, štatistikov a vývojárov. Môže ľahko hrať spolu s typickými matematickými transformáciami a konceptmi, ako sú Laplace, Fourierov, integrálny a diferenciálny počet, atď.
Najlepšia časť o nadšencoch pre vedu o údajoch a vedcoch o údajoch je, že tento jazyk poskytuje širokú škálu vstavaných knižníc a knižníc vytvorených na mieru, ktoré sú užitočné pre začínajúcich vedcov v oblasti údajov, pretože sa nemusia hlboko kopať, aby mohli uplatniť znalosti Matlabu.
7. TensorFlow
Jedným z najčastejšie používaných jazykov, ktorý sa vyznačuje prítomnosťou v oblasti vedy o údajoch, je Tensorflow. Toto je vyvinuté spoločnosťou Google a táto otvorená knižnica sa stáva čoraz populárnejšou, pokiaľ ide o numerické výpočty a výpočty. Tento rámec pracuje na veľkej vhodnosti údajov. Používa sa v prípadoch, ako sú grafické výpočty, kde môže využiť vyladený kód C ++.
Jednou z hlavných výhod použitia TensorFlow je to, že využíva distribuované programovanie GPU a CPU. Toto pracuje na koncepte hlbokého učenia a môže byť použité na trénovanie obrovských neurónových sietí na súbore obrovských údajov v krátkom čase. Toto je pomenované ako systém druhej úrovne generácie od tímu Google Brain, ktorý poháňa širokú škálu služieb, ako sú Vyhľadávanie Google, Cloud Speech a fotografie.
8. Keras
Keras je minimalistická knižnica Pythonu, ktorá sa používa na hlboké vzdelávanie a beží na vrchole Theano alebo TensorFlow a hlavným cieľom jej postavenia bolo implementovať modely strojového učenia ľahko a rýchlo pre vývojové a výskumné účely. Možno to vidieť na staršej verzii Pythonu a aktuálnej verzii, tj 2.7 alebo 3.5. a pri behu na procesoroch CPU alebo GPU sa zdá byť bezproblémový. Využíva štyri hlavné zásady: Minimalizmus, modularita, Python a rozšíriteľnosť. Ťažiskom je myšlienka modelu a hlavným modelom je postupnosť, ktorá je vrstvou lineárnych stohov.
To znamená, že vrstvy sa majú pridať do vytvorenej postupnosti a výpočet sa musí vykonať v poradí očakávaného výpočtu. Akonáhle definujete, môžete využiť kompilovaný model, ktorý používa základné rámce a komponenty, na optimalizáciu výpočtu a tým určiť funkciu straty a použiť optimalizátor. Model sa potom skontroluje na životaschopnosť spolu s prispôsobením sa údajom. To sa dá urobiť s jednou dávkou údajov v konkrétnom čase alebo vypálením celého modelového výcvikového režimu. Modely potom môžu byť použité na predpovede. Konštrukciu je možné zhrnúť nasledovne, definovať model, uistiť sa o jeho kompatibility, prispôsobiť váš model a urobiť predpovede.
Záver: Jazyky vedy o údajoch
Na súčasných trhoch sa dnes bežne používajú rôzne programovacie jazyky pre vedu o údajoch. Nemôžeme jednoznačne povedať, že jeden jazyk je lepší ako druhý. Závisí to úplne od prípadu použitia vo vašom projekte alebo organizácii a jazyk je možné zvoliť zodpovedajúcim spôsobom. Všetky jazyky majú svoje vlastné klady a zápory, a preto je potrebná základná úroveň úvodnej analýzy, aby ste vedeli, ktorý jazyk je správny na použitie vo vede údajov pre vás. Dúfam, že sa vám náš článok páčil. Zostaňte naladení na ďalšie podobné akcie.
Odporúčané články
Toto je príručka k údajovým jazykom. Tu diskutujeme o 8 rôznych typoch jazykov používaných vo vede údajov. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Čo je TensorFlow?
- Typy údajov v MATLABe
- R Programovací jazyk
- Typy algoritmov vedy o údajoch
- Matplotlib V Pythone
- Top 5 druhov testov interoperability