Увод у језике науке о подацима
Наука података данас је међу врхунским технологијама и постала је снажна буззворд широм свијета. Научник података једна је од кључних улога која не мора да има везе са математичким проблемима и аналитичким решењима, већ се очекује да ће, разумети и познавати једнако добро програмске језике који су корисни за науку података и машинско учење. Појављује се потреба за приступом подацима који сте прикупили и за то вам је потребан савршен спој праве вјештине и савршеног алата како бисте с датим информацијама добили резултате према вашим очекивањима. Опсег науке о подацима се повећава из дана у дан и очекује се да се повећава у наредним годинама. Наука података успева да узме у обзир многе домене као што су статистика, математика, информациона технологија, рачунарска наука итд. Стварно би требало да имате добар став на једном од језика, али имати више језика у свом животопису никада није лоше. идеја. Због све веће потражње научника и података о ентузијастима, хитно је направити комбиновану листу свих могућих језика науке о подацима, а у овом посту ћемо читати о истом.
Главни језици програмирања у науци о подацима
Дата Сциенце има много техничких језика који се користе за машинско учење, погледајмо неке од програмских језика у Дата Сциенце-у.
1. Питхон
Пре свега, језик који сте вероватно чули у свом окружењу је програмски језик Питхон. Веома једноставан за читање и кодирање, функционални програмски језик не само да учествује у основном развојном подручју, већ и ефикасно помаже у науци о подацима јер је већина библиотека дефинисана управо на овом језику. Библиотеке укључују оне попут сци-кит учења, панде, нумпи, сци-пи, матплотлиб итд.
Један од главних разлога зашто је Питхон стекао толику популарност је због лакоће и једноставности међу програмерима и његове окретности и способности да се брзо комбинују и интегришу са алгоритмима са најбољим перформансама, који су обично написани на језику Фортран или Ц. Појавом и наглим напретком науке о подацима, моделирања предвиђања и машинског учења, све већа потражња за Питхон-овим програмерима расте експоненцијално и зато се значајно користи у области веб развоја, вађења података, научног рачунања итд.
2. Р програмирање
Један статистички језик ако се не мора односити на Питхон мора бити дефинитивно о Р. Ово је прилично наслеђен језик у поређењу са Питхоном и његовим старосједиоцима, који постаје један од најчешће коришћених инструмената као језик отвореног кода и Р фондација нуди графичко и статистичко рачунарско софтверско окружење за статистичко рачунање. Вештине овог домена имају велике шансе за посао пошто су уско повезане са науком података и машинским учењем. Овај језик је изграђен искључиво у аналитичке сврхе и зато пружа многе статистичке моделе. Јавно спремиште Р пакета и архивска листа састоји се од 8000+ мрежних пакета. РСтудио, Мицрософт и многи врхунски великани укључени су у допринос и подршку Р заједници.
3. Јава
Кад се ради о Јави, мислим да заправо није потребно много објашњења јер је ово зимзелени програмски језик који је присутан и превише успешно делује у свим областима технологије у које је ушао. Бивши штићеник Сун-а и сада Орацле-ови, овај последњи је пазио на нове функције које су релевантне за свакодневно тржиште у сваком новом Јава издању. Углавном се користи као окосница било које архитектуре и оквира, па се у случају науке о подацима користи за комуникацију и успостављање везе и управљање радом основних компоненти које су одговорне за машинско учење и науку о подацима .
4. Сцала
Други популарни програмски језик који је ушао у игру је скала функционални програмски језик који се заснивао углавном на договору са Апацхе искром и њеним радом, омогућавајући му бржи рад и на тај начин оптимизирајући перформансе. Овај је поново опен-соурце и општи програмски језик који се директно покреће преко ЈВМ. Ово је углавном повезано са Биг дата и Хадооп-ом и зато добро функционише када се у случају примене ради о великим количинама података. То је снажно куцани језик и зато постаје лако да се обрађује са врстом језика међу програмерима. Због своје подршке са ЈВМ-ом или Јава виртуелном машином, омогућава интероперабилност и са Јава језиком, па се сходно томе може знати да је скала врло јак програмски језик опште намене и тако постала један од најбољих избора у области наука о подацима.
5. СКЛ
Структурирани језик упита или СКЛ (како се популарно скраћује) језгро је база података и помоћних система и један је од најпопуларнијих језика на пољу науке о подацима. Добро се користи у упитима и уређивању информација које се обично чувају у релацијским базама података. Такође се углавном користи за чување и прикупљање података деценијама.
Ово постаје међу популарним избором када се мора радити о смањењу времена упита, прелазном времену, управљању великим базама података коришћењем брзог времена обраде. Једно од највећих средстава које можете уопште имати на пољу науке о подацима и технологији је научити употребу СКЛ језика. Данас је било много других компоненти за постављање упита, као и многе друге НоСКЛ базе података данас присутне на тржишту, али све оне имају своје коријене из СКЛ програмског језика.
6. МАТЛАБ
Овај је један од основних језика науке о подацима који су одговорни за брзе, чврсте и стабилне алгоритме који се користе за нумеричко рачунање. Сматра се да је најприкладнији језик за научнике, математичаре, статистичаре и програмере. Лако се може играти заједно са типичним математичким трансформацијама и концептима као што су Лаплаце, Фоуриер, Интеграл и диференцијално рачунање, итд.
Најбољи део ентузијаста и научника података је да овај језик пружа широк спектар уграђених, као и прилагођених библиотека које су корисне за нове научнике података јер не морају дубоко копати да би применили знање Матлаба.
7. ТенсорФлов
Тенсорфлов је један од широко употребљених језика који означава присуство у области науке о подацима. То је развио Гоогле и ова библиотека отвореног кода добија све већу популарност када се ради о нумеричким прорачунима и прорачунима. Овај оквир делује на великој погодности података. Користи се у случајевима као што су графички прорачуни у којима може користити подешени Ц ++ код.
Једна од главних предности употребе ТенсорФлов је та што користи ГПУ и ЦПУ заједно са дистрибуираним програмирањем. Ово дјелује на концепту дубоког учења и може се користити за тренирање огромних неуронских мрежа на скупу огромних података у кратком времену. Из Гоогле Браин тима тим се назива системом другог нивоа генерације који омогућава велике услуге као што су Гоогле Сеарцх, Цлоуд Спеецх и фотографије.
8. Керас
Керас је минималистичка библиотека Питхона која се користи за дубинско учење и ради преко Тхеаноа или ТенсорФлов-а, а главни циљ иза његовог изграђеног била је примена модела машинског учења лако и брзо у развојне и истраживачке сврхе. Ово се види да ради на наслијеђеној верзији Питхона и тренутној верзији, тј. 2.7 или 3.5. и може се видети да је беспрекорно током рада на ЦПУ-у или ГПУ-у. Он користи четири водећа принципа. Минимализам, модуларност, Питхон и проширивост. Фокус је идеја модела, а главни модел је низ који представља слој линеарних гомила.
То значи да се слојеви морају додати у створеној секвенци и рачунање се мора вршити по редоследу очекиваног рачунања. Једном када год дефинишете можете да користите компајлирани модел који користи доње оквире и компоненте за оптимизацију рачунања на тај начин специфицирајући функцију губитака и који ће се користити оптимизатор, а модел се затим проверава у одрживости заједно са одговарајућим подацима. То се може постићи са једном групом података у одређено време или отпуштањем целог модела тренинга модела. Затим се модели могу користити за предвиђања. Конструкција се може сумирати на следећи начин, дефинишући модел, проверите да ли је комбинован, одговара вашем моделу, предвиђајући га.
Закључак: Језици науке о подацима
Данас се на тржиштима широко користе различити програмски језици науке о подацима. Не може се рећи да ли је један језик бољи од другог на било који начин. То у потпуности зависи од врсте употребе коју имате у свом пројекту или организацији и језик се према томе може одабрати. Сви језици имају своје предности и недостатке и зато је потребан основни ниво уводне анализе да бисте знали који је прави језик да се користи у науци података за вас. Надам се да вам се свидео наш чланак. Пратите више оваквих.
Препоручени чланци
Ово је водич за језике науке о подацима. Овде смо размотрили 8 различитих врста језика који се користе у науци о подацима. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Шта је ТенсорФлов?
- Типови података у МАТЛАБ-у
- Р Програмски језик
- Врсте алгоритама науке о подацима
- Матплотлиб Ин Питхон
- Топ 5 врста испитивања интероперабилности