Einführung in Data Science-Sprachen
Data Science gehört heute zu den Spitzentechnologien und ist zu einem starken Schlagwort auf dem Markt geworden. Ein Data Scientist ist eine der Schlüsselrollen, die sich nicht nur mit mathematischen Problemen und analytischen Lösungen auseinandersetzen muss, sondern auch Programmiersprachen beherrscht, versteht und beherrscht, die für Data Science und maschinelles Lernen nützlich sind. Es wird notwendig, auf die von Ihnen gesammelten Daten zuzugreifen, und dafür ist die perfekte Mischung aus richtigen Fähigkeiten und einem perfekten Werkzeug erforderlich, damit Sie die Ergebnisse gemäß Ihren Erwartungen mit den bereitgestellten Informationen erhalten. Der Umfang von Data Science nimmt von Tag zu Tag zu und wird in den kommenden Jahren voraussichtlich noch weiter zunehmen. Data Science kann viele Bereiche wie Statistik, Mathematik, Informationstechnologie, Informatik usw. berücksichtigen. Sie sollten eine der Sprachen wirklich gut beherrschen, aber mehr als eine Sprache in Ihrem Lebenslauf zu haben, ist nie schlecht Idee. Aufgrund der wachsenden Nachfrage der Data Scientists und Data Science-Enthusiasten wird es dringend erforderlich, eine kombinierte Liste aller möglichen Data Science-Sprachen zu erstellen, und in diesem Beitrag werden wir darüber lesen.
Top-Programmiersprachen in Data Science
Data Science verfügt über viele technische Sprachen, die für maschinelles Lernen verwendet werden. Sehen wir uns einige der Programmiersprachen in Data Science an.
1. Python
In erster Linie ist die Sprache, von der Sie in Ihrer Umgebung gehört haben müssen, die Programmiersprache Python. Die sehr einfach zu lesende und zu codierende funktionale Programmiersprache ist nicht nur Teil des zentralen Entwicklungsbereichs, sondern hilft auch effektiv in der Datenwissenschaft, da die meisten Bibliotheken in dieser Sprache vordefiniert wurden. Die Bibliotheken umfassen solche wie sci-kit learn, pandas, numpy, sci-py, matplotlib usw.
Einer der Hauptgründe, warum Python so populär geworden ist, ist die Leichtigkeit und Einfachheit unter den Programmierern und seine Beweglichkeit und Fähigkeit, die leistungsstärksten Algorithmen, die normalerweise in Fortran oder C geschrieben sind, schnell zu kombinieren und zu integrieren. Mit dem Aufkommen und dem steilen Fortschritt der Datenwissenschaft, der prädiktiven Modellierung und des maschinellen Lernens steigt die steigende Nachfrage nach Python-Entwicklern exponentiell und wird daher in erheblichem Maße in den Bereichen Webentwicklung, Data Mining, wissenschaftliches Rechnen usw. eingesetzt.
2. R-Programmierung
Eine statistische Sprache, wenn es nicht um Python gehen muss, muss es definitiv um R gehen. Dies ist im Vergleich zu Python und seinen Muttersprachen eine ziemlich alte Sprache, die als Open-Source-Sprache zu einem der am häufigsten verwendeten Instrumente wird Die R Foundation bietet eine Software-Umgebung für Grafik- und Statistik-Computing für das Statistik-Computing an. Die Kompetenzen dieser Domäne haben sehr hohe Beschäftigungschancen, da sie eng mit Datenwissenschaft und maschinellem Lernen verbunden sind. Diese Sprache dient ausschließlich Analysezwecken und bietet daher viele statistische Modelle. Das öffentliche R-Paket-Repository und die Archivierungsliste bestehen aus über 8000 vom Netzwerk bereitgestellten Paketen. RStudio, Microsoft und viele Top-Giganten waren an dem Beitrag und der Unterstützung der R-Community beteiligt.
3. Java
Wenn es um Java gehen muss, denke ich, dass eine Erklärung nicht unbedingt erforderlich ist, da es sich um eine immergrüne Programmiersprache handelt, die in allen Bereichen der Technologie, in die sie eingegangen ist, viel zu erfolgreich ist Jetzt hat Oracle die neuen Funktionen im Auge behalten, die für jeden neuen Java-Release für den täglichen Markt relevant sind. Es ist in erster Linie das Rückgrat jeder Architektur und jedes Frameworks und wird daher im Falle der Datenwissenschaft verwendet, um zu kommunizieren und eine Verbindung herzustellen und die Funktionsweise der zugrunde liegenden Komponenten zu verwalten, die für das maschinelle Lernen und die Durchführung der Datenwissenschaft verantwortlich sind .
4. Scala
Eine weitere beliebte Programmiersprache, die ins Spiel gekommen ist, ist die funktionale Programmiersprache scala, die hauptsächlich auf dem Umgang mit Apache spark und seiner Funktionsweise basiert, wodurch es ermöglicht wird, schneller zu arbeiten und dadurch die Leistung zu optimieren. Dies ist wieder eine Open-Source- und eine Universal-Programmiersprache, die direkt auf JVM läuft. Dies ist hauptsächlich mit Big Data und Hadoop verbunden und funktioniert daher gut, wenn es sich bei dem Anwendungsfall um große Datenmengen handelt. Es ist eine stark typisierte Sprache und daher wird es für die Programmierer einfach, mit einer Art Sprache umzugehen. Aufgrund seiner Unterstützung mit der JVM oder der Java Virtual Machine ermöglicht es auch die Interoperabilität mit der Java-Sprache, weshalb bekannt ist, dass Scala eine sehr starke Allzweck-Programmiersprache ist und damit zu einer der Top-Optionen im Bereich von wird Datenwissenschaft.
5. SQL
Structured Query Language oder SQL (im Volksmund abgekürzt) ist der Kern von Datenbanken und Backend-Systemen und gehört zu den beliebtesten Sprachen im Bereich der Datenwissenschaft. Es eignet sich gut zum Abfragen und Bearbeiten von Informationen, die normalerweise in relationalen Datenbanken gespeichert sind. Es wird auch hauptsächlich zum Speichern und Abrufen von Daten über Jahrzehnte verwendet.
Dies wird zu einer beliebten Wahl, wenn es darum geht, die Abfragezeiten, die Bearbeitungszeiten und die Verwaltung großer Datenbanken zu verkürzen, indem die schnelle Verarbeitungszeit genutzt wird. Eine der größten Stärken, die Sie im Bereich der Datenwissenschaft und -technologie im Allgemeinen haben können, ist das Erlernen der Verwendung der SQL-Sprache. Es gab heutzutage viele andere Komponenten zum Abfragen und auch viele andere NoSQL-Datenbanken auf dem Markt, aber alle haben ihre Wurzeln in der SQL-Programmiersprache.
6. MATLAB
Diese gehört zu den Kernsprachen der Data Science, die für schnelle, solide und stabile Algorithmen für das numerische Rechnen verantwortlich sind. Es gilt als die am besten geeignete Sprache für Wissenschaftler, Mathematiker, Statistiker und Entwickler. Es kann leicht mit typischen mathematischen Transformationen und Konzepten wie Laplace, Fourier, Integral- und Differentialrechnung usw. mitspielen.
Das Beste an Data Science-Enthusiasten und Data Scientists ist, dass diese Sprache eine breite Palette von integrierten und benutzerdefinierten Bibliotheken bietet, die für aufstrebende Data Scientists nützlich sind, da sie nicht tief in Matlab eintauchen müssen, um das Wissen von Matlab anzuwenden.
7. TensorFlow
Eine der weit verbreiteten Sprachen, die eine Präsenz auf dem Gebiet der Datenwissenschaft auszeichnen, ist Tensorflow. Dies wird von Google entwickelt und diese Open-Source-Bibliothek wird immer beliebter, wenn es um numerische Berechnungen und Berechnungen geht. Dieses Framework arbeitet an der großen Eignung der Daten. Es wird in Fällen wie grafischen Berechnungen verwendet, in denen optimierter C ++ - Code verwendet werden kann.
Einer der Hauptvorteile von TensorFlow besteht darin, dass GPUs und CPUs zusammen mit verteilter Programmierung verwendet werden. Dies arbeitet mit dem Konzept des Deep Learning und kann verwendet werden, um riesige neuronale Netze in kurzer Zeit auf dem Satz von immensen Daten zu trainieren. Dies wird als System der zweiten Generation des Google Brain-Teams bezeichnet, das eine Vielzahl von Diensten wie Google-Suche, Cloud-Sprache und Fotos unterstützt.
8. Keras
Keras ist eine minimalistische Bibliothek von Python, die für vertiefendes Lernen verwendet wird und auf Theano oder TensorFlow läuft. Das Hauptziel dieser Bibliothek bestand darin, maschinelles Lernen einfach und schnell für Entwicklungs- und Forschungszwecke zu implementieren. Dies kann auf der älteren Version von Python und der aktuellen Version 2.7 oder 3.5 gesehen werden. und es kann als nahtlos angesehen werden, wenn es auf CPUs oder GPUs ausgeführt wird. Sie bedient sich der vier Leitprinzipien. Minimalismus, Modularität, Python und Erweiterbarkeit. Der Fokus liegt auf der Modellidee und das Hauptmodell ist die Sequenz, die eine Schicht linearer Stapel ist.
Dies bedeutet, dass die Layer in der erstellten Reihenfolge hinzugefügt werden müssen und die Berechnung in der Reihenfolge der erwarteten Berechnung erfolgen muss. Sobald Sie bei jeder Definition das kompilierte Modell verwenden können, das die zugrunde liegenden Frameworks und Komponenten verwendet, um die Berechnung zu optimieren und dabei die Verlustfunktion und den zu verwendenden Optimierer anzugeben, wird das Modell zusammen mit der Anpassung an Daten auf seine Realisierbarkeit überprüft. Dies kann mit einem Datenstapel zu einem bestimmten Zeitpunkt oder durch Abfeuern des gesamten Modelltrainings erfolgen. Die Modelle können dann für Vorhersagen verwendet werden. Die Konstruktion kann wie folgt zusammengefasst werden: Definieren Sie das Modell, stellen Sie sicher, dass es kompilierbar ist, passen Sie es an Ihr Modell an und treffen Sie Vorhersagen.
Fazit: Data Science Languages
Es gibt verschiedene datentechnische Programmiersprachen, die heutzutage auf den Märkten weit verbreitet sind. Es kann nicht eindeutig gesagt werden, ob eine Sprache in irgendeiner Weise besser ist als die andere. Es hängt ganz von der Art des Anwendungsfalls ab, den Sie in Ihrem Projekt oder Ihrer Organisation haben, und die Sprache kann entsprechend ausgewählt werden. Alle Sprachen haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und daher ist eine grundlegende Stufe der Einführungsanalyse erforderlich, um zu wissen, welche Sprache die richtige ist für Sie in der Datenwissenschaft verwendet werden. Ich hoffe, Ihnen hat unser Artikel gefallen. Bleiben Sie dran für mehr wie diese.
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Dies ist eine Anleitung zu Data Science Languages. Hier haben wir die 8 verschiedenen Arten von Sprachen besprochen, die in der Datenwissenschaft verwendet werden. Sie können auch unsere anderen Artikelvorschläge durchgehen, um mehr zu erfahren -
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