Introduktion til datavidenskabelige sprog
Datavidenskab har været blandt de mest populære teknologier i dag og er blevet markedsdrivende et stærkt buzzword. En dataforsker er en af de vigtigste roller, der ikke kun har at gøre med matematiske problemer og analytiske løsninger, men forventes også at arbejde, forstå og kende lige så godt programmeringssprog, der er nyttige til datavidenskab og maskinlæring. Der bliver et behov for at få adgang til de data, der er indsamlet af dig, og til det er det nødvendigt med den perfekte blanding af rigtige færdigheder og et perfekt værktøj, så du får de resultater, som du har forventet, med de leverede oplysninger. Omfanget af datavidenskab stiger dag for dag og forventes at stige i mange flere fremtidige år. Datavidenskab formår at tage mange domæner i betragtning som statistik, matematik, informationsteknologi, datalogi osv. Du skal virkelig have en god hands-on på et af sprogene, men at have mere end et sprog i dit CV er aldrig en dårlig ide. På grund af den voksende efterspørgsel fra datavidenskabsmændene og datavidenskabsentusiasterne, bliver det en presserende opgave at lave en kombineret liste over alle de mulige datavidenskabelige sprog, og i dette indlæg skal vi læse om det samme.
Top programmeringssprog inden for datavidenskab
Data Science har mange tekniske sprog, der bruges til maskinlæring, lad os se på nogle af programmeringssprogene i Data Science.
1. Python
Først og fremmest det sprog, som du må have hørt om i dine omgivelser, er programmeringssproget Python. Meget let at læse og kode, funktionelt programmeringssprog deltager ikke kun i det centrale udviklingsområde, men hjælper også effektivt med datavidenskab, da et flertal af biblioteker er blevet foruddefineret i netop dette sprog. Bibliotekerne inkluderer dem som sci-kit lære, pandaer, numpy, sci-py, matplotlib osv.
En af de vigtigste grunde til, at Python har vundet så stor popularitet, er på grund af lethed og enkelhed blandt programmørerne og dens smidighed og evne til hurtigt at kombinere og integrere med de bedste resultater algoritmer, der typisk er skrevet på Fortran eller C-sprog. Med fremkomsten og skarpe fremskridt inden for datavidenskab, forudsigelig modellering og maskinlæring stiger den stigende efterspørgsel efter Python-udviklerne eksponentielt, og derfor bruges den markant inden for webudvikling, data mining, videnskabelig computing osv.
2. R-programmering
Et statistisk sprog, hvis det ikke behøver at handle om Python, skal bestemt dreje sig om R. Dette er ret arvesprog i sammenligning med Python og dets indfødte og bliver et af de mest anvendte instrumenter som et open source sprog, og R Foundation tilbyder et grafisk og statistisk computersoftwaremiljø til statistisk computing. Færdighedsgrupperne på dette domæne har meget store chancer for job, da de er tæt forbundet med datavidenskab og maskinlæring. Dette sprog er udelukkende bygget til analytiske formål, og det leverer derfor mange statistiske modeller. Det offentlige R-pakkeopbevaringssted og arkivlisten består af 8000+ netværksbidragte pakker. RStudio, Microsoft og mange topgiganter har været involveret i bidraget og støtten fra R-samfundet.
3. Java
Når det skal dreje sig om Java, tror jeg ikke meget af en forklaring faktisk er påkrævet, da dette har været et stedsegrønt programmeringssprog, der er til stede og gør alt for succes inden for alle de områder af teknologi, den har indgået i. Tidligere Suns protégé og nu Oracle's, sidstnævnte har holdt øje med de nye funktioner, der er relevante i henhold til det daglige marked i hver nye Java-udgivelse. Det bruges hovedsageligt til at være rygraden i enhver arkitektur og ramme, og derfor bruges det i forbindelse med data science til at kommunikere og etablere en forbindelse og styre arbejdet med de underliggende komponenter, der er ansvarlige for at få maskinelæring og data science til at ske .
4. Scala
Et andet populært programmeringssprog, der er kommet i spil, er det scala-funktionelle programmeringssprog, der hovedsageligt var baseret på en aftale med Apache-gnist og dens arbejde, hvilket gør det muligt for det at arbejde hurtigere og derved optimere ydelsen. Denne er igen en open source og et generelt programmeringssprog, der direkte kører oven på JVM. Dette er hovedsageligt forbundet med Big data og Hadoop og fungerer derfor godt, når brugssagen handler om store datamængder. Det er et stærkt typisk sprog og bliver derfor let at håndtere slags sprog blandt programmererne. På grund af sin support med JVM eller Java Virtual Machine tillader det også interoperabilitet med Java-sprog, og derfor kan scala være kendt for at være et meget stærkt programmeringssprog til generelle formål og dermed blive et af de bedste valg inden for datavidenskab.
5. SQL
Structured Query Language eller SQL (som populært forkortet) er kernen i databaser og backend-systemer og er blandt de mest populære sprog inden for datavidenskab. Det bruges godt til forespørgsler og redigering af oplysninger, der typisk gemmes i relationelle databaser. Det bruges også hovedsageligt til at opbevare og hente data i årtier.
Dette bliver blandt de populære valg, når det skal handle om at reducere forespørgselstider, omdrejningstider, styre store databaser ved at bruge dens hurtige behandlingstid. Et af de største aktiver, du kan have inden for datavidenskab og teknologi generelt, er at lære brugen af SQL-sprog. Der har været mange andre komponenter til forespørgsel i dag, og også mange andre NoSQL-databaser, der findes på markedet i dag, men de har alle deres rødder fra SQL-programmeringssprog.
6. MATLAB
Denne er blandt de centrale datavidenskabelige sprog, der er ansvarlige for hurtige, solide og stabile algoritmer, der skal bruges til numerisk computing. Det betragtes som et af de bedst egnede sprog for forskere, matematikere, statistikere og udviklere. Det kan let spille sammen med typiske matematiske transformationer og koncepter som Laplace, Fourier, Integral og differentieringsberegning osv.
Den bedste del ved datavidenskabsentusiaster og datavidenskabsmænd er, at dette sprog giver et bredt udvalg af indbyggede såvel som specialbyggede biblioteker, som er nyttige for nye dataforskere, da de ikke behøver at grave dybt ned for at anvende Matlab-viden.
7. TensorFlow
Et af de meget anvendte sprog, der markerer en tilstedeværelse inden for datavidenskab, er Tensorflow. Dette er udviklet af Google, og dette open source-bibliotek er ved at blive meget mere populært, når det gælder numeriske beregninger og beregninger. Disse rammer fungerer på den store egnethed af dataene. Det bruges i tilfælde såsom grafiske beregninger, hvor det kan gøre brug af den indstillede C ++ -kode.
En af de største fordele ved at bruge TensorFlow er, at det gør brug af GPU'er og CPU'er sammen med distribueret programmering. Dette fungerer på begrebet dyb læring og kan bruges til at træne enorme neurale netværk på sættet med enorme data på kort tid. Dette kaldes det andet generationssystem fra Google Brain-teamet, der driver en stor skala af tjenester såsom Google Search, Cloud Speech og fotos.
8. Keras
Keras er et minimalistisk bibliotek af Python, der bruges til dyb læring, og det kører oven på Theano eller TensorFlow, og hovedformålet bag dets bygget var at implementere maskinindlæringsmodeller let og hurtigt til udviklings- og forskningsformål. Det kan ses, at dette kører på den ældre version af Python og den aktuelle version, dvs. 2.7 eller 3.5. og det kan ses at være problemfrit, når du kører på CPU'er eller GPU'er. Den gør brug af de fire vejledende principper, nemlig. Minimalisme, modularitet, Python og udvidbarhed. Fokus er modelideen, og hovedmodellen er sekvensen, der er et lag med lineære stabler.
Dette betyder, at lagene skal tilføjes i den oprettede sekvens, og beregningen skal udføres i rækkefølgen af den forventede beregning. Når du definerer en gang, kan du bruge den kompilerede model, der bruger de underliggende rammer og komponenterne til at optimere beregningen og derved specificere tabsfunktionen og til at blive brugt optimizer. Derefter kontrolleres modellen for levedygtigheden sammen med pasformen med data. Dette kan gøres med en batch af data på et bestemt tidspunkt eller ved at afbryde hele modeluddannelsesregimet. Modellerne kan derefter bruges til forudsigelser. Konstruktionen kan opsummeres som følger ved at definere modellen, sørge for, at den er kompilerbar, tilpasset din model og fremsætte forudsigelser om den.
Konklusion: Data Science Sprog
Der er forskellige datalogi-programmeringssprog, der bruges vidt ud på markederne i dag. Det kan ikke udtrykkeligt siges, hvis det ene sprog på nogen måde er bedre end det andet. Det afhænger helt af den slags brugssag, du har i dit projekt eller organisation, og sproget kan vælges i overensstemmelse hermed. Alle sprog har deres egne fordele og ulemper, og derfor kræves et grundlæggende niveau af introduktionsanalyse for at vide, hvilket er det rigtige sprog skal bruges i datavidenskab til dig. Håber du kunne lide vores artikel. Hold øje med mere som disse.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til datavidenskabelige sprog. Her har vi diskuteret de 8 forskellige typer sprog, der bruges i datavidenskab. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Hvad er TensorFlow?
- Datatyper i MATLAB
- R Programmeringssprog
- Typer af datavidenskabelige algoritmer
- Matplotlib i Python
- Top 5 typer af interoperabilitetstest