Introduzione ai linguaggi della scienza dei dati
La scienza dei dati è stata oggi tra le migliori tecnologie ed è diventata una parola d'ordine forte. Uno scienziato di dati è uno dei ruoli chiave che non deve solo accontentarsi di problemi matematici e soluzioni analitiche, ma deve anche lavorare, comprendere e conoscere egualmente bene i linguaggi di programmazione utili per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico. Esiste la necessità di accedere ai dati raccolti da te e per questo è necessaria la perfetta combinazione di giusta competenza e uno strumento perfetto in modo che ti vengano forniti i risultati secondo le tue aspettative con le informazioni fornite. L'ambito della scienza dei dati sta aumentando di giorno in giorno e dovrebbe aumentare in molti altri anni a venire. La scienza dei dati riesce a prendere in considerazione molti settori come la statistica, la matematica, l'informatica, l'informatica, ecc. Dovresti davvero avere una buona conoscenza di una delle lingue ma avere più di una lingua nel tuo curriculum non è mai un male idea. A causa della crescente domanda dei data scientist e degli appassionati di data science, diventa urgente fare un elenco combinato di tutti i possibili linguaggi di data science e in questo post leggeremo lo stesso.
Principali linguaggi di programmazione in Data Science
Data Science ha molti linguaggi tecnici che vengono utilizzati per l'apprendimento automatico, diamo un'occhiata ad alcuni dei linguaggi di programmazione in Data Science.
1. Python
Innanzitutto il linguaggio di cui devi aver sentito parlare nei tuoi dintorni è il linguaggio di programmazione Python. Molto facile da leggere e codificare, il linguaggio di programmazione funzionale non solo partecipa all'area di sviluppo principale, ma aiuta anche in modo efficace nella scienza dei dati poiché la maggior parte delle biblioteche è stata predefinita in questo stesso linguaggio. Le librerie includono quelle come sci-kit learn, panda, numpy, sci-py, matplotlib, ecc.
Uno dei motivi principali per cui Python sta guadagnando così tanta popolarità è la facilità e la semplicità dei programmatori e la sua agilità e capacità di combinare e integrare rapidamente con gli algoritmi più performanti che sono tipicamente scritti in linguaggio Fortran o C. Con l'avvento e il forte progresso della scienza dei dati, della modellazione predittiva e dell'apprendimento automatico, la crescente domanda per gli sviluppatori Python sta crescendo in modo esponenziale e quindi viene utilizzata in modo significativo nel campo dello sviluppo web, del data mining, dell'informatica scientifica, ecc.
2. Programmazione R
Un linguaggio statistico, se non deve riguardare Python, deve essere sicuramente quello di R. Questo è un linguaggio piuttosto antico rispetto a Python e ai suoi nativi, che diventa uno degli strumenti più utilizzati come linguaggio open source, e la R Foundation offre un ambiente software di elaborazione grafica e statistica per l'elaborazione statistica. Le competenze di questo dominio hanno possibilità di lavoro molto elevate in quanto sono strettamente associate alla scienza dei dati e all'apprendimento automatico. Questo linguaggio è costruito esclusivamente per scopi analitici e quindi fornisce molti modelli statistici. Il repository di pacchetti R pubblico e l'elenco di archivi sono composti da oltre 8000 pacchetti forniti dalla rete. RStudio, Microsoft e molti grandi giganti sono stati coinvolti nel contributo e nel supporto della comunità R.
3. Java
Quando si tratta di Java, non penso che sia necessaria una grande spiegazione in quanto si tratta di un linguaggio di programmazione sempreverde che è presente e funziona in modo troppo efficace in tutti i settori della tecnologia in cui è entrato. L'ex protetto di Sun e ora Oracle, quest'ultimo ha tenuto in considerazione le nuove funzionalità che sono rilevanti per il mercato quotidiano in ogni nuova versione di Java. Viene utilizzato principalmente per essere la spina dorsale di qualsiasi architettura e framework e quindi nel caso della scienza dei dati viene utilizzato per comunicare e stabilire una connessione e gestire il funzionamento dei componenti sottostanti che sono responsabili di realizzare l'apprendimento automatico e la scienza dei dati .
4. Scala
Un altro linguaggio di programmazione popolare che è entrato in gioco è il linguaggio di programmazione funzionale scala che si basava principalmente su un accordo con Apache Spark e il suo funzionamento, consentendogli di lavorare più velocemente e quindi ottimizzare le prestazioni. Questo è di nuovo un linguaggio di programmazione open source e generico che gira direttamente su JVM. Questo è principalmente associato a Big data e Hadoop e quindi funziona bene quando il caso d'uso riguarda grandi volumi di dati. È un linguaggio fortemente tipizzato e quindi diventa facile gestire un tipo di linguaggio tra i programmatori. Grazie al suo supporto con JVM o Java Virtual Machine, consente anche l'interoperabilità con il linguaggio Java e quindi scala può essere conosciuto come un linguaggio di programmazione per scopi generici molto forte e diventando così una delle migliori scelte nel campo di scienza dei dati.
5. SQL
Structured Query Language o SQL (come comunemente abbreviato) è il nucleo di database e sistemi di back-end ed è tra i linguaggi più diffusi nel campo della scienza dei dati. È usato bene per interrogare e modificare le informazioni che sono in genere archiviate in database relazionali. Inoltre, viene utilizzato principalmente per conservare e recuperare i dati per decenni.
Questo diventa una delle scelte popolari quando si tratta di ridurre i tempi di interrogazione, i tempi di consegna, la gestione di grandi database sfruttando i suoi tempi di elaborazione rapidi. Una delle risorse più importanti che puoi avere nel campo della scienza e della tecnologia dei dati, in generale, è imparare l'uso del linguaggio SQL. Ci sono stati molti altri componenti per le query oggi e anche molti altri database NoSQL presenti sul mercato oggi, ma tutti hanno le loro radici dal linguaggio di programmazione SQL.
6. MATLAB
Questo è tra i linguaggi di base della scienza dei dati che sono responsabili di algoritmi rapidi, solidi e stabili da utilizzare per il calcolo numerico. È considerato tra i linguaggi più adatti per scienziati, matematici, statistici e sviluppatori. Può facilmente giocare con trasformazioni e concetti matematici tipici come Laplace, Fourier, calcolo integrale e differenziale, ecc.
La parte migliore degli appassionati di scienza dei dati e data scientist è che questo linguaggio offre una vasta gamma di librerie integrate e personalizzate che sono utili per i data scientist emergenti in quanto non devono scavare in profondità per applicare la conoscenza di Matlab.
7. TensorFlow
Uno dei linguaggi ampiamente utilizzati che segna una presenza nel campo della scienza dei dati è Tensorflow. Questo è sviluppato da Google e questa libreria open source sta diventando molto più popolare quando si tratta di fare calcoli e calcoli numerici. Questo framework funziona sulla grande idoneità dei dati. Viene utilizzato in casi come calcoli grafici in cui può utilizzare il codice C ++ ottimizzato.
Uno dei principali vantaggi dell'utilizzo di TensorFlow è che utilizza GPU e CPU insieme alla programmazione distribuita. Funziona sul concetto di apprendimento profondo e può essere utilizzato per addestrare enormi reti neurali sul set di immensi dati in un breve lasso di tempo. Questo è definito come il secondo livello del sistema di generazione dal team di Google Brain che alimenta una vasta gamma di servizi come Ricerca Google, Cloud Speech e foto.
8. Keras
Keras è una libreria minimalista di Python che viene utilizzata per l'apprendimento profondo e gira su Theano o TensorFlow e l'obiettivo principale dietro la sua costruzione era quello di implementare modelli di apprendimento automatico facilmente e rapidamente per scopi di sviluppo e ricerca. Questo può essere visto in esecuzione sulla versione legacy di Python e la versione corrente, ovvero 2.7 o 3.5. e può essere visto senza soluzione di continuità quando si esegue su CPU o GPU. Si avvale dei quattro principi guida, vale a dire. Minimalismo, modularità, Python ed estendibilità. Il focus è l'idea del modello e il modello principale è la sequenza che è uno strato di pile lineari.
Ciò significa che i layer devono essere aggiunti nella sequenza creata e che il calcolo deve essere eseguito nell'ordine del calcolo previsto. Una volta definito ogni volta che è possibile utilizzare il modello compilato che utilizza i framework e i componenti sottostanti per ottimizzare il calcolo specificando in tal modo la funzione di perdita e da utilizzare come ottimizzatore, il modello viene quindi verificato per la fattibilità insieme all'adattamento con i dati. Questo può essere fatto con una serie di dati in un determinato momento o licenziando l'intero regime di addestramento del modello. I modelli possono quindi essere utilizzati per le previsioni. La costruzione può essere riassunta come segue, definendo il modello, assicurandone la compilabilità, adattando il modello, facendo previsioni su di esso.
Conclusione: Lingue per la scienza dei dati
Esistono vari linguaggi di programmazione per la scienza dei dati oggi ampiamente utilizzati nei mercati. Non si può dire apertamente se una lingua è migliore dell'altra in alcun modo. Dipende totalmente dal tipo di caso d'uso che hai nel tuo progetto o organizzazione e la lingua può essere scelta di conseguenza, Tutte le lingue hanno i loro pro e contro e quindi è necessario un livello base di analisi introduttiva per sapere qual è la lingua giusta da utilizzare nella scienza dei dati per te. Spero ti sia piaciuto il nostro articolo. Resta sintonizzato per altri come questi.
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