Inleiding tot Data Science-talen
Data science behoort vandaag tot de toptechnologieën en is wereldwijd een sterk modewoord geworden. Een datawetenschapper is een van de belangrijkste rollen die niet alleen genoegen moet nemen met wiskundige problemen en analytische oplossingen, maar ook wordt verwacht dat hij programmeertalen die nuttig zijn voor data science en machinaal leren, kan gebruiken, begrijpen en kennen. Er wordt behoefte aan toegang tot de gegevens die door u zijn verzameld en daarvoor is de perfecte mix van juiste vaardigheden en een perfecte tool nodig zodat u de resultaten krijgt zoals u verwacht met de verstrekte informatie. De reikwijdte van Data science neemt met de dag toe en zal naar verwachting de komende jaren nog toenemen. Data science slaagt erin rekening te houden met vele domeinen zoals statistieken, wiskunde, informatietechnologie, informatica, enz. Je moet echt een goede hands-on hebben op een van de talen, maar het hebben van meer dan één taal in je CV is nooit slecht idee. Vanwege de groeiende vraag van de datawetenschappers en datawetenschappers, wordt het dringend noodzakelijk om een gecombineerde lijst van alle mogelijke datawetenschapstalen te maken en in dit bericht gaan we erover lezen.
Top programmeertalen in Data Science
Data Science heeft veel technische talen die worden gebruikt voor machine learning, laten we eens kijken naar enkele van de programmeertalen in Data Science.
1. Python
Eerst en vooral is de programmeertaal Python de taal waarover u in uw omgeving moet hebben gehoord. Zeer eenvoudig te lezen en te coderen, functionele programmeertaal neemt niet alleen deel aan het kernontwikkelingsgebied, maar helpt ook effectief in de gegevenswetenschap, aangezien de meeste bibliotheken vooraf in deze taal zijn gedefinieerd. De bibliotheken omvatten die zoals sci-kit leren, panda's, numpy, sci-py, matplotlib, enz.
Een van de belangrijkste redenen waarom Python zo populair is geworden, is vanwege het gemak en de eenvoud van de programmeurs en de behendigheid en het vermogen om snel te combineren en te integreren met de best presterende algoritmen die meestal in Fortran- of C-taal worden geschreven. Met de komst en de sterke vooruitgang van data science, voorspellende modellering en machine learning neemt de toenemende vraag naar de Python-ontwikkelaars exponentieel toe en daarom wordt het aanzienlijk gebruikt op het gebied van webontwikkeling, datamining, wetenschappelijk computergebruik, enz.
2. R-programmering
Eén statistische taal als het niet over Python hoeft te gaan, moet absoluut over R. gaan. Dit is een nogal oude taal in vergelijking met Python en zijn inboorlingen, en wordt een van de meest gebruikte instrumenten als open-source taal, en de R Foundation biedt een grafische en statistische computersoftwareomgeving voor statistische berekeningen. De vaardigheden van dit domein hebben een zeer grote kans op een baan, omdat ze nauw verbonden zijn met data science en machine learning. Deze taal is uitsluitend gebouwd voor analytische doeleinden en biedt daarom veel statistische modellen. De openbare repository van het R-pakket en de archieflijst bestaan uit meer dan 8000 door het netwerk bijgedragen pakketten. RStudio, Microsoft en vele topreuzen zijn betrokken geweest bij de bijdrage en ondersteuning van de R-gemeenschap.
3. Java
Als het over Java moet gaan, denk ik niet dat er echt een verklaring voor nodig is, omdat dit een altijd groene programmeertaal is die aanwezig is en veel te succesvol is in elk technologiedomein waarin het is ingevoerd. Voormalige Sun's protégé en nu Oracle's, houdt laatstgenoemde in het oog over de nieuwe functies die relevant zijn voor de dagelijkse markt in elke nieuwe Java-release. Het wordt voornamelijk gebruikt als de ruggengraat van elke architectuur en elk framework en daarom wordt het in het geval van data science gebruikt om te communiceren en een verbinding tot stand te brengen en de werking van de onderliggende componenten te beheren die verantwoordelijk zijn voor het leren van de machine en data science .
4. Scala
Een andere populaire programmeertaal die in het spel is gekomen, is de scala functionele programmeertaal die voornamelijk was gebaseerd op een deal met Apache Spark en zijn werking, waardoor het sneller werkt en daardoor de prestaties optimaliseert. Deze is weer een open-source en een algemene programmeertaal die direct op JVM draait. Dit wordt voornamelijk geassocieerd met Big data en Hadoop en werkt daarom goed als de use case gaat over grote hoeveelheden data. Het is een sterk getypte taal en daarom wordt het gemakkelijk om te gaan met een soort taal tussen de programmeurs. Vanwege de ondersteuning met de JVM of de Java Virtual Machine, maakt het ook de interoperabiliteit met Java-taal mogelijk en daarom kan scala bekend staan als een zeer sterke programmeertaal voor algemene doeleinden en daarmee een van de topkeuzes worden op het gebied van data science.
5. SQL
Structured Query Language of SQL (in de volksmond afgekort) is de kern van databases en backend-systemen en behoort tot de meest populaire talen op het gebied van data science. Het wordt goed gebruikt bij het opvragen en bewerken van informatie die doorgaans wordt opgeslagen in relationele databases. Het wordt ook voornamelijk gebruikt voor het bewaren en ophalen van gegevens gedurende tientallen jaren.
Dit wordt een van de populaire keuzes als het gaat om het verkorten van de querytijden, doorlooptijden en het beheren van grote databases door gebruik te maken van de snelle verwerkingstijd. Een van de grootste troeven die u kunt hebben op het gebied van data science en technologie, in het algemeen, is het leren van het gebruik van SQL-taal. Er zijn tegenwoordig veel andere componenten om te bevragen en ook veel andere NoSQL-databases die tegenwoordig op de markt zijn, maar ze hebben allemaal hun wortels in de SQL-programmeertaal.
6. MATLAB
Dit is een van de belangrijkste data science-talen die verantwoordelijk zijn voor snelle, solide en stabiele algoritmen die worden gebruikt voor numerieke computing. Het wordt beschouwd als een van de meest geschikte taal voor wetenschappers, wiskundigen, statistici en ontwikkelaars. Het kan gemakkelijk meespelen met typische wiskundige transformaties en concepten zoals Laplace, Fourier, Integrale en differentiaalrekening, enz.
Het beste deel van data science-enthousiastelingen en datawetenschappers is dat deze taal een breed scala aan ingebouwde en op maat gemaakte bibliotheken biedt die nuttig zijn voor opkomende datawetenschappers, omdat ze niet diep hoeven te graven om de kennis van Matlab toe te passen.
7. TensorFlow
Een van de meest gebruikte talen die een aanwezigheid op het gebied van data science markeert, is Tensorflow. Dit is ontwikkeld door Google en deze open-source bibliotheek wordt steeds populairder als het gaat om numerieke berekeningen en berekeningen. Dit raamwerk werkt op de grote geschiktheid van de gegevens. Het wordt gebruikt in gevallen zoals grafische berekeningen waar het gebruik kan maken van afgestemde C ++ code.
Een van de grote voordelen van het gebruik van TensorFlow is dat het gebruik maakt van GPU's en CPU's in combinatie met gedistribueerde programmering. Dit werkt volgens het concept van diep leren en kan worden gebruikt om enorme neurale netwerken te trainen op de set van enorme gegevens in een korte tijdspanne. Dit wordt het tweede generatiesysteem van het Google Brain-team genoemd dat een groot aantal services mogelijk maakt, zoals Google Search, Cloud Speech en foto's.
8. Keras
Keras is een minimalistische bibliotheek van Python die wordt gebruikt voor diepgaand leren en het draait bovenop Theano of TensorFlow en het belangrijkste doel achter de ingebouwde was om machine learning-modellen eenvoudig en snel te implementeren voor ontwikkelings- en onderzoeksdoeleinden. Dit kan worden gezien als uitgevoerd op de oude versie van Python en de huidige versie dwz 2.7 of 3.5. en het kan worden gezien als naadloos bij het draaien op CPU's of GPU's. Het maakt gebruik van de vier leidende principes namelijk. Minimalisme, modulariteit, Python en uitbreidbaarheid. De focus ligt op het modelidee en het hoofdmodel is de volgorde die een laag lineaire stapels is.
Dit betekent dat de lagen moeten worden toegevoegd in de gecreëerde volgorde en dat de berekening moet worden uitgevoerd in de volgorde van de verwachte berekening. Wanneer u eenmaal definieert, kunt u gebruik maken van het gecompileerde model dat de onderliggende frameworks en de componenten gebruikt om de berekening te optimaliseren, waardoor de verliesfunctie wordt gespecificeerd en de optimizer wordt gebruikt. Het model wordt vervolgens gecontroleerd op de levensvatbaarheid samen met de fit met gegevens. Dit kan worden gedaan met één batch gegevens op een bepaald tijdstip of door het hele modeltrainingsregime af te vuren. De modellen kunnen vervolgens worden gebruikt voor voorspellingen. De constructie kan als volgt worden samengevat, waarbij het model wordt gedefinieerd, ervoor wordt gezorgd dat het compileerbaar is, bij uw model past en er voorspellingen over doet.
Conclusie: data science-talen
Er zijn tegenwoordig verschillende datawetenschappelijke programmeertalen die op de markten veel worden gebruikt. Het kan niet zonder meer worden gezegd als de ene taal op enigerlei wijze beter is dan de andere. Het hangt volledig af van het soort gebruik dat u in uw project of organisatie heeft en de taal kan dienovereenkomstig worden gekozen. Alle talen hebben hun eigen voor- en nadelen en daarom is een basisniveau van inleidende analyse vereist om te weten welke de juiste taal is voor u te gebruiken in data science. Ik hoop dat je ons artikel leuk vond. Houd dit in de gaten voor meer.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor Data Science Languages. Hier hebben we de 8 verschillende soorten talen besproken die in de gegevenswetenschap worden gebruikt. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is TensorFlow?
- Gegevenstypen in MATLAB
- R Programmeertaal
- Soorten data science-algoritmen
- Matplotlib In Python
- Top 5 soorten interoperabiliteitstests