Introduksjon til datavitenskapelige språk
Datavitenskap har vært blant de beste teknologiene i dag og har blitt markedsdrevet et sterkt buzzword. En dataforsker er en av nøkkelrollene som ikke bare har å gjøre med matematiske problemer og analytiske løsninger, men også forventes å jobbe, forstå og kjenne like godt programmeringsspråk som er nyttige for datavitenskap og maskinlæring. Det blir et behov for å få tilgang til dataene som er samlet av deg, og for det trengs en perfekt blanding av riktig ferdighet og et perfekt verktøy, slik at du får de resultatene som forventet med informasjonen som gis. Omfanget av datavitenskap øker dag for dag og forventes å øke i mange flere fremtidige år. Datavitenskap klarer å ta hensyn til mange domener som statistikk, matematikk, informasjonsteknologi, informatikk osv. Du burde virkelig ha en god hands-on på et av språkene, men å ha mer enn ett språk i CVen er aldri en dårlig idé. På grunn av den økende etterspørselen fra dataforskere og datavitenskapens entusiaster, blir det en haster å lage en kombinert liste over alle mulige datavitenskapelige språk, og i dette innlegget skal vi lese om det samme.
Topp programmeringsspråk i datavitenskap
Data Science har mange tekniske språk som brukes til maskinlæring, la oss se på noen av programmeringsspråkene i Data Science.
1. Python
Først og fremst språket du må ha hørt om i omgivelsene dine er programmeringsspråket Python. Funksjonelt programmeringsspråk er veldig enkelt å lese og kode, og deltar ikke bare i kjerneutviklingsområdet, men hjelper også effektivt i datavitenskap ettersom et flertall av bibliotekene er forhåndsdefinert i dette språket. Bibliotekene inkluderer de som sci-kit learning, pandaer, numpy, sci-py, matplotlib, etc.
En av hovedårsakene til at Python har fått så stor popularitet er på grunn av lettheten og enkelheten blant programmererne og dets smidighet og evne til raskt å kombinere og integrere seg med de beste resultatene algoritmer som vanligvis er skrevet på Fortran eller C språk. Med fremveksten og skarp utvikling av data science, prediktiv modellering og maskinlæring, øker etterspørselen etter Python-utviklerne eksponentielt, og derfor brukes den betydelig innen nettutvikling, data mining, science computing, etc.
2. R-programmering
Et statistisk språk hvis det ikke trenger å handle om Python, må definitivt dreie seg om R. Dette er ganske et arvespråk sammenlignet med Python og dets innfødte, og blir et av de mest brukte instrumentene som et åpen kildespråk, og R Foundation tilbyr et grafisk og statistisk databehandlingsprogramvaremiljø for statistisk databehandling. Kompetansesettene til dette domenet har veldig store sjanser for jobber, ettersom de er nært knyttet til datavitenskap og maskinlæring. Dette språket er utelukkende bygget for analytiske formål, og det gir derfor mange statistiske modeller. Det offentlige R-pakkedepot og arkivlisten består av 8000+ nettverksbidragspakker. RStudio, Microsoft og mange toppkjemper har vært involvert i bidraget og støtten fra R-samfunnet.
3. Java
Når det skal dreie seg om Java, tror jeg ikke mye av en forklaring er nødvendig. Dette har vært et eviggrønt programmeringsspråk som er til stede og gjør altfor vellykket innen alle teknologiområder den har skrevet inn. Tidligere Suns protégé og nå Oracle's, har sistnevnte fulgt med på de nye funksjonene som er relevante per det daglige markedet i hver nye Java-utgivelse. Det er hovedsakelig brukt til å være ryggraden i enhver arkitektur og rammeverk, og i tilfelle av datavitenskap brukes det til å kommunisere og etablere en forbindelse og styre bruken av de underliggende komponentene som er ansvarlige for å få maskinlæring og datavitenskap til å skje .
4. Scala
Et annet populært programmeringsspråk som har kommet inn i spillet, er det skalafunksjonelle programmeringsspråket som hovedsakelig var basert på en avtale med Apache-gnist og dens arbeid, noe som gjør det mulig å jobbe raskere og dermed optimalisere ytelsen. Denne er igjen en åpen kildekode og et generelt programmeringsspråk som går direkte på toppen av JVM. Dette er hovedsakelig assosiert med Big data og Hadoop og fungerer derfor bra når bruksaken handler om store datamengder. Det er et sterkt typisk språk og blir derfor lett å takle et slags språk blant programmererne. På grunn av sin støtte med JVM eller Java Virtual Machine, tillater den også interoperabiliteten med Java-språket, og derfor kan scala være kjent for å være et veldig sterkt allmenn programmeringsspråk og dermed bli et av de beste valgene innen datavitenskap.
5. SQL
Structured Query Language eller SQL (som populært forkortet) er kjernen i databaser og backend-systemer og er blant de mest populære språkene innen datavitenskap. Den brukes godt til spørring og redigering av informasjon som vanligvis lagres i relasjonsdatabaser. Det brukes også hovedsakelig til å lagre og hente data i flere tiår.
Dette blir blant det populære valget når det må handle om å redusere spørringstidene, behandlingstidene, administrere store databaser ved å bruke den raske behandlingstiden. En av de største eiendelene du kan ha innen datavitenskap og teknologi generelt, er å lære deg bruk av SQL-språk. Det har vært mange andre komponenter for spørring i dag, og også mange andre NoSQL-databaser som finnes i markedet i dag, men de har alle sine røtter fra SQL-programmeringsspråk.
6. MATLAB
Denne er blant de viktigste datavitenskapelige språkene som er ansvarlige for raske, solide og stabile algoritmer som skal brukes for numerisk databehandling. Det anses å være blant det best egnede språket for forskere, matematikere, statistikere og utviklere. Den kan enkelt spille sammen med typiske matematiske transformasjoner og konsepter som Laplace, Fourier, Integral og differensialkalkulus, etc.
Det beste med datavitenskapens entusiaster og datavitere er at dette språket gir et bredt utvalg av innebygde så vel som spesialbygde biblioteker som er nyttige for nye dataforskere, da de ikke trenger å grave dypt inn for å anvende Matlab-kunnskapen.
7. TensorFlow
Et av de mye brukte språkene som markerer en tilstedeværelse innen datavitenskap er Tensorflow. Dette er utviklet av Google, og dette åpen kildekodebiblioteket begynner å bli mye mer populært når det gjelder å gjøre numeriske beregninger og beregninger. Denne rammen fungerer på den store egnetheten til dataene. Den brukes i tilfeller som grafiske beregninger der den kan benytte seg av en innstilt C ++ -kode.
En av de største fordelene ved å bruke TensorFlow er at den benytter seg av GPUer og CPUer sammen med distribuert programmering. Dette fungerer på begrepet dyp læring og kan brukes til å trene enorme nevrale nettverk på settet med enorme data på kort tid. Dette betegnes som det andre generasjonssystemet fra Google Brain-teamet som driver med en stor skala av tjenester som Google Search, Cloud Speech og bilder.
8. Keras
Keras er et minimalistisk bibliotek av Python som brukes til dyp læring og det kjøres på toppen av Theano eller TensorFlow, og hovedmålet bak dets bygget var å implementere maskinlæringsmodeller enkelt og raskt for utviklingsmessige og forskningsformål. Dette kan sees å kjøres på den gamle versjonen av Python og den gjeldende versjonen, dvs. 2.7 eller 3.5. og det kan sees som sømløst når du kjører på CPUer eller GPUer. Den benytter seg av de fire veiledende prinsippene, dvs. Minimalisme, modularitet, Python og utvidbarhet. Fokuset er modellideen og hovedmodellen er sekvensen som er et lag med lineære stabler.
Dette betyr at lagene skal legges til i den opprettede sekvensen og beregningen må gjøres i rekkefølgen av forventet beregning. Når du definerer en gang, kan du bruke den kompilerte modellen som bruker de underliggende rammene og komponentene for å optimalisere beregningen og derved spesifisere tapsfunksjonen og som skal brukes optimizer, blir modellen deretter sjekket for levedyktighet sammen med passformen med data. Dette kan gjøres med en batch med data på et bestemt tidspunkt eller ved å skyte av hele modellopplæringsregimet. Modellene kan deretter brukes til spådommer. Konstruksjonen kan oppsummeres som følger, definerer modellen, sørg for at den er kompilerbar, passer modellen din, gjør forutsigelser om den.
Konklusjon: Datavitenskapelige språk
Det er forskjellige datavitenskapelige programmeringsspråk som brukes mye i markedene i dag. Det kan ikke sies direkte hvis det ene språket er bedre enn det andre på noen måte. Det avhenger helt av hva slags brukssak du har i prosjektet eller organisasjonen din, og språket kan velges deretter, alle språkene har sine fordeler og ulemper, og det kreves derfor et grunnleggende nivå av introduksjonsanalyse for å vite hvilket som er riktig språk som skal brukes i datavitenskap for deg. Håper du likte artikkelen vår. Følg med for mer som disse.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til datavitenskapelige språk. Her har vi diskutert de 8 forskjellige typene språk som brukes i datavitenskap. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er TensorFlow?
- Datatyper i MATLAB
- R Programmeringsspråk
- Typer datavitenskap algoritmer
- Matplotlib I Python
- Topp 5 typer interoperabilitetstesting