Γλώσσες Προγραμματισμού Επιστήμης Δεδομένων

Η Επιστήμη Δεδομένων είναι μια μελέτη ανάλυσης δεδομένων από διαφορετικές πτυχές. Σε αρκετές περιπτώσεις εξέτασης της ανάλυσης δεδομένων, υπάρχει ένα γενικό αφηρημένο πλαίσιο που περιγράφει μια βασική δομή για το πώς πρέπει να σχεδιαστούν τα δεδομένα. Για παράδειγμα, στη δημιουργία μουσικών νότων, υπάρχει ένα συγκεκριμένο κριτήριο όπως η χρήση μόνο συγκεκριμένων μουσικών νότων για τις αντίστοιχες μελωδίες. Η περιγραφή της ανάλυσης δεδομένων είναι ένα δύσκολο αίνιγμα. Η ανάπτυξη ενός πλαισίου περιλαμβάνει την εξέταση των στοιχείων των δεδομένων και την εφαρμογή του χρησιμοποιώντας γλώσσα προγραμματισμού.

Γιατί πρέπει να χρησιμοποιούμε γλώσσες προγραμματισμού για ανάλυση δεδομένων;

Όπως γνωρίζουμε, τα δεδομένα χρησιμοποιούνται σε πολλές ροές, όπως τράπεζες-για την αποθήκευση στοιχείων πελατών, νοσοκομεία-για αποθήκευση αρχείων ασθενών και ούτω καθεξής. Για αυτό, χρειαζόμαστε ένα μέρος για την αποθήκευση όλων των δεδομένων. Για να λειτουργήσει σύμφωνα με τις απαιτήσεις, χρησιμοποιούμε γλώσσα προγραμματισμού.

Ας ρίξουμε μια ματιά στις διάφορες γλώσσες προγραμματισμού που χρησιμοποιούμε για την Επιστήμη των Δεδομένων.

Γλώσσες προγραμματισμού-

  1. Python-η πιο ευρέως χρησιμοποιούμενη, δημοφιλής γλώσσα προς το παρόν, που χρησιμοποιείται για έναν τεράστιο αριθμό εφαρμογών και επίσης στην επιστήμη δεδομένων. Ο κύριος λόγος χρήσης της python είναι λόγω των τεράστιων εργαλείων και της φιλικότητας προς τον χρήστη. Είναι μια διερμηνευμένη γλώσσα καθώς παράγει την έξοδο ταυτόχρονα καθώς παρέχουμε είσοδο στον διερμηνέα. Έτσι, παρέχει μια βάση για όλα τα δεδομένα που πρέπει να αποθηκευτούν.

  2. R- είναι επίσης μια γλώσσα προγραμματισμού που έχει σχεδιαστεί ειδικά για να καλύψει τις ανάγκες των data miners. Το πιο βασικό IDE (ολοκληρωμένο περιβάλλον ανάπτυξης) που χρησιμοποιείται είναι το RStudio. Είναι ένας φιλικός προς το χρήστη προγραμματισμός που αποτελείται από ενσωματωμένες λειτουργίες που διευκολύνουν τον χειρισμό του.

  3. Η Java-είναι η ευρέως χρησιμοποιούμενη και δημοφιλής γλώσσα που χρησιμοποιείται για διάφορες εφαρμογές. Έχει πολλά IDE όπως και οι άλλες γλώσσες. Η Java μπορεί να συνδεθεί με τις βάσεις δεδομένων πολύ εύκολα και αυτός είναι ο κύριος λόγος που τη χρησιμοποιούμε για πολλούς σκοπούς.

Υπάρχουν πολλές άλλες γλώσσες όπως c/c++, scala, perl, julia που χρησιμοποιούνται για την ανάλυση δεδομένων.

Καθώς υπάρχουν πολλά περιθώρια για καριέρα στην επιστήμη δεδομένων, η γνώση αυτών των γλωσσών παίζει σημαντικό ρόλο στην οικοδόμηση της καριέρας σας. Ο προγραμματισμός είναι απαραίτητος σε όλους τους τομείς αυτές τις μέρες. Ειδικά όταν έχεις να κάνεις με δεδομένα. Αλλά το να έχεις γνώσεις μόνο στον προγραμματισμό δεν σου αποφέρει πολλά. Για να το εξετάσουμε αυτό, ας ρίξουμε μια ματιά στο γενικό ερώτημα που μπορεί να προκύψει.

Ποιος πρέπει να φτάσει στον τομέα της επιστήμης δεδομένων;

Η απάντηση είναι προφανής. Εάν έχετε τις δεξιότητες που ικανοποιούν τις απαιτήσεις ενός επιστήμονα δεδομένων, είστε έτοιμοι! Ας εξετάσουμε τις δεξιότητες που απαιτούνται.

  1. Στατιστικές δεξιότητες: ο λόγος που αυτό είναι σημαντικό είναι επειδή τα δεδομένα ασχολούνται με την ποσοτική ανάλυση δεδομένων.

  2. Προγραμματισμός: όπως αναφέρθηκε προηγουμένως, απαιτείται προγραμματισμός για το σχεδιασμό του πλαισίου για τη διατήρηση δεδομένων.

  3. Ικανότητα εργασίας με μη δομημένα δεδομένα – πολλοί από τους επιχειρηματικούς οργανισμούς ανακτούν δεδομένα σε μη δομημένη μορφή. Ο επιστήμονας δεδομένων πρέπει να είναι ικανός να χειριστεί τέτοιου είδους δεδομένα.



Source by Shalini M

Σχολιάστε