Ποιες είναι οι γλώσσες προγραμματισμού που απαιτούνται για την επιστήμη των δεδομένων;

Δεδομένου ότι η πρόοδος της Επιστήμης Δεδομένων αποκτά μεγαλύτερη δημοτικότητα. Οι ευκαιρίες εργασίας σε αυτόν τον τομέα είναι περισσότερες. Επομένως, για να αποκτήσετε γνώσεις και να γίνετε επαγγελματίας εργαζόμενος, πρέπει να έχετε μια σύντομη ιδέα για τουλάχιστον μία από αυτές τις γλώσσες που απαιτείται στην Επιστήμη των Δεδομένων.

ΠΥΘΩΝ

Η Python είναι μια γενικής χρήσης, πολυπαράδειγμα και μια από τις πιο δημοφιλείς γλώσσες. Είναι απλό, εύκολο στην εκμάθηση και χρησιμοποιείται ευρέως από τους επιστήμονες δεδομένων. Η Python έχει έναν τεράστιο αριθμό βιβλιοθηκών που είναι το μεγαλύτερο δυνατό της και μπορεί να μας βοηθήσει να εκτελέσουμε πολλαπλές εργασίες όπως επεξεργασία εικόνας, ανάπτυξη ιστού, εξόρυξη δεδομένων, βάση δεδομένων, γραφική διεπαφή χρήστη κ.λπ. Δεδομένου ότι τεχνολογίες όπως η Τεχνητή Νοημοσύνη και η Μηχανική Μάθηση έχουν προχωρήσει σε μεγάλο βαθμό ύψος, η ζήτηση για ειδικούς Python έχει αυξηθεί. Δεδομένου ότι η Python συνδυάζει τη βελτίωση με την ικανότητα διασύνδεσης με αλγόριθμους υψηλής απόδοσης γραμμένους σε C ή Fortran, έχει γίνει η πιο δημοφιλής γλώσσα μεταξύ των επιστημόνων δεδομένων. Η διαδικασία της Επιστήμης Δεδομένων περιστρέφεται γύρω από τη διαδικασία ETL (εξαγωγή-μετασχηματισμός-φόρτωση) που κάνει την Python πολύ κατάλληλη.

R

Για λόγους στατιστικούς υπολογισμού, η R στην επιστήμη δεδομένων θεωρείται ως η καλύτερη γλώσσα προγραμματισμού. Είναι μια γλώσσα προγραμματισμού και ένα περιβάλλον λογισμικού για γραφικά και στατιστικούς υπολογιστές. Είναι ειδικό για τον τομέα και έχει εξαιρετικό εύρος υψηλής ποιότητας. Το R αποτελείται από πακέτα ανοιχτού κώδικα για στατιστική και ποσοτική εφαρμογή. Αυτό περιλαμβάνει προηγμένη γραφική παράσταση, μη γραμμική παλινδρόμηση, νευρωνικά δίκτυα, φυλογενετική και πολλά άλλα. Για την ανάλυση δεδομένων, οι Data Scientists και οι Data Miners χρησιμοποιούν το R ευρέως.

SQL

Η SQL, γνωστή και ως Structured Query Language είναι επίσης μια από τις πιο δημοφιλείς γλώσσες στον τομέα της Επιστήμης Δεδομένων. Είναι μια γλώσσα προγραμματισμού για συγκεκριμένο τομέα και έχει σχεδιαστεί για τη διαχείριση της σχεσιακής βάσης δεδομένων. Είναι συστηματικό στο χειρισμό και την ενημέρωση των σχεσιακών βάσεων δεδομένων και χρησιμοποιείται για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών. Η SQL χρησιμοποιείται επίσης για την ανάκτηση και αποθήκευση δεδομένων για χρόνια. Η δηλωτική σύνταξη της SQL την καθιστά αναγνώσιμη γλώσσα. Η αποτελεσματικότητα της SQL είναι μια απόδειξη ότι οι επιστήμονες δεδομένων τη θεωρούν χρήσιμη γλώσσα.

ΤΖΟΥΛΙΑ

Η Julia είναι μια υψηλού επιπέδου μεταγλωττισμένη γλώσσα JIT (“just-in-time”). Προσφέρει δυναμική πληκτρολόγηση, δυνατότητες δέσμης ενεργειών και απλότητα μιας γλώσσας όπως η Python. Λόγω της ταχύτερης εκτέλεσης, έχει καταστεί μια καλή επιλογή η αντιμετώπιση σύνθετων έργων που περιέχουν μεγάλους όγκους συνόλων δεδομένων. Η αναγνωσιμότητα είναι το βασικό πλεονέκτημα αυτής της γλώσσας και η Julia είναι επίσης μια γλώσσα προγραμματισμού γενικής χρήσης.

SCALA

Η Scala είναι γλώσσα προγραμματισμού πολλαπλών παραδειγμάτων, ανοιχτού κώδικα, γενικής χρήσης. Τα προγράμματα Scala συμμορφώνονται με Java Bytecode που εκτελείται σε JVM. Αυτό επιτρέπει τη διαλειτουργικότητα με τη γλώσσα Java, καθιστώντας την μια ουσιαστική γλώσσα που είναι κατάλληλη για την Επιστήμη των Δεδομένων. Το Scala + Spark είναι η καλύτερη λύση κατά τον υπολογισμό για λειτουργία με Big Data.

ΙΑΒΑ

Η Java είναι επίσης μια γενικής χρήσης, εξαιρετικά δημοφιλής αντικειμενοστραφής γλώσσα προγραμματισμού. Τα προγράμματα Java μεταγλωττίζονται σε κώδικα byte, ο οποίος είναι ανεξάρτητος από την πλατφόρμα και εκτελείται σε οποιοδήποτε σύστημα διαθέτει JVM. Οι εντολές στην Java εκτελούνται από ένα σύστημα χρόνου εκτέλεσης Java που ονομάζεται Java Virtual Machine (JVM). Αυτή η γλώσσα χρησιμοποιείται για τη δημιουργία εφαρμογών ιστού, συστημάτων υποστήριξης, καθώς και εφαρμογών για επιτραπέζιους υπολογιστές και κινητές συσκευές. Η Java λέγεται ότι είναι μια καλή επιλογή για την Επιστήμη των Δεδομένων. Η ασφάλεια και η απόδοση της Java λέγεται ότι είναι πραγματικά επωφελής για την Επιστήμη των Δεδομένων, καθώς οι εταιρείες προτιμούν να ενσωματώνουν τον κώδικα παραγωγής στη βάση κώδικα που υπάρχει, απευθείας.



Source by Shalini M

Σχολιάστε