Koji se programski jezici koriste u znanosti o podacima?

Bok tamo! Kao dobavljača podataka, često me pitaju koji se programski jezici koriste u znanosti o podacima. To je super zanimljiva tema i ima mnogo toga za raspakirati. Dakle, zaronimo odmah!

Python: Neosporni kralj

Ako ste u području znanosti o podacima, vjerojatno ste čuli za Python. To je bez sumnje najpopularniji programski jezik u znanosti o podacima, i to s dobrim razlogom. Python je izuzetno svestran, jednostavan za učenje i ima golemi ekosustav biblioteka i okvira koji čine analizu podataka, strojno učenje i vizualizaciju podataka lakim.

Jedna od ključnih biblioteka u Pythonu za znanost podataka je Pandas. Pandas pruža podatkovne strukture kao što su DataFrames i Series, koje su nevjerojatno korisne za rukovanje i manipuliranje podacima. Možete jednostavno čitati podatke iz različitih izvora kao što su CSV, Excel i baze podataka, vršiti čišćenje podataka i raditi osnovnu statističku analizu.

Još jedna sjajna biblioteka je NumPy. Sve se vrti oko numeričkog računanja u Pythonu. NumPy nizovi temelj su za mnoge operacije znanosti o podacima jer imaju više memorije - učinkovitiji su i brži za obradu u usporedbi s izvornim Python popisima. Ovo je korisno kada se radi o velikim skupovima podataka.

Za strojno učenje, Scikit - learn mijenja igru. Ima širok raspon algoritama za klasifikaciju, regresiju, grupiranje i više. Možete izgraditi i trenirati modele sa samo nekoliko redaka koda. A kada je u pitanju vizualizacija podataka, Matplotlib i Seaborn su najbolji izbori. Omogućuju vam stvaranje svih vrsta dijagrama, od jednostavnih linijskih grafikona do složenih toplinskih karti.

Kao dobavljač podataka, često se oslanjamo na Python za prethodnu obradu podataka koje prikupljamo prije nego što ih predstavimo našim klijentima. Bilo da se radi o osiguravanju da su podaci u pravom formatu ili normalizaciji vrijednosti, Python je naš alat za korištenje. Mnogi naši klijenti također koriste Python za analizu podataka koje pružamo, što cijeli proces čini besprijekornim.

R: Snaga za statističku analizu

R je još jedan programski jezik koji ima čvrsto uporište u znanosti o podacima, posebno u polju statistike. Razvili su ga statističari za statističare i to se vidi u njegovim sposobnostima.

Najveća snaga R-a je njegova opsežna zbirka statističkih paketa. Na primjer,znak za umetanjepaket je okvir koji pojednostavljuje proces izgradnje i evaluacije modela strojnog učenja. Ima funkcije za dijeljenje podataka, podešavanje modela i procjenu performansi.

R je također izvrstan za vizualizaciju podataka. Theggplot2package jedna je od najpopularnijih biblioteka za vizualizaciju podataka. Koristi se pristupom gramatike grafike, što znači da možete izgraditi složene vizualizacije kombiniranjem različitih komponenti na modularan način.

Kao dobavljač podataka, ponekad koristimo R za izvođenje dubinske statističke analize podataka koje imamo. Na primjer, ako klijent želi razumjeti distribuciju određenih varijabli u podacima, možemo koristiti R za izračunavanje deskriptivne statistike i stvaranje vizualizacija koje jasno pokazuju obrasce.

SQL: Jezik baza podataka

SQL, ili Structured Query Language, nije baš programski jezik opće namjene poput Pythona ili R, ali je bitan dio znanosti o podacima. SQL se koristi za komunikaciju s bazama podataka, a budući da se velika količina podataka u podatkovnim projektima pohranjuje u baze podataka, SQL vještine su neophodne.

Pomoću SQL-a možete izvoditi operacije poput postavljanja upita podacima iz više tablica, filtriranja podataka na temelju specifičnih uvjeta, prikupljanja podataka (poput izračunavanja zbroja, prosjeka itd.) i spajanja tablica. Ovo je ključno za dobivanje podataka koji su vam potrebni iz baza podataka za vaše projekte znanosti o podacima.

Recimo da smo dobavljač podataka koji podatke o klijentima pohranjuje u relacijsku bazu podataka. Koristimo SQL za izdvajanje relevantnih podataka za naše klijente na temelju njihovih specifičnih zahtjeva. Bilo da se radi o dobivanju podataka za određeno vremensko razdoblje ili za određenu skupinu korisnika, SQL to omogućuje.

Java: pouzdana opcija

Java je dobro uspostavljen programski jezik koji ima mnoge primjene u znanosti o podacima. Poznat je po svojoj pouzdanosti, skalabilnosti i performansama. Java ima veliki broj biblioteka za obradu podataka i strojno učenje.

Jedna od prednosti Jave je njezina sposobnost rada s tehnologijama velikih podataka. Na primjer, Apache Hadoop i Apache Spark, koji su popularni za obradu velikih podataka, imaju Java API-je. To znači da možete napisati kod u Javi za izvođenje distribuirane obrade podataka na velikim skupovima podataka.

U našoj ulozi dobavljača podataka, ponekad se moramo suočiti s velikom obradom podataka. Java je korisna kada trebamo izgraditi učinkovite i skalabilne sustave za upravljanje i obradu ovih podataka. Pomaže nam osigurati da naši cjevovodi za obradu podataka mogu obraditi velike količine podataka bez rušenja.

Julia: Zvijezda u usponu

Julia je relativno nov programski jezik na sceni znanosti o podacima, ali privlači veliku pažnju. Julia kombinira jednostavnost upotrebe dinamičkih jezika poput Pythona s izvedbom statički tipiziranih jezika poput Jave.

Jedna od zgodnih stvari o Juliji je njezina sposobnost vrlo učinkovitog rukovanja numeričkim proračunima. Ima Just-in-Time (JIT) kompajler koji može značajno ubrzati izvođenje koda. To ga čini izvrsnom opcijom za računalno intenzivne zadatke u znanosti o podacima, kao što je pokretanje složenih algoritama strojnog učenja.

Kao dobavljač podataka, pazimo na Juliju. Iako ga još nismo u potpunosti integrirali u naš tijek rada, možemo vidjeti potencijal, posebno kada je u pitanju poboljšanje izvedbe naših procesa analize podataka.

Ostali alati i njima pridruženi jezici

Kada je riječ o analizi i praćenju podataka, alati poputDSA8300 Tektronix digitalni serijski analizatoriDSA72004 Tektronix digitalni serijski analizator, 20 GHz, 50 GS/s, 4 kanala.iDSA72004B Tektronix digitalni serijski analizator, 20 GHz, 50 GS/s, 4 kanala.igraju važne uloge. Ovi analizatori često dolaze s vlastitim programskim sučeljima koja vam omogućuju automatiziranje prikupljanja i analize podataka. Obično se programiranje za ova sučelja vrši u jezicima kao što su C ili C++, koji su poznati po svojoj kontroli niske razine i visokim performansama.

Pravljenje pravog izbora

Dakle, kao što vidite, postoji mnogo programskih jezika koji se koriste u znanosti o podacima, a svaki ima svoje prednosti. Prilikom odabira programskog jezika za svoj projekt znanosti o podacima, trebate uzeti u obzir čimbenike poput prirode podataka, specifičnih zadataka koje trebate izvršiti te vlastitih vještina i preferencija.

Ako tek počinjete u znanosti o podacima, preporučujem da prvo naučite Python. Lako ga je pokupiti, a na internetu je dostupno mnoštvo resursa. Nakon što dobro shvatite Python, možete početi istraživati ​​druge jezike poput R ili SQL, ovisno o zahtjevima vašeg projekta.

Kao dobavljač podataka, koristimo kombinaciju ovih jezika kako bismo osigurali da možemo pružiti najbolje moguće podatkovne usluge našim klijentima. Bilo da se radi o prikupljanju podataka, njihovoj prethodnoj obradi ili analizi, u našem arsenalu imamo prave alate i jezike.

Povežimo se

Ako ste na tržištu visokokvalitetnih podataka za svoje projekte znanosti o podacima ili ako imate pitanja o programskim jezicima koji se koriste u znanosti o podacima, slobodno nam se obratite. Ovdje smo da vam pomognemo da maksimalno iskoristite svoje podatke i podignete svoje projekte na višu razinu.

Reference

• VanderPlas, J. (2016). Python Data Science Handbook: Osnovni alati za rad s podacima. O'Reilly Media.
• Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegantna grafika za analizu podataka. Springer.
• Java i veliki podaci: Sveobuhvatni vodič. InfoWorld.