Koji se programski jezici koriste u nauci o podacima?

Hej tamo! Kao dobavljač podataka, često me pitaju o tome koji se programski jezici koriste u nauci o podacima. To je super interesantna tema i ima dosta toga za raspakovati. Dakle, zaronimo odmah!

Python: Neosporni kralj

Ako ste u oblasti nauke o podacima, verovatno ste čuli za Python. To je, naravno, najpopularniji programski jezik u nauci o podacima, i to s dobrim razlogom. Python je izuzetno svestran, lak za učenje i ima ogroman ekosistem biblioteka i okvira koji analizu podataka, mašinsko učenje i vizualizaciju podataka čine lakim.

Jedna od ključnih biblioteka u Pythonu za nauku o podacima je Pandas. Pandas pruža strukture podataka kao što su DataFrames i Series, koje su nevjerovatno korisne za rukovanje i manipulaciju podacima. Možete jednostavno čitati podatke iz različitih izvora kao što su CSV, Excel i baze podataka, vršiti čišćenje podataka i obavljati osnovnu statističku analizu.

Još jedna sjajna biblioteka je NumPy. Sve je u numeričkom računarstvu u Pythonu. NumPy nizovi su osnova za mnoge operacije nauke o podacima jer su više memorije – efikasnije i brže za obradu u poređenju sa izvornim Python listama. Ovo je korisno kada radite sa velikim skupovima podataka.

Za mašinsko učenje, Scikit - Learn je igra - menjač. Ima širok raspon algoritama za klasifikaciju, regresiju, grupiranje i još mnogo toga. Možete graditi i trenirati modele sa samo nekoliko linija koda. A kada je u pitanju vizualizacija podataka, Matplotlib i Seaborn su najbolji izbor. Oni vam omogućavaju da kreirate sve vrste dijagrama, od jednostavnih linijskih grafova do složenih toplotnih mapa.

Kao dobavljač podataka, često se oslanjamo na Python za prethodnu obradu podataka koje prikupimo 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. 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 solidno uporište u nauci o podacima, posebno u oblasti statistike. Razvili su ga statističari za statističare i to se pokazuje u svojim mogućnostima.

Najveća snaga R-a je njegova obimna zbirka statističkih paketa. Na primjer, thecaretpaket je okvir koji pojednostavljuje proces izgradnje i evaluacije modela mašinskog učenja. Ima funkcije za podjelu podataka, podešavanje modela i procjenu performansi.

R je također odličan za vizualizaciju podataka. Theggplot2paket je jedna od najpopularnijih biblioteka za vizualizaciju podataka. Koristi gramatiku grafičkog pristupa, što znači da možete graditi složene vizualizacije kombiniranjem različitih komponenti na modularan način.

Kao dobavljač podataka, ponekad koristimo R da izvršimo dubinsku statističku analizu podataka koje imamo. Na primjer, ako klijent želi razumjeti distribuciju određenih varijabli u podacima, možemo koristiti R za izračunavanje deskriptivne statistike i kreiranje vizualizacija koje jasno pokazuju obrasce.

SQL: Jezik baza podataka

SQL, ili jezik strukturiranih upita, nije baš programski jezik opšte namene kao što je Python ili R, ali je suštinski deo nauke o podacima. SQL se koristi za komunikaciju sa bazama podataka, a budući da je velika količina podataka u projektima nauke o podacima pohranjena u bazama podataka, vještine SQL-a su neophodne.

Sa SQL-om, možete izvoditi operacije kao što su upiti podataka iz više tabela, filtriranje podataka na osnovu specifičnih uslova, agregiranje podataka (kao što je izračunavanje suma, prosjeka, itd.) i spajanje tabela. Ovo je ključno za dobijanje podataka koji su vam potrebni iz baza podataka za vaše projekte nauke o podacima.

Recimo da smo dobavljač podataka koji pohranjuje podatke klijenta u relacijsku bazu podataka. Koristimo SQL za izdvajanje relevantnih podataka za naše klijente na osnovu njihovih specifičnih zahtjeva. Bilo da se radi o dobijanju podataka za određeni vremenski period ili za određenu grupu kupaca, SQL to omogućava.

Java: Pouzdana opcija

Java je dobro uspostavljen programski jezik koji ima mnogo aplikacija u nauci o podacima. Poznat je po svojoj pouzdanosti, skalabilnosti i performansama. Java ima veliki broj biblioteka za obradu podataka i mašinsko učenje.

Jedna od prednosti Jave je njena sposobnost rada sa 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 obavljanje distribuirane obrade podataka na velikim skupovima podataka.

U našoj ulozi dobavljača podataka, ponekad se moramo baviti obradom podataka velikih razmjera. Java nam je zgodna kada trebamo da izgradimo efikasne i skalabilne sisteme za upravljanje i obradu ovih podataka. Pomaže nam da osiguramo da naši cjevovodi za obradu podataka mogu podnijeti velike količine podataka bez rušenja.

Julia: Zvijezda u usponu

Julia je relativno nov programski jezik na sceni nauke o podacima, ali dobija veliku pažnju. Julia kombinuje jednostavnost upotrebe dinamičkih jezika kao što je Python sa performansama statički otkucanih jezika kao što je Java.

Jedna od dobrih stvari kod Julije je njena sposobnost da veoma efikasno rukuje numeričkim proračunima. Ima kompajler samo na vrijeme (JIT) koji može značajno ubrzati izvršenje koda. Ovo ga čini odličnom opcijom za računarski intenzivne zadatke u nauci o podacima, kao što je pokretanje složenih algoritama mašinskog učenja.

Kao dobavljač podataka, držimo na oku Juliju. Iako ga još nismo u potpunosti integrirali u naš radni tok, vidimo potencijal, posebno kada je u pitanju poboljšanje performansi naših procesa analize podataka.

Drugi alati i njihovi 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 Ch.iDSA72004B Tektronix digitalni serijski analizator, 20 GHz, 50 GS/s, 4 Ch.igraju važne uloge. Ovi analizatori često dolaze sa sopstvenim programskim interfejsima koji vam omogućavaju da automatizujete prikupljanje i analizu podataka. Obično se programiranje ovih interfejsa vrši na jezicima kao što su C ili C++, koji su poznati po kontroli niskog nivoa i visokim performansama.

Pravi izbor

Dakle, kao što vidite, postoji mnogo programskih jezika koji se koriste u nauci o podacima, i svaki ima svoje prednosti. Prilikom odabira programskog jezika za svoj projekt nauke o podacima, morate uzeti u obzir faktore kao što su priroda podataka, specifični zadaci koje trebate obaviti i vlastite vještine i preferencije.

Ako tek počinjete da se bavite naukom o podacima, preporučio bih vam da prvo naučite Python. Lako ga je pokupiti, a na internetu su dostupni toni resursa. Nakon što ste dobro shvatili Python, možete početi istraživati ​​druge jezike kao što su R ili SQL ovisno o zahtjevima vašeg projekta.

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

Hajde da se povežemo

Ako ste na tržištu za visokokvalitetne podatke za svoje projekte nauke o podacima, ili ako imate bilo kakva pitanja o programskim jezicima koji se koriste u nauci o podacima, slobodno se obratite. Tu smo da vam pomognemo da maksimalno iskoristite svoje podatke i podignete svoje projekte na viši nivo.

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.