أفضل لغات وأدوات في علوم البيانات / تعلم الآلة للإتقان في عام 2022

يشهد مهندسو البيانات ومهندسو التعلم الآلي ارتفاعًا حادًا في طلبهم وآفاق حياتهم المهنية ، وذلك بفضل الاعتماد الواسع النطاق للبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تقوم الشركات في جميع أوجه التشابه في الصناعة بتوظيف مهندسي البيانات ومهندسي ML الذين يتقنون لغات برمجة متعددة ويمكنهم أيضًا العمل مع مجموعة مختلفة من أدوات علوم البيانات وأدوات التعلم الآلي.

مع استمرار نمو الطلب على مهندسي البيانات ومهندسي ML ، تتطور ملفات تعريف الوظائف الخاصة بهم أيضًا ، وكذلك متطلبات الوظيفة. تتوقع الشركات أن يكون مهندسو البيانات ومهندسو ML مبرمجين خبراء لا يواكبون أحدث اتجاهات الصناعة فحسب ، بل يمكنهم أيضًا إنشاء منتجات مبتكرة باستخدام أدوات علوم البيانات المختلفة.

إذا كنت تتساءل عن ماهية هذه الأدوات واللغات التي كنا نتشوق لها ، فقد سهلنا الأمر عليك - إليك قائمة بأهم عشرة أدوات ولغات برمجة يجب أن يعرفها كل مهندس بيانات ومهندس ML!

أفضل 5 لغات برمجة

1. بايثون

شعبية Python الهائلة في تطوير البرمجيات ومجتمع علوم البيانات ليست مفاجأة. هناك مزايا متعددة لاستخدام Python لعلوم البيانات حيث أن هذه اللغة مفتوحة المصدر عالية المستوى ديناميكية للغاية - فهي تدعم نماذج التطوير الموجهة للكائنات ، والحتمية ، والوظيفية ، وكذلك الإجرائية.

أفضل جزء هو أنه يحتوي على بناء جملة أنيق وبسيط مما يجعله اللغة المثالية للمبتدئين. جانب آخر رائع للغة هو أنها تحتوي على مجموعة واسعة من المكتبات والأدوات لـ ML مثل Scikit-Learn و TensorFlow و Keras و NumPy و SciPy ، على سبيل المثال لا الحصر .

2. C ++

C ++ هي لغة برمجة للأغراض العامة يستخدمها المطورون على نطاق واسع في جميع أنحاء العالم لإنشاء تطبيقات متطورة وعالية الأداء. امتداد للغة C ، فهو يجمع بين ميزات لغات البرمجة العامة والموجهة للكائنات. السمتان الأساسيتان لـ C ++ هما السرعة والكفاءة.

يتيح لك C ++ الحصول على مستوى عالٍ من التحكم في موارد النظام والذاكرة. ما يجعلها لغة مناسبة تمامًا للتعلم الآلي هو مستودعات ML المصممة جيدًا - TensorFlow و LightGBM و Turi Create. علاوة على ذلك ، فإن C ++ مرنة بمعنى أنه يمكن استخدامها لبناء تطبيقات يمكن أن تتكيف مع منصات متعددة.

3. SQL

SQL لتقف على لغة الاستعلام الهيكلية. إنها اللغة القياسية لأنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية. يستخدم SQL لتخزين ومعالجة واسترجاع وإدارة البيانات في قواعد البيانات العلائقية.

يمكن تضمين SQL في لغات أخرى باستخدام وحدات SQL والمكتبات والمجمعات المسبقة. تستخدم جميع أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDMS) تقريبًا مثل MySQL و MS Access و Oracle و Sybase و Informix و Access و Ingres و Postgres لغة SQL كلغة قياسية لقواعد البيانات.

4. جافا سكريبت

JavaScript هي إحدى لغات البرمجة النصية الأكثر شيوعًا على الويب. إنها لغة ديناميكية تعتمد على النموذج الأولي ، ومتعددة النماذج ، وخيوط واحدة ، وديناميكية ، وتدعم أنماط البرمجة الموجهة للكائنات ، والضرورية ، والتصريحية.

على الرغم من استخدام JavaScript على نطاق واسع كلغة برمجة نصية لصفحات الويب ، إلا أن البيئات التي لا تحتوي على مستعرض بما في ذلك Node.js و Apache CouchDB و Adobe Acrobat تستخدم اللغة. يأتي JavaScript مزودًا بالعديد من المكتبات المفيدة للتدريب ونشر نماذج ML بما في ذلك TensorFlow.js و Brain.js و machinelearn.js و math.js و face-api.js و R-js.

5. جافا

لغة برمجة أخرى للأغراض العامة في قائمتنا ، Java هي لغة قائمة على الفصل وموجهة نحو الكائنات تُستخدم لتطوير البرامج وتطبيقات الهاتف المحمول وتطبيقات الويب والألعاب وخوادم الويب / خوادم التطبيقات وغير ذلك الكثير. إنه يعمل على مفهوم WORA (الكتابة مرة واحدة ، والتشغيل في أي مكان) - بمجرد قيامك بتجميع كود في Java ، يمكنك تشغيل الكود على جميع الأنظمة الأساسية التي تدعم Java (لا حاجة لإعادة الترجمة).

اليوم ، يتم استخدام Java من قبل المطورين والمهندسين لتطوير النظم البيئية للبيانات الضخمة. أيضًا ، تحتوي Java على مجموعة من مكتبات ML مثل Weka و ADAMS و JavaML و Mahout و Deeplearning4j. و ELKI و RapidMiner و JSTAT.

أفضل 5 أدوات

1. AWS

Amazon Web Services (AWS) عبارة عن منصة خدمات سحابية آمنة طورتها أمازون. يقدم خدمات سحابية عند الطلب للأفراد والمؤسسات والشركات وحتى الحكومة ، على نموذج الدفع أولاً بأول. توفر AWS منصات الحوسبة السحابية وتخزين قواعد البيانات وتسليم المحتوى والعديد من الوظائف الأخرى لمساعدة الشركات على التوسع والتوسع.

باستخدام AWS ، يمكنك تشغيل خوادم الويب والتطبيقات في السحابة لاستضافة مواقع الويب الديناميكية ؛ تخزين الملفات على السحابة والوصول إليها من أي مكان وفي أي وقت ؛ تسليم ملفات ثابتة / ديناميكية لأي شخص في جميع أنحاء العالم عبر شبكة توصيل المحتوى (CDN) ، وإرسال رسائل بريد إلكتروني إلى عملائك بشكل مجمّع.

2. TensorFlow

TensorFlow هي أداة ممتازة لتعلم الآلة لأنظمة التعلم العميق. إنها مكتبة برامج تعلم الآلة مفتوحة المصدر تعتمد على JavaScript وتستخدم للتدريب ونشر النماذج على Node.js وكذلك في المتصفحات. إنها أيضًا أداة ممتازة للحساب العددي باستخدام الرسوم البيانية لتدفق البيانات.

بينما تسمح المكتبة الأساسية بالتطوير والتدريب السلس لنماذج ML في المتصفحات ، TensorFlow Lite ، مكتبة خفيفة الوزن لنشر النماذج على الأجهزة المحمولة والمدمجة. هناك أيضًا TensorFlow Extended - وهي منصة شاملة تساعد في إعداد البيانات والتدريب والتحقق من صحة ونشر نماذج ML في بيئات الإنتاج الكبيرة.

3. PySpark

PySpark ليست سوى Python لـ Spark. إنه اندماج بين لغة برمجة Apache Spark و Python. الغرض الأساسي من PySpark هو مساعدة المبرمجين على كتابة تطبيقات Spark وتطويرها في Python.

بينما يعد Apache Spark إطار عمل مفتوح المصدر للحوسبة العنقودية ، فإن Python هي لغة برمجة عالية المستوى للأغراض العامة مع مجموعة من المكتبات المفيدة. يتمتع كلاهما بالبساطة باعتبارها ميزتهما الأساسية ويمكن استخدامهما في التعلم الآلي وتحليلات البث في الوقت الفعلي. ومن ثم ، فإن التعاون له ما يبرره. PySpark هي واجهة برمجة تطبيقات Python لـ Spark تتيح لك الاستفادة من بساطة Python وسرعة وقوة Apache Spark لمختلف تطبيقات البيانات الكبيرة.

4. خلية

Hive هو برنامج مستودع بيانات يستخدم لمعالجة البيانات المنظمة في منصة Hadoop. تم تصميمه على Hadoop ويسهل قراءة مجموعات البيانات الكبيرة وكتابتها وإدارتها في التخزين الموزع باستخدام SQL.

بشكل أساسي ، Hive عبارة عن نظام أساسي يستخدم لتطوير نصوص SQL المطبوعة لعمليات MapReduce. لديها ثلاث وظائف أساسية - تلخيص البيانات والاستعلام والتحليل. يدعم Hive الاستعلامات المكتوبة بلغة HiveQL أو HQL ، وهي لغة توضيحية شبيهة بلغة SQL.

5. سكيكيت ليرن

Scikit-Learn هي مكتبة ML مفتوحة المصدر لـ Python. تصميمه مستوحى من المكتبات الأخرى القائمة على Python - NumPy و SciPy و Matplotlib. يأتي مع خوارزميات مختلفة ، بما في ذلك آلة ناقلات الدعم (SVM) ، والغابات العشوائية ، والجيران k ، وما إلى ذلك ، كما يحتوي على مجموعة من الأدوات الأخرى للتعلم الآلي والنمذجة الإحصائية مثل التصنيف والانحدار والتكتل وتقليل الأبعاد واختيار النموذج والمعالجة المسبقة

من بين جميع المكتبات مفتوحة المصدر ، لدى Scikit-Learn أفضل التوثيق. لا يتم استخدامه فقط لبناء نماذج ML ولكنه يستخدم أيضًا على نطاق واسع في مسابقات Kaggle.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

خاتمة

إذن ، هذه هي قائمتنا لأدوات علوم البيانات العشرة الأكثر فائدة وشعبية ولغات البرمجة لمهندسي البيانات / ML. كل أداة فريدة بطريقة مميزة ولها تطبيقاتها الفريدة. الحيلة للاستفادة من هذه الأدوات على أكمل وجه هي معرفة الأداة / اللغة التي يجب استخدامها في أي موقف. إذا كنت مبتدئًا ، فيمكنك استخدام هذه الأدوات للقيام بمشاريع التعلم الآلي الخاصة بك.

جرب لغات البرمجة وأدوات تعلم الآلة. تعلم من خلال التجربة والخطأ. الشيء الوحيد المهم هنا هو رغبتك في التعلم - إذا كنت مهتمًا بالتعلم ، فإن تحسين المهارات لم يعد مهمة شاقة! إذا كنت ترغب في التخلص من أدوات التعلم الآلي ، فاحصل على المساعدة من مرشدي الصناعة ، وتحقق من شهادة IIT-Madras & upGrad المتقدمة في التعلم الآلي والسحابة.