Top-Sprachen und -Tools für Data Science / maschinelles Lernen, die 2022 zu meistern sind

Data Engineers und Machine Learning Engineers erleben dank der weit verbreiteten Einführung von Big Data, KI und ML einen starken Anstieg ihrer Nachfrage und Karriereaussichten. Unternehmen aus allen Bereichen der Branche stellen Data Engineers und ML Engineers ein, die mehrere Programmiersprachen beherrschen und auch mit einer Vielzahl verschiedener Data Science-Tools und Tools für maschinelles Lernen arbeiten können.

Da die Nachfrage nach Data Engineers und ML Engineers weiter wächst, entwickeln sich auch ihre Jobprofile und damit auch die Jobanforderungen. Unternehmen erwarten von Data Engineers und ML Engineers erfahrene Programmierer, die nicht nur über die neuesten Branchentrends auf dem Laufenden sind, sondern auch innovative Produkte mit verschiedenen Data Science-Tools erstellen können.

Wenn Sie sich fragen, was diese Tools und Sprachen sind, von denen wir so geschwärmt haben, haben wir es Ihnen leichter gemacht – hier ist eine Liste der Top-Ten-Tools und Programmiersprachen, die jeder Data Engineer und ML Engineer kennen muss!

Top 5 Programmiersprachen

1. Pythonschlange

Die immense Popularität von Python in der Softwareentwicklungs- und Data-Science-Community ist nicht überraschend. Die Verwendung von Python für Data Science bietet mehrere Vorteile, da diese High-Level-Open-Source-Sprache sehr dynamisch ist – sie unterstützt objektorientierte, imperative, funktionale sowie prozedurale Entwicklungsparadigmen.

Das Beste daran ist, dass es eine saubere und einfache Syntax hat, was es zur idealen Sprache für Anfänger macht. Ein weiterer großartiger Aspekt der Sprache ist, dass sie eine breite Palette von Bibliotheken und Tools für ML wie Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, NumPy und SciPy bietet, um nur einige zu nennen .

2. C++

C++ ist eine Allzweck-Programmiersprache, die von Entwicklern auf der ganzen Welt ausgiebig verwendet wird, um anspruchsvolle, leistungsstarke Anwendungen zu erstellen. Als Erweiterung der Sprache C kombiniert sie die Merkmale imperativer, objektorientierter und generischer Programmiersprachen. Die beiden grundlegenden Eigenschaften von C++ sind Geschwindigkeit und Effizienz.

C++ ermöglicht es Ihnen, ein hohes Maß an Kontrolle über Systemressourcen und Speicher zu erlangen. Was es zu einer perfekt geeigneten Sprache für maschinelles Lernen macht, sind seine gut gestalteten ML-Repositories – TensorFlow, LightGBM und Turi Create. Darüber hinaus ist C++ in dem Sinne flexibel, dass es zum Erstellen von Anwendungen verwendet werden kann, die sich an mehrere Plattformen anpassen können.

3. SQL

SQL steht für Structured Query Language. Es ist die Standardsprache für relationale Datenbankverwaltungssysteme. SQL wird zum Speichern, Bearbeiten, Abrufen und Verwalten von Daten in relationalen Datenbanken verwendet.

SQL kann mithilfe von SQL-Modulen, -Bibliotheken und -Precompilern in andere Sprachen eingebettet werden. Fast alle relationalen Datenbankmanagementsysteme (RDMS) wie MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Access, Ingres, Postgres verwenden SQL als ihre Standard-Datenbanksprache.

4. JavaScript

JavaScript ist eine der beliebtesten Web-Skriptsprachen. Es handelt sich um eine prototypbasierte, multiparadigmatische, Singlethread-, dynamische Sprache, die objektorientierte, imperative und deklarative Programmierstile unterstützt.

Obwohl JavaScript als Skriptsprache für Webseiten weit verbreitet ist, wird die Sprache auch von Nicht-Browser-Umgebungen wie Node.js, Apache CouchDB und Adobe Acrobat verwendet. JavaScript ist mit vielen Bibliotheken ausgestattet, die zum Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen nützlich sind, darunter TensorFlow.js, Brain.js, machinelearn.js, math.js, face-api.js und R-js.

5. Java

Eine weitere universelle Programmiersprache auf unserer Liste, Java, ist eine klassenbasierte, objektorientierte Sprache, die zur Entwicklung von Software, mobilen Anwendungen, Webanwendungen, Spielen, Webservern/Anwendungsservern und vielem mehr verwendet wird. Es funktioniert nach dem WORA-Konzept (Write Once, Run Anywhere) – sobald Sie einen Code in Java kompiliert haben, können Sie den Code auf allen Plattformen ausführen, die Java unterstützen (keine Neukompilierung erforderlich).

Heute wird Java von Entwicklern und Ingenieuren verwendet, um Big-Data-Ökosysteme zu entwickeln. Außerdem verfügt Java über eine Vielzahl von ML-Bibliotheken wie Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, Deeplearning4j., ELKI, RapidMiner und JSTAT.

Top 5 Werkzeuge

1. AWS

Amazon Web Services (AWS) ist eine sichere Cloud-Services-Plattform, die von Amazon entwickelt wurde. Es bietet Einzelpersonen, Unternehmen, Konzernen und sogar der Regierung On-Demand-Cloud-Dienste nach einem Pay-as-you-go-Modell an. AWS bietet Cloud-Computing-Plattformen, Datenbankspeicher, Bereitstellung von Inhalten und verschiedene andere Funktionen, um Unternehmen bei der Skalierung und Expansion zu unterstützen.

Mit AWS können Sie Web- und Anwendungsserver in der Cloud ausführen, um dynamische Websites zu hosten; Dateien in der Cloud speichern und von überall und jederzeit darauf zugreifen; Stellen Sie statische/dynamische Dateien über ein Content Delivery Network (CDN) an jeden auf der ganzen Welt bereit und senden Sie E-Mails in großen Mengen an Ihre Kunden.

2. TensorFlow

TensorFlow ist ein hervorragendes Tool für maschinelles Lernen für Deep-Learning-Systeme. Es ist eine JavaScript-basierte Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen, die zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen auf Node.js sowie in Browsern verwendet wird. Es ist auch ein ausgezeichnetes Werkzeug für numerische Berechnungen unter Verwendung von Datenflussdiagrammen.

Während die Kernbibliothek die nahtlose Entwicklung und das Training von ML-Modellen in Browsern ermöglicht, ist TensorFlow Lite eine leichtgewichtige Bibliothek zum Bereitstellen von Modellen auf mobilen und eingebetteten Geräten. Es gibt auch TensorFlow Extended – eine End-to-End-Plattform, die hilft, Daten vorzubereiten, ML-Modelle in großen Produktionsumgebungen zu trainieren, zu validieren und bereitzustellen.

3. PySpark

PySpark ist nichts anderes als Python für Spark. Es ist eine Verschmelzung der Programmiersprache Apache Spark und Python. Der Hauptzweck von PySpark besteht darin, Programmierern beim Schreiben und Entwickeln von Spark-Anwendungen in Python zu helfen.

Während Apache Spark ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework ist, ist Python eine allgemeine Programmiersprache auf hoher Ebene mit einer Reihe nützlicher Bibliotheken. Beide haben Einfachheit als Kernmerkmal und können für maschinelles Lernen und Echtzeit-Streaming-Analysen verwendet werden. Daher ist die Zusammenarbeit gerechtfertigt. PySpark ist eine Python-API für Spark, mit der Sie die Einfachheit von Python und die Geschwindigkeit und Leistung von Apache Spark für verschiedene Big-Data-Anwendungen nutzen können.

4. Bienenstock

Hive ist eine Data-Warehouse-Software, die zur Verarbeitung strukturierter Daten in der Hadoop-Plattform verwendet wird. Es baut auf Hadoop auf und erleichtert das Lesen, Schreiben und Verwalten großer Datensätze, die in einem verteilten Speicher mit SQL gespeichert sind.

Im Wesentlichen ist Hive eine Plattform, die zum Entwickeln von SQL-Typoskripten für MapReduce-Operationen verwendet wird. Es hat drei Kernfunktionen – Datenzusammenfassung, Abfrage und Analyse. Hive unterstützt Abfragen, die in HiveQL oder HQL geschrieben sind, einer deklarativen SQL-ähnlichen Sprache.

5. Scikit-Lernen

Scikit-Learn ist eine Open-Source-ML-Bibliothek für Python. Sein Design ist von den anderen führenden Python-basierten Bibliotheken inspiriert – NumPy, SciPy und Matplotlib. Es enthält verschiedene Algorithmen, darunter Support Vector Machine (SVM), zufällige Wälder, k-Nachbarn usw. Es enthält auch eine Vielzahl anderer Werkzeuge für maschinelles Lernen und statistische Modellierung wie Klassifizierung, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion, Modellauswahl , und Vorverarbeitung

Von allen Open-Source-Bibliotheken hat Scikit-Learn die beste Dokumentation. Es wird nicht nur zum Erstellen von ML-Modellen verwendet, sondern ist auch bei Kaggle-Wettbewerben weit verbreitet.

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Fazit

Das ist also unsere Liste der zehn nützlichsten und beliebtesten Data-Science-Tools und Programmiersprachen für Data/ML-Ingenieure. Jedes Werkzeug ist auf seine Weise einzigartig und hat seine einzigartigen Anwendungen. Der Trick, um diese Tools optimal zu nutzen, besteht darin, zu wissen, welches Tool/welche Sprache für welche Situation verwendet werden soll. Wenn Sie ein Anfänger sind, können Sie diese Tools für Ihre Machine-Learning-Projekte verwenden.

Experimentieren Sie mit Programmiersprachen und ML-Tools. Lernen Sie durch Versuch und Irrtum. Wichtig ist hier nur Ihre Lernbereitschaft – wenn Sie neugierig sind, bleibt die Weiterbildung keine mühselige Aufgabe mehr! Wenn Sie sich mit Tools für maschinelles Lernen die Hände schmutzig machen möchten, holen Sie sich Hilfe von Mentoren aus der Branche, sehen Sie sich die Advanced Certification in Machine Learning and Cloud von IIT-Madras & upGrad an.