Top Data Science / Langages et outils d'apprentissage automatique à maîtriser en 2022

Les ingénieurs de données et les ingénieurs en apprentissage automatique assistent à une forte augmentation de leur demande et de leurs perspectives de carrière, grâce à l'adoption généralisée du Big Data, de l'IA et du ML. Des entreprises de tous les parallèles de l'industrie recrutent des ingénieurs de données et des ingénieurs ML qui maîtrisent plusieurs langages de programmation et peuvent également travailler avec une multitude d'outils de science des données et d'outils d'apprentissage automatique.

Alors que la demande d'ingénieurs de données et d'ingénieurs ML continue de croître, leurs profils de poste évoluent également, tout comme les exigences du poste. Les entreprises s'attendent à ce que les ingénieurs de données et les ingénieurs ML soient des programmeurs experts qui sont non seulement au courant de toutes les dernières tendances de l'industrie, mais peuvent également créer des produits innovants à l'aide de divers outils de science des données.

Si vous vous demandez quels sont ces outils et langages dont nous raffolons, nous vous avons facilité la tâche : voici une liste des dix meilleurs outils et langages de programmation que tout ingénieur de données et ingénieur ML doit connaître !

Top 5 des langages de programmation

1.Python

L'immense popularité de Python dans la communauté du développement logiciel et de la science des données n'a rien de surprenant. L'utilisation de Python pour la science des données présente de nombreux avantages, car ce langage open source de haut niveau est très dynamique - il prend en charge les paradigmes de développement orientés objet, impératifs, fonctionnels et procéduraux.

La meilleure partie est qu'il a une syntaxe soignée et simple qui en fait le langage idéal pour les débutants. Un autre aspect intéressant du langage est qu'il propose une large gamme de bibliothèques et d'outils pour ML tels que Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, NumPy et SciPy, pour n'en nommer que quelques-uns .

2.C++

C++ est un langage de programmation à usage général largement utilisé par les développeurs du monde entier pour créer des applications sophistiquées et performantes. Extension du langage C, il combine les fonctionnalités des langages de programmation impératifs, orientés objet et génériques. Les deux caractéristiques fondamentales du C++ sont la rapidité et l'efficacité.

C++ vous permet d'obtenir un haut niveau de contrôle sur les ressources système et la mémoire. Ce qui en fait un langage parfaitement adapté à l'apprentissage automatique, ce sont ses référentiels ML bien conçus - TensorFlow, LightGBM et Turi Create. De plus, C++ est flexible dans le sens où il peut être utilisé pour créer des applications pouvant s'adapter à plusieurs plates-formes.

3. SQL

SQL signifie langage de requête structuré. C'est le langage standard des systèmes de gestion de bases de données relationnelles. SQL est utilisé pour stocker, manipuler, récupérer et gérer des données dans des bases de données relationnelles.

SQL peut être intégré dans d'autres langages à l'aide de modules, de bibliothèques et de précompilateurs SQL. Presque tous les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDMS) tels que MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Access, Ingres, Postgres utilisent SQL comme langage de base de données standard.

4. JavaScript

JavaScript est l'un des langages de script Web les plus populaires. Il s'agit d'un langage dynamique basé sur des prototypes, multi-paradigme, à thread unique, qui prend en charge les styles de programmation orientés objet, impératifs et déclaratifs.

Bien que JavaScript soit largement utilisé comme langage de script pour les pages Web, même les environnements autres que les navigateurs, notamment Node.js, Apache CouchDB et Adobe Acrobat, utilisent ce langage. JavaScript est équipé de nombreuses bibliothèques utiles pour la formation et le déploiement de modèles ML, notamment TensorFlow.js, Brain.js, machinelearn.js, math.js, face-api.js et R-js.

5.Java

Un autre langage de programmation à usage général sur notre liste, Java est un langage orienté objet basé sur des classes utilisé pour développer des logiciels, des applications mobiles, des applications Web, des jeux, des serveurs Web/serveurs d'applications, et bien plus encore. Il fonctionne sur le concept WORA (écrire une fois, exécuter n'importe où) - une fois que vous avez compilé un code en Java, vous pouvez exécuter le code sur toutes les plates-formes prenant en charge Java (pas besoin de recompilation).

Aujourd'hui, Java est utilisé par les développeurs et les ingénieurs pour développer des écosystèmes Big Data. En outre, Java possède une multitude de bibliothèques ML telles que Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, Deeplearning4j., ELKI, RapidMiner et JSTAT.

Les 5 meilleurs outils

1.AWS

Amazon Web Services (AWS) est une plateforme de services cloud sécurisée développée par Amazon. Il offre des services cloud à la demande aux particuliers, aux entreprises, aux sociétés et même au gouvernement, sur un modèle de paiement à l'utilisation. AWS fournit des plates-formes de cloud computing, un stockage de base de données, la diffusion de contenu et diverses autres fonctionnalités pour aider les entreprises à évoluer et à se développer.

À l'aide d'AWS, vous pouvez exécuter des serveurs Web et d'applications dans le cloud pour héberger des sites Web dynamiques. stocker des fichiers sur le cloud et y accéder de n'importe où, n'importe quand ; distribuez des fichiers statiques/dynamiques à n'importe qui dans le monde via un réseau de diffusion de contenu (CDN) et envoyez des e-mails à vos clients en masse.

2. TensorFlow

TensorFlow est un excellent outil d'apprentissage automatique pour les systèmes d'apprentissage en profondeur. Il s'agit d'une bibliothèque logicielle open source d'apprentissage automatique basée sur JavaScript, utilisée pour la formation et le déploiement de modèles sur Node.js ainsi que dans les navigateurs. C'est aussi un excellent outil pour le calcul numérique à l'aide de graphes de flux de données.

Alors que la bibliothèque principale permet le développement et la formation transparents de modèles ML dans les navigateurs, TensorFlow Lite, une bibliothèque légère pour le déploiement de modèles sur des appareils mobiles et intégrés. Il existe également TensorFlow Extended, une plate-forme de bout en bout qui permet de préparer les données, de former, de valider et de déployer des modèles ML dans de grands environnements de production.

3. PySpark

PySpark n'est rien d'autre que Python pour Spark. Il s'agit d'une fusion des langages de programmation Apache Spark et Python. L'objectif principal de PySpark est d'aider les codeurs à écrire et à développer des applications Spark en Python.

Alors qu'Apache Spark est un framework de calcul en cluster open source, Python est un langage de programmation de haut niveau à usage général avec un éventail de bibliothèques utiles. Les deux ont la simplicité comme caractéristique principale et peuvent être utilisés pour l'apprentissage automatique et l'analyse de flux en temps réel. La collaboration est donc justifiée. PySpark est une API Python pour Spark qui vous permet de tirer parti de la simplicité de Python ainsi que de la vitesse et de la puissance d'Apache Spark pour diverses applications Big Data.

4. Ruche

Hive est un logiciel d'entrepôt de données utilisé pour le traitement de données structurées dans la plate-forme Hadoop. Il est construit sur Hadoop et facilite la lecture, l'écriture et la gestion de grands ensembles de données stockés dans un stockage distribué à l'aide de SQL.

Hive est essentiellement une plate-forme utilisée pour développer des scripts SQL pour les opérations MapReduce. Il a trois fonctions principales : la synthèse des données, la requête et l'analyse. Hive prend en charge les requêtes écrites en HiveQL ou HQL, un langage déclaratif de type SQL.

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn est une bibliothèque ML open source pour Python. Sa conception est inspirée des autres principales bibliothèques basées sur Python - NumPy, SciPy et Matplotlib. Il est livré avec divers algorithmes, y compris la machine à vecteurs de support (SVM), les forêts aléatoires, les k-voisins, etc. Il contient également une foule d'autres outils pour l'apprentissage automatique et la modélisation statistique tels que la classification, la régression, le regroupement et la réduction de dimensionnalité, la sélection de modèles. , et pré-traitement

De toutes les bibliothèques open source, Scikit-Learn possède la meilleure documentation. Il n'est pas seulement utilisé pour la construction de modèles ML, mais est également largement utilisé dans les compétitions Kaggle.

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Conclusion

Voici donc notre liste des dix outils de science des données et langages de programmation les plus utiles et les plus populaires pour les ingénieurs Data/ML. Chaque outil est unique d'une manière distincte et a ses applications uniques. L'astuce pour tirer le meilleur parti de ces outils est de savoir quel outil/langage utiliser pour quelle situation. Si vous êtes débutant, vous pouvez utiliser ces outils pour réaliser vos projets d'apprentissage automatique.

Expérimentez avec les langages de programmation et les outils ML. Apprenez par essais et erreurs. La seule chose qui compte ici est votre volonté d'apprendre - si vous êtes curieux d'apprendre, la montée en compétences ne reste plus une tâche ardue ! Si vous voulez vous salir les mains sur les outils d'apprentissage automatique, obtenez l'aide de mentors de l'industrie, consultez la certification avancée d'IIT-Madras & upGrad en apprentissage automatique et cloud.