Bahasa & Alat Pembelajaran Mesin / Ilmu Data Teratas untuk Dikuasai pada tahun 2022

Insinyur Data dan Insinyur Pembelajaran Mesin menyaksikan peningkatan tajam dalam permintaan dan prospek karier mereka, berkat adopsi Big Data, AI, dan ML secara luas. Perusahaan di semua paralel industri merekrut Insinyur Data dan Insinyur ML yang mahir dalam berbagai bahasa pemrograman dan juga dapat bekerja dengan sejumlah alat Ilmu Data dan alat Pembelajaran Mesin yang berbeda.

Karena permintaan untuk Insinyur Data dan Insinyur ML terus berkembang, profil pekerjaan mereka juga berkembang, dan begitu pula persyaratan pekerjaan. Perusahaan mengharapkan Insinyur Data dan Insinyur ML menjadi programmer ahli yang tidak hanya mengikuti semua tren industri terbaru tetapi juga dapat menciptakan produk inovatif menggunakan berbagai alat Ilmu Data.

Jika Anda bertanya-tanya apa alat dan bahasa ini yang telah kami bicarakan, kami telah membuatnya lebih mudah untuk Anda – inilah daftar sepuluh alat dan bahasa pemrograman teratas yang harus diketahui oleh setiap Insinyur Data dan Insinyur ML!

5 Bahasa Pemrograman Teratas

1. Python

Popularitas besar Python dalam pengembangan perangkat lunak dan komunitas Ilmu Data bukanlah hal yang mengejutkan. Ada banyak keuntungan menggunakan Python untuk Ilmu Data karena bahasa sumber terbuka tingkat tinggi ini sangat dinamis – mendukung paradigma pengembangan berorientasi objek, imperatif, fungsional, dan prosedural.

Bagian terbaiknya adalah ia memiliki sintaks yang rapi dan sederhana yang menjadikannya bahasa yang ideal untuk pemula. Aspek hebat lainnya dari bahasa ini adalah ia menampilkan berbagai pustaka dan alat untuk ML seperti Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, NumPy, dan SciPy, untuk beberapa nama .

2. C++

C++ adalah bahasa pemrograman tujuan umum yang banyak digunakan oleh pengembang di seluruh dunia untuk membuat aplikasi yang canggih dan berkinerja tinggi. Perpanjangan dari bahasa C, menggabungkan fitur bahasa pemrograman imperatif, berorientasi objek, dan generik. Dua karakteristik mendasar dari C++ adalah kecepatan dan efisiensi.

C++ memungkinkan Anda untuk mendapatkan kontrol tingkat tinggi atas sumber daya dan memori sistem. Apa yang membuatnya menjadi bahasa yang sangat cocok untuk Machine Learning adalah repositori ML yang dirancang dengan baik – TensorFlow, LightGBM, dan Turi Create. Selain itu, C++ bersifat fleksibel dalam arti dapat digunakan untuk membangun aplikasi yang dapat beradaptasi dengan berbagai platform.

3. SQL

SQL adalah singkatan dari Structured Query Language. Ini adalah bahasa standar untuk sistem manajemen basis data relasional. SQL digunakan untuk menyimpan, memanipulasi, mengambil, dan mengelola data dalam database relasional.

SQL dapat disematkan dalam bahasa lain dengan menggunakan modul SQL, perpustakaan, dan pra-kompiler. Hampir semua sistem manajemen basis data relasional (RDMS) seperti MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Access, Ingres, Postgres menggunakan SQL sebagai bahasa basis data standar mereka.

4. JavaScript

JavaScript adalah salah satu bahasa scripting web yang paling populer. Ini adalah bahasa dinamis berbasis prototipe, multi-paradigma, utas tunggal, yang mendukung gaya pemrograman berorientasi objek, imperatif, dan deklaratif.

Meskipun JavaScript banyak digunakan sebagai bahasa skrip untuk halaman web, bahkan lingkungan non-browser termasuk Node.js, Apache CouchDB, dan Adobe Acrobat menggunakan bahasa tersebut. JavaScript dilengkapi dengan banyak library yang berguna untuk melatih dan menerapkan model ML termasuk TensorFlow.js, Brain.js, machinelearn.js, math.js, face-api.js, dan R-js.

5. Jawa

Bahasa pemrograman tujuan umum lainnya dalam daftar kami, Java adalah bahasa berorientasi objek berbasis kelas yang digunakan untuk mengembangkan perangkat lunak, aplikasi seluler, aplikasi web, game, server web/server aplikasi, dan banyak lagi. Ini berfungsi pada konsep WORA (tulis sekali, jalankan di mana saja) – setelah Anda mengkompilasi kode di Java, Anda dapat menjalankan kode di semua platform yang mendukung Java (tidak perlu kompilasi ulang).

Saat ini, Java digunakan oleh pengembang dan insinyur untuk mengembangkan ekosistem Big Data. Selain itu, Java memiliki sejumlah pustaka ML seperti Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, Deeplearning4j., ELKI, RapidMiner, dan JSTAT.

5 Alat Teratas

1. AWS

Amazon Web Services (AWS) adalah platform layanan cloud aman yang dikembangkan oleh Amazon. Ini menawarkan layanan cloud sesuai permintaan kepada individu, perusahaan, perusahaan, dan bahkan pemerintah, dengan model bayar sesuai pemakaian. AWS menyediakan platform komputasi awan, penyimpanan database, pengiriman konten, dan berbagai fungsi lainnya untuk membantu skala dan perluasan bisnis.

Menggunakan AWS, Anda dapat menjalankan server web dan aplikasi di cloud untuk menghosting situs web dinamis; menyimpan file di cloud dan mengaksesnya dari mana saja, kapan saja; mengirimkan file statis/dinamis kepada siapa pun di seluruh dunia melalui Jaringan Pengiriman Konten (CDN), dan mengirim email ke pelanggan Anda secara massal.

2. TensorFlow

TensorFlow adalah alat Pembelajaran Mesin yang sangat baik untuk sistem Pembelajaran Mendalam. Ini adalah perpustakaan perangkat lunak Pembelajaran Mesin berbasis JavaScript open-source yang digunakan untuk melatih dan menerapkan model di Node.js serta di browser. Ini juga merupakan alat yang sangat baik untuk perhitungan numerik menggunakan grafik aliran data.

Sementara pustaka inti memungkinkan pengembangan dan pelatihan model ML yang mulus di browser, TensorFlow Lite, pustaka ringan untuk menerapkan model pada perangkat seluler dan perangkat yang disematkan. Ada juga TensorFlow Extended – platform menyeluruh yang membantu menyiapkan data, melatih, memvalidasi, dan menerapkan model ML di lingkungan produksi besar.

3. PySpark

PySpark tidak lain adalah Python untuk Spark. Ini adalah penggabungan dari bahasa pemrograman Apache Spark dan Python. Tujuan utama PySpark adalah untuk membantu pembuat kode menulis dan mengembangkan aplikasi Spark dengan Python.

Sementara Apache Spark adalah open-source, kerangka kerja komputasi cluster, Python adalah tujuan umum, bahasa pemrograman tingkat tinggi dengan berbagai perpustakaan yang berguna. Keduanya memiliki kesederhanaan sebagai fitur intinya dan dapat digunakan untuk Machine Learning dan analitik streaming waktu nyata. Oleh karena itu, kerjasama itu wajar. PySpark adalah API Python untuk Spark yang memungkinkan Anda memanfaatkan kesederhanaan Python dan kecepatan serta kekuatan Apache Spark untuk berbagai aplikasi Big Data.

4. Sarang

Hive adalah perangkat lunak gudang data yang digunakan untuk memproses data terstruktur di platform Hadoop. Itu dibangun di atas Hadoop dan memfasilitasi membaca, menulis, dan mengelola kumpulan data besar yang disimpan dalam penyimpanan terdistribusi menggunakan SQL.

Pada dasarnya, Hive adalah platform yang digunakan untuk mengembangkan skrip SQL untuk operasi MapReduce. Ini memiliki tiga fungsi inti – peringkasan data, kueri, dan analisis. Hive mendukung kueri yang ditulis dalam HiveQL atau HQL, bahasa seperti SQL deklaratif.

5. Scikit-Belajar

Scikit-Learn adalah pustaka ML sumber terbuka untuk Python. Desainnya terinspirasi oleh pustaka berbasis Python teratas lainnya – NumPy, SciPy, dan Matplotlib. Muncul dengan berbagai algoritma, termasuk mesin vektor dukungan (SVM), hutan acak, k-neighbours, dll. Ini juga berisi sejumlah alat lain untuk Pembelajaran Mesin dan pemodelan statistik seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan dan pengurangan dimensi, pemilihan model , dan pra-pemrosesan

Dari semua perpustakaan sumber terbuka, Scikit-Learn memiliki dokumentasi terbaik. Ini tidak hanya digunakan untuk membangun model ML tetapi juga banyak digunakan dalam kompetisi Kaggle.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Kesimpulan

Jadi, itulah daftar sepuluh Alat Ilmu Data dan bahasa pemrograman paling berguna dan populer untuk Insinyur Data/ML. Setiap alat unik dengan cara yang berbeda dan memiliki aplikasi uniknya sendiri. Trik untuk memanfaatkan alat-alat ini secara maksimal adalah dengan mengetahui alat/bahasa mana yang digunakan untuk situasi tertentu. Jika Anda seorang pemula, Anda dapat menggunakan alat ini untuk melakukan proyek pembelajaran mesin Anda.

Bereksperimenlah dengan bahasa pemrograman dan alat ML. Belajar melalui trial and error. Satu-satunya hal penting di sini adalah kemauan Anda untuk belajar – jika Anda penasaran untuk belajar, upskilling tidak lagi menjadi tugas yang sulit! Jika Anda ingin menguasai alat pembelajaran mesin, dapatkan bantuan dari mentor industri, lihat Sertifikasi Lanjutan IIT-Madras & upGrad dalam Pembelajaran Mesin dan Cloud.