I migliori linguaggi e strumenti per la scienza dei dati/apprendimento automatico da padroneggiare nel 2022

Data Engineers e Machine Learning Engineers stanno assistendo a un forte aumento della loro domanda e delle loro prospettive di carriera, grazie all'adozione diffusa di Big Data, AI e ML. Le aziende di tutti i settori paralleli stanno reclutando ingegneri di dati e ingegneri di ML che sono esperti in più linguaggi di programmazione e possono anche lavorare con una serie di diversi strumenti di scienza dei dati e strumenti di machine learning.

Poiché la domanda di ingegneri di dati e ingegneri di ML continua a crescere, anche i loro profili professionali si stanno evolvendo, così come i requisiti di lavoro. Le aziende si aspettano che Data Engineers e ML Engineers siano programmatori esperti che non solo sono al passo con tutte le ultime tendenze del settore, ma possono anche creare prodotti innovativi utilizzando vari strumenti di Data Science.

Se ti stai chiedendo quali siano questi strumenti e linguaggi di cui siamo stati entusiasti, ti abbiamo semplificato la vita: ecco un elenco dei primi dieci strumenti e linguaggi di programmazione che ogni Data Engineer e ML Engineer deve conoscere!

I 5 migliori linguaggi di programmazione

1. Pitone

L'immensa popolarità di Python nello sviluppo di software e nella comunità di Data Science non sorprende. Esistono molteplici vantaggi nell'utilizzo di Python per Data Science poiché questo linguaggio open source di alto livello è altamente dinamico: supporta paradigmi di sviluppo orientato agli oggetti, imperativo, funzionale e procedurale.

La parte migliore è che ha una sintassi ordinata e semplice che lo rende il linguaggio ideale per i principianti. Un altro grande aspetto del linguaggio è che presenta un'ampia gamma di librerie e strumenti per ML come Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, NumPy e SciPy, solo per citarne alcuni .

2. C++

C++ è un linguaggio di programmazione generico ampiamente utilizzato dagli sviluppatori di tutto il mondo per creare applicazioni sofisticate e ad alte prestazioni. Estensione del linguaggio C, combina le caratteristiche dei linguaggi di programmazione imperativi, orientati agli oggetti e generici. Le due caratteristiche fondamentali del C++ sono velocità ed efficienza.

C++ consente di ottenere un elevato livello di controllo sulle risorse di sistema e sulla memoria. Ciò che lo rende un linguaggio perfettamente adatto per Machine Learning sono i suoi repository ML ben progettati: TensorFlow, LightGBM e Turi Create. Inoltre, C++ è flessibile, nel senso che può essere utilizzato per creare applicazioni in grado di adattarsi a più piattaforme.

3. SQL

SQL sta per Structured Query Language. È il linguaggio standard per i sistemi di gestione di database relazionali. SQL viene utilizzato per archiviare, manipolare, recuperare e gestire i dati nei database relazionali.

SQL può essere incorporato in altri linguaggi utilizzando moduli SQL, librerie e precompilatori. Quasi tutti i sistemi di gestione di database relazionali (RDMS) come MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Access, Ingres, Postgres utilizzano SQL come linguaggio di database standard.

4. JavaScript

JavaScript è uno dei linguaggi di scripting web più popolari. È un linguaggio dinamico basato su prototipi, multiparadigma, a thread singolo, che supporta stili di programmazione orientati agli oggetti, imperativi e dichiarativi.

Sebbene JavaScript sia ampiamente utilizzato come linguaggio di scripting per le pagine Web, anche gli ambienti non browser inclusi Node.js, Apache CouchDB e Adobe Acrobat utilizzano il linguaggio. JavaScript è dotato di molte librerie utili per l'addestramento e la distribuzione di modelli ML tra cui TensorFlow.js, Brain.js, machinelearn.js, math.js, face-api.js e R-js.

5. Giava

Un altro linguaggio di programmazione generico nel nostro elenco, Java è un linguaggio orientato agli oggetti basato su classi utilizzato per sviluppare software, applicazioni mobili, applicazioni Web, giochi, server Web/server di applicazioni e molto altro. Funziona sul concetto WORA (scrivi una volta, esegui ovunque): una volta compilato un codice in Java, puoi eseguirlo su tutte le piattaforme che supportano Java (non è necessaria la ricompilazione).

Oggi, Java è utilizzato da sviluppatori e ingegneri per sviluppare ecosistemi di Big Data. Inoltre, Java ha una serie di librerie ML come Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, Deeplearning4j., ELKI, RapidMiner e JSTAT.

I 5 migliori strumenti

1. AWS

Amazon Web Services (AWS) è una piattaforma di servizi cloud sicura sviluppata da Amazon. Offre servizi cloud su richiesta a privati, imprese, aziende e persino al governo, secondo un modello con pagamento in base al consumo. AWS fornisce piattaforme di cloud computing, archiviazione di database, distribuzione di contenuti e varie altre funzionalità per aiutare le aziende a scalare ed espandersi.

Utilizzando AWS, puoi eseguire server Web e applicazioni nel cloud per ospitare siti Web dinamici; archiviare i file sul cloud e accedervi da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento; consegna file statici/dinamici a chiunque in tutto il mondo tramite una rete di distribuzione dei contenuti (CDN) e invia e-mail ai tuoi clienti in blocco.

2. Flusso tensoriale

TensorFlow è un eccellente strumento di Machine Learning per i sistemi di Deep Learning. È una libreria software open source basata su JavaScript utilizzata per il training e la distribuzione di modelli su Node.js e nei browser. È anche uno strumento eccellente per il calcolo numerico utilizzando i grafici del flusso di dati.

Mentre la libreria principale consente lo sviluppo e l'addestramento senza interruzioni di modelli ML nei browser, TensorFlow Lite, una libreria leggera per la distribuzione di modelli su dispositivi mobili e incorporati. C'è anche TensorFlow Extended, una piattaforma end-to-end che aiuta a preparare dati, addestrare, convalidare e distribuire modelli ML in ambienti di produzione di grandi dimensioni.

3. PySpark

PySpark non è altro che Python per Spark. È una fusione del linguaggio di programmazione Apache Spark e Python. Lo scopo principale di PySpark è aiutare i programmatori a scrivere e sviluppare applicazioni Spark in Python.

Mentre Apache Spark è un framework di elaborazione cluster open source, Python è un linguaggio di programmazione generico e di alto livello con una serie di utili librerie. Entrambi hanno la semplicità come caratteristica principale e possono essere utilizzati per l'apprendimento automatico e l'analisi dello streaming in tempo reale. Quindi la collaborazione è giustificata. PySpark è un'API Python per Spark che ti consente di sfruttare la semplicità di Python e la velocità e la potenza di Apache Spark per varie applicazioni Big Data.

4. Alveare

Hive è un software di data warehouse utilizzato per l'elaborazione di dati strutturati nella piattaforma Hadoop. È basato su Hadoop e facilita la lettura, la scrittura e la gestione di grandi set di dati archiviati nello storage distribuito utilizzando SQL.

In sostanza, Hive è una piattaforma utilizzata per sviluppare dattiloscritti SQL per le operazioni MapReduce. Ha tre funzioni principali: riepilogo dei dati, query e analisi. Hive supporta le query scritte in HiveQL o HQL, un linguaggio dichiarativo simile a SQL.

5. Scikit-Impara

Scikit-Learn è una libreria ML open source per Python. Il suo design è ispirato alle altre migliori librerie basate su Python: NumPy, SciPy e Matplotlib. Viene fornito con vari algoritmi, tra cui Support Vector Machine (SVM), foreste casuali, k-neighbors, ecc. Contiene anche una serie di altri strumenti per l'apprendimento automatico e la modellazione statistica come classificazione, regressione, clustering e riduzione della dimensionalità, selezione del modello e pre-elaborazione

Di tutte le librerie open source, Scikit-Learn ha la migliore documentazione. Non viene utilizzato solo per la costruzione di modelli ML, ma è anche ampiamente utilizzato nelle competizioni Kaggle.

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Conclusione

Quindi, questo è il nostro elenco dei dieci strumenti di scienza dei dati e linguaggi di programmazione più utili e popolari per ingegneri di dati/ML. Ogni strumento è unico in un modo distinto e ha le sue applicazioni uniche. Il trucco per sfruttare al meglio questi strumenti è sapere quale strumento/linguaggio utilizzare per quale situazione. Se sei un principiante, puoi utilizzare questi strumenti per realizzare i tuoi progetti di machine learning.

Sperimenta con linguaggi di programmazione e strumenti ML. Impara attraverso tentativi ed errori. L'unica cosa importante qui è la tua volontà di imparare: se sei curioso di imparare, il miglioramento delle competenze non rimane più un compito arduo! Se vuoi sporcarti le mani con gli strumenti di machine learning, chiedi aiuto ai mentori del settore, dai un'occhiata alla certificazione avanzata di IIT-Madras e upGrad in Machine Learning e Cloud.