2022年に習得するトップデータサイエンス/機械学習言語とツール

データエンジニアと機械学習エンジニアは、ビッグデータ、AI、MLの普及のおかげで、需要とキャリアの見通しが急上昇しているのを目の当たりにしています。 業界のあらゆる分野の企業が、複数のプログラミング言語に精通し、さまざまなデータサイエンスツールや機械学習ツールを使用できるデータエンジニアとMLエンジニアを採用しています。

データエンジニアとMLエンジニアの需要が拡大し続けるにつれて、彼らの職務プロファイルも進化し、職務要件も進化しています。 企業は、データエンジニアとMLエンジニアが、最新の業界トレンドすべてに対応しているだけでなく、さまざまなデータサイエンスツールを使用して革新的な製品を作成できるエキスパートプログラマーであることを期待しています。

これらのツールと言語が私たちが絶賛しているものであるかどうか疑問に思っている場合は、それを簡単にしました。これは、すべてのデータエンジニアとMLエンジニアが知っておく必要のあるツールとプログラミング言語のトップ10のリストです。

トップ5プログラミング言語

1. Python

ソフトウェア開発およびデータサイエンスコミュニティでのPythonの絶大な人気は、驚くべきことではありません。 この高レベルのオープンソース言語は非常に動的であるため、データサイエンスにPythonを使用することには複数の利点があります。これは、オブジェクト指向、命令型、機能型、および手続き型開発パラダイムをサポートします。

最良の部分は、それが初心者にとって理想的な言語になる、きちんとしたシンプルな構文を持っていることです。 この言語のもう1つの優れた点は、Scikit-Learn、TensorFlow、Keras、NumPy、SciPyなどのML用の幅広いライブラリとツールを備えていることです。

2. C ++

C ++は、洗練された高性能アプリケーションを作成するために世界中の開発者によって広く使用されている汎用プログラミング言語です。 C言語の拡張であり、命令型、オブジェクト指向、およびジェネリックプログラミング言語の機能を組み合わせたものです。 C ++の2つの基本的な特性は、速度と効率です。

C ++を使用すると、システムリソースとメモリを高度に制御できます。 機械学習に最適な言語であるのは、適切に設計されたMLリポジトリ（TensorFlow、LightGBM、Turi Create）です。 さらに、C ++は、複数のプラットフォームに適応できるアプリケーションを構築するために使用できるという意味で柔軟性があります。

3. SQL

SQLはStructuredQueryLanguageの略です。 これは、リレーショナルデータベース管理システムの標準言語です。 SQLは、リレーショナルデータベースのデータの保存、操作、取得、および管理に使用されます。

SQLは、SQLモジュール、ライブラリ、およびプリコンパイラを使用して、他の言語に埋め込むことができます。 MySQL、MS Access、Oracle、Sybase、Informix、Access、Ingres、Postgresなどのほとんどすべてのリレーショナルデータベース管理システム（RDMS）は、標準のデータベース言語としてSQLを使用しています。

4. JavaScript

JavaScriptは、最も人気のあるWebスクリプト言語の1つです。 これは、プロトタイプベースのマルチパラダイム、シングルスレッド、動的言語であり、オブジェクト指向、必須、および宣言型のプログラミングスタイルをサポートします。

JavaScriptはWebページのスクリプト言語として広く使用されていますが、Node.js、Apache CouchDB、AdobeAcrobatなどの非ブラウザー環境でもこの言語を使用しています。 JavaScriptには、TensorFlow.js、Brain.js、machinelearn.js、math.js、face-api.js、R-jsなどのMLモデルのトレーニングとデプロイに役立つ多くのライブラリが用意されています。

5.Java

私たちのリストにあるもう1つの汎用プログラミング言語であるJavaは、ソフトウェア、モバイルアプリケーション、Webアプリケーション、ゲーム、Webサーバー/アプリケーションサーバーなどの開発に使用されるクラスベースのオブジェクト指向言語です。 これは、WORA（1回の書き込み、どこでも実行）の概念で機能します。Javaでコードをコンパイルすると、Javaをサポートするすべてのプラットフォームでコードを実行できます（再コンパイルの必要はありません）。

現在、Javaは、開発者やエンジニアがビッグデータエコシステムを開発するために使用しています。 また、Javaには、Weka、ADAMS、JavaML、Mahout、Deeplearning4j。、ELKI、RapidMiner、JSTATなどのMLライブラリのホストがあります。

トップ5ツール

1. AWS

アマゾンウェブサービス（AWS）は、アマゾンによって開発された安全なクラウドサービスプラットフォームです。 個人、企業、企業、さらには政府に、従量制のモデルでオンデマンドのクラウドサービスを提供します。 AWSは、クラウドコンピューティングプラットフォーム、データベースストレージ、コンテンツ配信、およびその他のさまざまな機能を提供して、ビジネスの拡張と拡張を支援します。

AWSを使用すると、動的なWebサイトをホストするためにクラウドでWebサーバーとアプリケーションサーバーを実行できます。 ファイルをクラウドに保存し、いつでもどこからでもアクセスできます。 コンテンツ配信ネットワーク（CDN）を介して世界中の誰にでも静的/動的ファイルを配信し、顧客に電子メールをまとめて送信します。

2.TensorFlow

TensorFlowは、ディープラーニングシステム向けの優れた機械学習ツールです。 これは、Node.jsおよびブラウザーでモデルをトレーニングおよびデプロイするために使用されるオープンソースのJavaScriptベースの機械学習ソフトウェアライブラリです。 また、データフローグラフを使用した数値計算のための優れたツールです。

コアライブラリはブラウザでのMLモデルのシームレスな開発とトレーニングを可能にしますが、TensorFlow Liteは、モバイルおよび組み込みデバイスにモデルをデプロイするための軽量ライブラリです。 TensorFlow Extendedもあります。これは、データの準備、トレーニング、検証、および大規模な本番環境でのMLモデルのデプロイを支援するエンドツーエンドのプラットフォームです。

3. PySpark

PySparkはPythonforSparkに他なりません。 これは、ApacheSparkとPythonプログラミング言語の融合です。 PySparkの主な目的は、コーダーがPythonでSparkアプリケーションを作成および開発するのを支援することです。

Apache Sparkはオープンソースのクラスターコンピューティングフレームワークですが、Pythonは、便利なライブラリの配列を備えた汎用の高水準プログラミング言語です。 どちらもコア機能としてシンプルさを備えており、機械学習とリアルタイムストリーミング分析に使用できます。 したがって、コラボレーションは正当化されます。 PySparkはSpark用のPythonAPIであり、Pythonのシンプルさと、さまざまなビッグデータアプリケーションにApacheSparkの速度とパワーを活用できます。

4.ハイブ

Hiveは、Hadoopプラットフォームで構造化データを処理するために使用されるデータウェアハウスソフトウェアです。 Hadoop上に構築されており、SQLを使用して分散ストレージに保存されている大規模なデータセットの読み取り、書き込み、および管理を容易にします。

基本的に、HiveはMapReduce操作用のSQLタイプスクリプトを開発するために使用されるプラットフォームです。 データの要約、クエリ、分析の3つのコア機能があります。 Hiveは、宣言型SQLのような言語であるHiveQLまたはHQLで記述されたクエリをサポートします。

5.Scikit-Learn

Scikit-Learnは、Python用のオープンソースのMLライブラリです。 その設計は、他の上位のPythonベースのライブラリであるNumPy、SciPy、およびMatplotlibに触発されています。 サポートベクターマシン（SVM）、ランダムフォレスト、k近傍法など、さまざまなアルゴリズムが付属しています。また、分類、回帰、クラスタリング、次元削減、モデル選択など、機械学習や統計モデリングのための他のツールも多数含まれています。 、および前処理

すべてのオープンソースライブラリの中で、Scikit-Learnには最高のドキュメントがあります。 MLモデルの構築に使用されるだけでなく、Kaggleの競技会でも広く使用されています。

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

結論

これが、データ/MLエンジニア向けの最も便利で人気のある10のデータサイエンスツールとプログラミング言語のリストです。 各ツールは独自の方法で独自のものであり、独自のアプリケーションがあります。 これらのツールを最大限に活用する秘訣は、どのツール/言語をどの状況で使用するかを知ることです。 初心者の場合は、これらのツールを利用して機械学習プロジェクトを実行できます。

プログラミング言語とMLツールを試してみてください。 試行錯誤しながら学びましょう。 ここで唯一重要なことは、学ぶ意欲です。学びたいと思っている場合、スキルアップはもはや困難な作業ではありません。 機械学習ツールを手に入れたい場合は、業界のメンターの助けを借りて、IIT-Madras＆upGradの機械学習とクラウドの高度な認定を確認してください。