Najlepsze języki i narzędzia do nauki danych / uczenia maszynowego do opanowania w 2022 r.

Inżynierowie danych i inżynierowie uczenia maszynowego są świadkami gwałtownego wzrostu popytu i perspektyw zawodowych dzięki powszechnemu przyjęciu Big Data, AI i ML. Firmy z całej branży rekrutują inżynierów danych i inżynierów ML, którzy biegle posługują się wieloma językami programowania, a także mogą pracować z wieloma różnymi narzędziami Data Science i Machine Learning.

Ponieważ zapotrzebowanie na inżynierów danych i inżynierów ML stale rośnie, ich profile zawodowe również ewoluują, podobnie jak wymagania zawodowe. Firmy oczekują, że Data Engineers i ML Engineers będą doświadczonymi programistami, którzy nie tylko są na bieżąco z najnowszymi trendami w branży, ale potrafią również tworzyć innowacyjne produkty przy użyciu różnych narzędzi Data Science.

Jeśli zastanawiasz się, czym są te narzędzia i języki, którymi się zachwycamy, ułatwiliśmy Ci to — oto lista dziesięciu najlepszych narzędzi i języków programowania, które każdy inżynier danych i inżynier ML musi znać!

5 najlepszych języków programowania

1. Python

Ogromna popularność Pythona w społeczności twórców oprogramowania i Data Science nie jest niczym zaskakującym. Korzystanie z Pythona do nauki o danych ma wiele zalet, ponieważ ten wysokopoziomowy język open-source jest bardzo dynamiczny — obsługuje paradygmaty programowania obiektowego, imperatywne, funkcjonalne i proceduralne.

Najlepsze jest to, że ma schludną i prostą składnię, co czyni go idealnym językiem dla początkujących. Innym świetnym aspektem języka jest to, że zawiera szeroką gamę bibliotek i narzędzi dla ML, takich jak Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, NumPy i SciPy, żeby wymienić tylko kilka .

2. C++

C++ to język programowania ogólnego przeznaczenia, który jest szeroko używany przez programistów na całym świecie do tworzenia zaawansowanych aplikacji o wysokiej wydajności. Rozszerzenie języka C, łączy w sobie cechy języków programowania imperatywnego, obiektowego i generycznego. Dwie podstawowe cechy C++ to szybkość i wydajność.

C++ pozwala uzyskać wysoki poziom kontroli nad zasobami systemowymi i pamięcią. To, co czyni go idealnym językiem do uczenia maszynowego, to dobrze zaprojektowane repozytoria ML – TensorFlow, LightGBM i Turi Create. Co więcej, C++ jest elastyczny w tym sensie, że można go używać do tworzenia aplikacji, które można dostosować do wielu platform.

3. SQL

SQL oznacza Structured Query Language. Jest to standardowy język systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych. SQL służy do przechowywania, manipulowania, pobierania i zarządzania danymi w relacyjnych bazach danych.

SQL można osadzić w innych językach przy użyciu modułów, bibliotek i prekompilatorów SQL. Prawie wszystkie systemy zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDMS), takie jak MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Access, Ingres, Postgres, używają SQL jako standardowego języka baz danych.

4. JavaScript

JavaScript to jeden z najpopularniejszych języków skryptów internetowych. Jest to oparty na prototypach, wieloparadygmatyczny, jednowątkowy, dynamiczny język, który obsługuje style programowania obiektowego, imperatywnego i deklaratywnego.

Chociaż JavaScript jest powszechnie używany jako język skryptowy dla stron internetowych, nawet środowiska inne niż przeglądarki, w tym Node.js, Apache CouchDB i Adobe Acrobat, używają tego języka. JavaScript jest wyposażony w wiele bibliotek przydatnych do trenowania i wdrażania modeli ML, w tym TensorFlow.js, Brain.js, machinelearn.js, math.js, face-api.js i R-js.

5. Jawa

Kolejny język programowania ogólnego przeznaczenia na naszej liście, Java to oparty na klasach, zorientowany obiektowo język używany do tworzenia oprogramowania, aplikacji mobilnych, aplikacji internetowych, gier, serwerów internetowych/serwerów aplikacji i wielu innych. Działa w oparciu o koncepcję WORA (napisz raz, uruchom gdziekolwiek) – po skompilowaniu kodu w Javie możesz uruchomić kod na wszystkich platformach obsługujących Javę (bez konieczności rekompilacji).

Obecnie Java jest wykorzystywana przez programistów i inżynierów do tworzenia ekosystemów Big Data. Ponadto Java ma wiele bibliotek ML, takich jak Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, Deeplearning4j., ELKI, RapidMiner i JSTAT.

5 najlepszych narzędzi

1. AWS

Amazon Web Services (AWS) to bezpieczna platforma usług w chmurze opracowana przez Amazon. Oferuje usługi w chmurze na żądanie osobom fizycznym, przedsiębiorstwom, korporacjom, a nawet rządowi w modelu płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem. AWS zapewnia platformy przetwarzania w chmurze, przechowywanie baz danych, dostarczanie treści i różne inne funkcje, aby pomóc firmom skalować i rozwijać się.

Korzystając z AWS, możesz uruchomić serwery internetowe i aplikacje w chmurze do hostowania dynamicznych stron internetowych; przechowuj pliki w chmurze i uzyskuj do nich dostęp z dowolnego miejsca i o każdej porze; dostarczaj statyczne/dynamiczne pliki do każdego na całym świecie za pośrednictwem sieci dostarczania treści (CDN) i masowo wysyłaj wiadomości e-mail do swoich klientów.

2. Przepływ Tensora

TensorFlow to doskonałe narzędzie do uczenia maszynowego dla systemów Deep Learning. Jest to biblioteka oprogramowania do uczenia maszynowego typu open source oparta na języku JavaScript, wykorzystywana do uczenia i wdrażania modeli w środowisku Node.js oraz w przeglądarkach. Jest to również doskonałe narzędzie do obliczeń numerycznych z wykorzystaniem wykresów przepływu danych.

Podczas gdy podstawowa biblioteka umożliwia bezproblemowe opracowywanie i trenowanie modeli ML w przeglądarkach, TensorFlow Lite, lekka biblioteka do wdrażania modeli na urządzeniach mobilnych i osadzonych. Istnieje również TensorFlow Extended — kompleksowa platforma, która pomaga przygotowywać dane, trenować, weryfikować i wdrażać modele ML w dużych środowiskach produkcyjnych.

3. PySpark

PySpark to nic innego jak Python dla Sparka. Jest to połączenie języka programowania Apache Spark i Python. Głównym celem PySpark jest pomoc programistom w pisaniu i rozwijaniu aplikacji Spark w Pythonie.

Podczas gdy Apache Spark jest platformą do obliczeń klastrowych typu open source, Python jest uniwersalnym językiem programowania wysokiego poziomu z szeregiem przydatnych bibliotek. Obie mają prostotę jako podstawową funkcję i mogą być używane do uczenia maszynowego i analizy strumieniowej w czasie rzeczywistym. Stąd współpraca jest uzasadniona. PySpark to interfejs API języka Python dla platformy Spark, który pozwala wykorzystać prostotę języka Python oraz szybkość i moc Apache Spark w różnych aplikacjach Big Data.

4. Ula

Hive to oprogramowanie hurtowni danych, które służy do przetwarzania uporządkowanych danych na platformie Hadoop. Jest zbudowany na platformie Hadoop i ułatwia odczytywanie, zapisywanie i zarządzanie dużymi zestawami danych przechowywanymi w rozproszonej pamięci masowej za pomocą SQL.

Zasadniczo Hive to platforma służąca do tworzenia skryptów SQL dla operacji MapReduce. Ma trzy podstawowe funkcje – podsumowywanie danych, zapytania i analizę. Hive obsługuje zapytania napisane w HiveQL lub HQL, deklaratywnym języku podobnym do języka SQL.

5. Nauka Scikit

Scikit-Learn to otwarta biblioteka ML dla Pythona. Jego projekt jest inspirowany innymi najlepszymi bibliotekami opartymi na Pythonie — NumPy, SciPy i Matplotlib. Zawiera różne algorytmy, w tym maszynę wektorów nośnych (SVM), losowe lasy, k-sąsiedztwo itp. Zawiera również wiele innych narzędzi do uczenia maszynowego i modelowania statystycznego, takich jak klasyfikacja, regresja, grupowanie i redukcja wymiarów, wybór modelu i wstępne przetwarzanie

Spośród wszystkich bibliotek typu open source, Scikit-Learn ma najlepszą dokumentację. Jest używany nie tylko do budowania modeli ML, ale jest również szeroko stosowany w zawodach Kaggle.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Wniosek

Oto nasza lista dziesięciu najbardziej użytecznych i popularnych narzędzi Data Science oraz języków programowania dla inżynierów Data/ML. Każde narzędzie jest wyjątkowe w inny sposób i ma swoje unikalne zastosowania. Sztuczka, aby w pełni wykorzystać te narzędzia, polega na tym, aby wiedzieć, którego narzędzia/języka użyć w danej sytuacji. Jeśli jesteś początkującym, możesz wykorzystać te narzędzia do realizacji projektów związanych z uczeniem maszynowym.

Eksperymentuj z językami programowania i narzędziami ML. Ucz się metodą prób i błędów. Jedyną ważną rzeczą tutaj jest Twoja chęć do nauki – jeśli jesteś ciekawy nauki, podnoszenie umiejętności nie pozostaje już żmudnym zadaniem! Jeśli chcesz pobrudzić sobie ręce narzędziami uczenia maszynowego, uzyskaj pomoc od mentorów z branży, zapoznaj się z Zaawansowaną certyfikacją IIT-Madras & upGrad w zakresie uczenia maszynowego i chmury.