Principais linguagens e ferramentas de ciência de dados / aprendizado de máquina para dominar em 2022

Engenheiros de dados e engenheiros de aprendizado de máquina estão testemunhando um aumento acentuado em sua demanda e perspectivas de carreira, graças à ampla adoção de Big Data, IA e ML. Empresas em todos os paralelos do setor estão recrutando engenheiros de dados e engenheiros de ML que são proficientes em várias linguagens de programação e também podem trabalhar com várias ferramentas de ciência de dados e ferramentas de aprendizado de máquina.

À medida que a demanda por engenheiros de dados e engenheiros de ML continua crescendo, seus perfis de trabalho também estão evoluindo, assim como os requisitos de trabalho. As empresas esperam que os Engenheiros de Dados e Engenheiros de ML sejam programadores especializados que não apenas estejam a par de todas as últimas tendências do setor, mas também possam criar produtos inovadores usando várias ferramentas de Ciência de Dados.

Se você está se perguntando quais são essas ferramentas e linguagens que estamos falando, nós facilitamos para você – aqui está uma lista das dez principais ferramentas e linguagens de programação que todo Engenheiro de Dados e Engenheiro de ML deve conhecer!

As 5 principais linguagens de programação

1. Python

A imensa popularidade do Python no desenvolvimento de software e na comunidade de Data Science não é nada surpreendente. Existem várias vantagens de usar o Python para Data Science, pois essa linguagem de código aberto de alto nível é altamente dinâmica - suporta paradigmas de desenvolvimento orientado a objetos, imperativo, funcional e processual.

A melhor parte é que possui uma sintaxe simples e organizada, o que a torna a linguagem ideal para iniciantes. Outro grande aspecto da linguagem é que ela apresenta uma ampla variedade de bibliotecas e ferramentas para ML, como Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, NumPy e SciPy, para citar alguns .

2. C++

C++ é uma linguagem de programação de uso geral amplamente usada por desenvolvedores em todo o mundo para criar aplicativos sofisticados e de alto desempenho. Uma extensão da linguagem C, combina os recursos de linguagens de programação imperativas, orientadas a objetos e genéricas. As duas características fundamentais do C++ são velocidade e eficiência.

C++ permite que você obtenha um alto nível de controle sobre os recursos do sistema e a memória. O que a torna uma linguagem perfeitamente adequada para Machine Learning são seus repositórios de ML bem projetados – TensorFlow, LightGBM e Turi Create. Além disso, C++ é flexível no sentido de que pode ser usado para construir aplicativos que podem se adaptar a várias plataformas.

3. SQL

SQL significa Linguagem de Consulta Estruturada. É a linguagem padrão para sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional. SQL é usado para armazenar, manipular, recuperar e gerenciar dados em bancos de dados relacionais.

SQL pode ser incorporado em outras linguagens usando módulos SQL, bibliotecas e pré-compiladores. Quase todos os sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDMS), como MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Access, Ingres, Postgres usam SQL como sua linguagem de banco de dados padrão.

4. JavaScript

JavaScript é uma das linguagens de script da web mais populares. É uma linguagem dinâmica baseada em protótipos, multiparadigma, single-threaded, que suporta estilos de programação orientados a objetos, imperativos e declarativos.

Embora o JavaScript seja amplamente usado como linguagem de script para páginas da Web, mesmo ambientes que não sejam de navegador, incluindo Node.js, Apache CouchDB e Adobe Acrobat, usam a linguagem. O JavaScript vem equipado com muitas bibliotecas úteis para treinar e implantar modelos de ML, incluindo TensorFlow.js, Brain.js, machinelearn.js, math.js, face-api.js e R-js.

5. Java

Outra linguagem de programação de uso geral em nossa lista, Java é uma linguagem orientada a objetos baseada em classes usada para desenvolver software, aplicativos móveis, aplicativos da Web, jogos, servidores da Web/servidores de aplicativos e muito mais. Ele funciona no conceito WORA (write once, run anywhere) – uma vez que você compila um código em Java, você pode executar o código em todas as plataformas que suportam Java (sem necessidade de recompilação).

Hoje, o Java é usado por desenvolvedores e engenheiros para desenvolver ecossistemas de Big Data. Além disso, Java possui uma série de bibliotecas de ML como Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, Deeplearning4j., ELKI, RapidMiner e JSTAT.

As 5 principais ferramentas

1. AWS

Amazon Web Services (AWS) é uma plataforma segura de serviços em nuvem desenvolvida pela Amazon. Ele oferece serviços de nuvem sob demanda para indivíduos, empresas, corporações e até mesmo o governo, em um modelo de pagamento conforme o uso. A AWS fornece plataformas de computação em nuvem, armazenamento de banco de dados, entrega de conteúdo e várias outras funcionalidades para ajudar as empresas a escalar e expandir.

Usando a AWS, você pode executar servidores web e de aplicativos na nuvem para hospedar sites dinâmicos; armazene arquivos na nuvem e acesse-os de qualquer lugar, a qualquer hora; entregue arquivos estáticos/dinâmicos para qualquer pessoa em todo o mundo por meio de uma Content Delivery Network (CDN) e envie e-mails para seus clientes em massa.

2. TensorFlow

O TensorFlow é uma excelente ferramenta de Machine Learning para sistemas de Deep Learning. É uma biblioteca de software de aprendizado de máquina baseada em JavaScript de código aberto usada para treinar e implantar modelos no Node.js, bem como em navegadores. É também uma excelente ferramenta para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados.

Enquanto a biblioteca principal permite o desenvolvimento e o treinamento contínuos de modelos de ML em navegadores, o TensorFlow Lite é uma biblioteca leve para implantação de modelos em dispositivos móveis e incorporados. Há também o TensorFlow Extended – uma plataforma de ponta a ponta que ajuda a preparar dados, treinar, validar e implantar modelos de ML em grandes ambientes de produção.

3. PySpark

PySpark nada mais é do que Python para Spark. É uma amálgama da linguagem de programação Apache Spark e Python. O objetivo principal do PySpark é ajudar os codificadores a escrever e desenvolver aplicativos Spark em Python.

Enquanto o Apache Spark é uma estrutura de computação em cluster de código aberto, o Python é uma linguagem de programação de alto nível de uso geral com uma variedade de bibliotecas úteis. Ambos têm a simplicidade como principal recurso e podem ser usados ​​para aprendizado de máquina e análise de streaming em tempo real. Assim, justifica-se a colaboração. O PySpark é uma API Python para Spark que permite aproveitar a simplicidade do Python e a velocidade e o poder do Apache Spark para vários aplicativos de Big Data.

4. Colmeia

Hive é um software de data warehouse usado para processar dados estruturados na plataforma Hadoop. Ele é construído sobre o Hadoop e facilita a leitura, gravação e gerenciamento de grandes conjuntos de dados armazenados em armazenamento distribuído usando SQL.

Essencialmente, o Hive é uma plataforma usada para desenvolver scripts SQL para operações MapReduce. Ele tem três funções principais – sumarização de dados, consulta e análise. O Hive suporta consultas escritas em HiveQL ou HQL, uma linguagem declarativa semelhante a SQL.

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn é uma biblioteca de ML de código aberto para Python. Seu design é inspirado nas outras principais bibliotecas baseadas em Python – NumPy, SciPy e Matplotlib. Ele vem com vários algoritmos, incluindo máquina de vetor de suporte (SVM), florestas aleatórias, k-vizinhos, etc. Ele também contém uma série de outras ferramentas para aprendizado de máquina e modelagem estatística, como classificação, regressão, agrupamento e redução de dimensionalidade, seleção de modelo , e pré-processamento

De todas as bibliotecas de código aberto, o Scikit-Learn tem a melhor documentação. Ele não é usado apenas para construir modelos de ML, mas também é amplamente utilizado em competições Kaggle.

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Conclusão

Então, essa é a nossa lista das dez ferramentas de ciência de dados e linguagens de programação mais úteis e populares para engenheiros de dados/ML. Cada ferramenta é única de forma distinta e tem suas aplicações únicas. O truque para aproveitar ao máximo essas ferramentas é saber qual ferramenta/linguagem usar para cada situação. Se você é iniciante, pode utilizar essas ferramentas para fazer seus projetos de aprendizado de máquina.

Experimente linguagens de programação e ferramentas de ML. Aprenda por tentativa e erro. A única coisa importante aqui é a sua vontade de aprender – se você está curioso para aprender, o upskilling não é mais uma tarefa árdua! Se você quiser colocar a mão na massa em ferramentas de aprendizado de máquina, obtenha ajuda de mentores do setor, confira a Certificação Avançada em Machine Learning e Nuvem do IIT-Madras e upGrad.