Limbi și instrumente de top pentru știința datelor/învățare automată de stăpânit în 2022

Inginerii de date și inginerii de învățare automată sunt martorii unei creșteri abrupte a cererii și a perspectivelor lor de carieră, datorită adoptării pe scară largă a Big Data, AI și ML. Companiile din toate paralelele industriei recrutează ingineri de date și ingineri ML care sunt competenți în mai multe limbaje de programare și pot lucra, de asemenea, cu o serie de instrumente diferite pentru știința datelor și instrumente de învățare automată.

Pe măsură ce cererea de ingineri de date și ingineri ML continuă să crească, profilurile lor de muncă evoluează, de asemenea, la fel și cerințele postului. Companiile se așteaptă ca inginerii de date și inginerii ML să fie programatori experți, care nu numai că sunt la curent cu toate cele mai recente tendințe din industrie, dar pot, de asemenea, să creeze produse inovatoare folosind diverse instrumente de știință a datelor.

Dacă vă întrebați care sunt aceste instrumente și limbaje de care ne bucurăm, v-am făcut totul mai ușor – iată o listă cu primele zece instrumente și limbaje de programare pe care fiecare inginer de date și inginer ML trebuie să le cunoască!

Top 5 limbaje de programare

1. Python

Popularitatea imensă a lui Python în dezvoltarea de software și comunitatea Data Science nu este nimic surprinzător. Există multiple avantaje ale utilizării Python pentru Data Science, deoarece acest limbaj open-source de nivel înalt este foarte dinamic – acceptă paradigme de dezvoltare orientate pe obiecte, imperative, funcționale și procedurale.

Cea mai bună parte este că are o sintaxă îngrijită și simplă, ceea ce îl face limbajul ideal pentru începători. Un alt aspect grozav al limbajului este că oferă o gamă largă de biblioteci și instrumente pentru ML, cum ar fi Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, NumPy și SciPy, pentru a numi câteva .

2. C++

C++ este un limbaj de programare de uz general care este utilizat pe scară largă de dezvoltatorii din întreaga lume pentru a crea aplicații sofisticate, de înaltă performanță. O extensie a limbajului C, combină caracteristicile limbajelor de programare imperative, orientate pe obiecte și generice. Cele două caracteristici fundamentale ale C++ sunt viteza și eficiența.

C++ vă permite să obțineți un nivel ridicat de control asupra resurselor sistemului și memoriei. Ceea ce îl face un limbaj perfect potrivit pentru Machine Learning sunt depozitele sale ML bine concepute - TensorFlow, LightGBM și Turi Create. În plus, C++ este flexibil în sensul că poate fi folosit pentru a construi aplicații care se pot adapta la mai multe platforme.

3. SQL

SQL înseamnă Structured Query Language. Este limbajul standard pentru sistemele de management al bazelor de date relaționale. SQL este folosit pentru stocarea, manipularea, preluarea și gestionarea datelor în baze de date relaționale.

SQL poate fi încorporat în alte limbi folosind module SQL, biblioteci și pre-compilatoare. Aproape toate sistemele de management al bazelor de date relaționale (RDMS) precum MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Access, Ingres, Postgres folosesc SQL ca limbaj standard al bazei de date.

4. JavaScript

JavaScript este unul dintre cele mai populare limbaje de scripting web. Este un limbaj dinamic, bazat pe prototipuri, multi-paradigma, cu un singur thread, care acceptă stiluri de programare orientate pe obiecte, imperative și declarative.

Deși JavaScript este utilizat pe scară largă ca limbaj de scripting pentru pagini web, chiar și mediile care nu sunt browser, inclusiv Node.js, Apache CouchDB și Adobe Acrobat folosesc limbajul. JavaScript este echipat cu multe biblioteci utile pentru instruirea și implementarea modelelor ML, inclusiv TensorFlow.js, Brain.js, machinelearn.js, math.js, face-api.js și R-js.

5. Java

Un alt limbaj de programare de uz general de pe lista noastră, Java este un limbaj bazat pe clasă, orientat pe obiecte, folosit pentru a dezvolta software, aplicații mobile, aplicații web, jocuri, servere web/servere de aplicații și multe altele. Funcționează pe conceptul WORA (scrie o dată, rulează oriunde) – odată ce compilați un cod în Java, puteți rula codul pe toate platformele care acceptă Java (nu este nevoie de recompilare).

Astăzi, Java este folosit de dezvoltatori și ingineri pentru a dezvolta ecosisteme Big Data. De asemenea, Java are o serie de biblioteci ML precum Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, Deeplearning4j., ELKI, RapidMiner și JSTAT.

Top 5 instrumente

1. AWS

Amazon Web Services (AWS) este o platformă securizată de servicii cloud dezvoltată de Amazon. Oferă servicii cloud la cerere persoanelor fizice, întreprinderilor, corporațiilor și chiar guvernului, pe un model de tip pay-as-you-go. AWS oferă platforme de cloud computing, stocare baze de date, livrare de conținut și diverse alte funcționalități pentru a ajuta companiile să se extindă și să se extindă.

Folosind AWS, puteți rula servere web și de aplicații în cloud pentru găzduirea site-urilor web dinamice; stocați fișiere pe cloud și accesați-le de oriunde, oricând; livrați fișiere statice/dinamice oricui din întreaga lume printr-o rețea de livrare de conținut (CDN) și trimiteți e-mail-uri clienților dvs. în vrac.

2. TensorFlow

TensorFlow este un instrument excelent de învățare automată pentru sistemele de învățare profundă. Este o bibliotecă de software de învățare automată cu sursă deschisă, bazată pe JavaScript, utilizată pentru instruirea și implementarea modelelor pe Node.js, precum și în browsere. Este, de asemenea, un instrument excelent pentru calcul numeric folosind grafice de flux de date.

În timp ce biblioteca de bază permite dezvoltarea și instruirea fără probleme a modelelor ML în browsere, TensorFlow Lite, o bibliotecă ușoară pentru implementarea modelelor pe dispozitive mobile și încorporate. Există, de asemenea, TensorFlow Extended – o platformă end-to-end care ajută la pregătirea datelor, instruirea, validarea și implementarea modelelor ML în medii mari de producție.

3. PySpark

PySpark nu este altceva decât Python pentru Spark. Este o amalgamare a limbajului de programare Apache Spark și Python. Scopul principal al PySpark este de a ajuta programatorii să scrie și să dezvolte aplicații Spark în Python.

În timp ce Apache Spark este un cadru open-source de calcul în cluster, Python este un limbaj de programare de nivel înalt, cu scop general, cu o serie de biblioteci utile. Ambele au simplitatea ca caracteristică de bază și pot fi utilizate pentru învățare automată și analize de streaming în timp real. Prin urmare, colaborarea este justificată. PySpark este un API Python pentru Spark care vă permite să profitați de simplitatea Python și de viteza și puterea Apache Spark pentru diverse aplicații Big Data.

4. Stup

Hive este un software de depozit de date care este utilizat pentru procesarea datelor structurate în platforma Hadoop. Este construit pe Hadoop și facilitează citirea, scrierea și gestionarea seturi de date mari stocate în stocare distribuită folosind SQL.

În esență, Hive este o platformă folosită pentru a dezvolta scripturi SQL pentru operațiunile MapReduce. Are trei funcții de bază - rezumarea datelor, interogare și analiză. Hive acceptă interogări scrise în HiveQL sau HQL, un limbaj declarativ asemănător SQL.

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn este o bibliotecă ML open-source pentru Python. Designul său este inspirat de celelalte biblioteci de top bazate pe Python - NumPy, SciPy și Matplotlib. Vine cu diverși algoritmi, inclusiv suport vector machine (SVM), păduri aleatoare, k-neighbours etc. Conține, de asemenea, o serie de alte instrumente pentru învățare automată și modelare statistică, cum ar fi clasificarea, regresia, gruparea și reducerea dimensionalității, selecția modelului. , și preprocesare

Dintre toate bibliotecile open-source, Scikit-Learn are cea mai bună documentație. Nu este folosit doar pentru construirea de modele ML, ci este utilizat pe scară largă în competițiile Kaggle.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Concluzie

Deci, aceasta este lista noastră cu cele mai utile și populare zece instrumente de știință a datelor și limbaje de programare pentru inginerii de date/ML. Fiecare instrument este unic într-un mod distinct și are aplicațiile sale unice. Trucul pentru a utiliza la maximum aceste instrumente este să știi ce instrument/limbă să folosești pentru ce situație. Dacă sunteți începător, puteți utiliza aceste instrumente pentru a vă realiza proiectele de învățare automată.

Experimentați cu limbaje de programare și instrumente ML. Învață prin încercări și erori. Singurul lucru important aici este disponibilitatea ta de a învăța – dacă ești curios să înveți, perfecționarea nu mai rămâne o sarcină grea! Dacă doriți să vă murdăriți mâna cu instrumentele de învățare automată, obțineți ajutor de la mentorii din industrie, consultați Certificarea avansată IIT-Madras și upGrad în învățare automată și cloud.