Лучшие языки и инструменты для науки о данных / машинного обучения, которые нужно освоить в 2022 году

Инженеры данных и инженеры по машинному обучению наблюдают резкий рост спроса и карьерных перспектив благодаря широкому внедрению больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Компании во всех отраслях отрасли набирают инженеров данных и инженеров по машинному обучению, которые владеют несколькими языками программирования, а также могут работать с множеством различных инструментов Data Science и инструментов машинного обучения.

Поскольку спрос на инженеров данных и инженеров машинного обучения продолжает расти, их профили работы также развиваются, как и требования к работе. Компании ожидают, что инженеры данных и инженеры машинного обучения будут опытными программистами, которые не только в курсе всех последних отраслевых тенденций, но и могут создавать инновационные продукты с использованием различных инструментов Data Science.

Если вам интересно, что это за инструменты и языки, о которых мы бредили, мы упростили вам задачу — вот список из десяти лучших инструментов и языков программирования, которые должен знать каждый инженер данных и инженер по машинному обучению!

Топ 5 языков программирования

1. Питон

Огромная популярность Python в сообществе разработчиков программного обеспечения и Data Science неудивительна. Существует множество преимуществ использования Python для науки о данных, поскольку этот высокоуровневый язык с открытым исходным кодом очень динамичен — он поддерживает объектно-ориентированные, императивные, функциональные, а также процедурные парадигмы разработки.

Самое приятное то, что у него аккуратный и простой синтаксис, что делает его идеальным языком для начинающих. Еще одним замечательным аспектом языка является то, что он содержит широкий спектр библиотек и инструментов для машинного обучения, таких как Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, NumPy и SciPy, и это лишь некоторые из них .

2. С++

C++ — это язык программирования общего назначения, который широко используется разработчиками по всему миру для создания сложных высокопроизводительных приложений. Являясь расширением языка C, он сочетает в себе черты императивного, объектно-ориентированного и универсального языков программирования. Двумя фундаментальными характеристиками C++ являются скорость и эффективность.

C++ позволяет получить высокий уровень контроля над системными ресурсами и памятью. Что делает его идеально подходящим языком для машинного обучения, так это его хорошо спроектированные репозитории машинного обучения — TensorFlow, LightGBM и Turi Create. Кроме того, C++ является гибким в том смысле, что его можно использовать для создания приложений, которые могут адаптироваться к различным платформам.

3. SQL

SQL расшифровывается как язык структурированных запросов. Это стандартный язык для систем управления реляционными базами данных. SQL используется для хранения, обработки, извлечения и управления данными в реляционных базах данных.

SQL можно встраивать в другие языки с помощью модулей SQL, библиотек и предварительных компиляторов. Почти все системы управления реляционными базами данных (RDMS), такие как MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Access, Ingres, Postgres, используют SQL в качестве стандартного языка баз данных.

4. JavaScript

JavaScript — один из самых популярных языков веб-скриптов. Это основанный на прототипах, мультипарадигменный, однопоточный, динамический язык, который поддерживает объектно-ориентированный, императивный и декларативный стили программирования.

Хотя JavaScript широко используется в качестве языка сценариев для веб-страниц, даже небраузерные среды, включая Node.js, Apache CouchDB и Adobe Acrobat, используют этот язык. В JavaScript есть множество библиотек, полезных для обучения и развертывания моделей машинного обучения, включая TensorFlow.js, Brain.js, machinelearn.js, math.js, face-api.js и R-js.

5. Ява

Еще один язык программирования общего назначения в нашем списке. Java — это объектно-ориентированный язык на основе классов, используемый для разработки программного обеспечения, мобильных приложений, веб-приложений, игр, веб-серверов/серверов приложений и многого другого. Он работает на основе концепции WORA (написать один раз, запустить где угодно) — после того, как вы скомпилируете код на Java, вы можете запускать код на всех платформах, поддерживающих Java (перекомпиляция не требуется).

Сегодня Java используется разработчиками и инженерами для разработки экосистем больших данных. Кроме того, в Java есть множество библиотек машинного обучения, таких как Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, Deeplearning4j., ELKI, RapidMiner и JSTAT.

5 лучших инструментов

1. АМС

Amazon Web Services (AWS) — это защищенная платформа облачных сервисов, разработанная Amazon. Он предлагает облачные услуги по запросу для частных лиц, предприятий, корпораций и даже правительства по модели оплаты по мере использования. AWS предоставляет платформы облачных вычислений, хранилище баз данных, доставку контента и различные другие функции, помогающие компаниям масштабироваться и расширяться.

Используя AWS, вы можете запускать веб-серверы и серверы приложений в облаке для размещения динамических веб-сайтов; хранить файлы в облаке и получать к ним доступ из любого места и в любое время; доставляйте статические/динамические файлы кому угодно по всему миру через сеть доставки контента (CDN) и массово рассылайте электронные письма своим клиентам.

2. Тензорный поток

TensorFlow — отличный инструмент машинного обучения для систем глубокого обучения. Это программная библиотека машинного обучения на основе JavaScript с открытым исходным кодом, используемая для обучения и развертывания моделей на Node.js, а также в браузерах. Это также отличный инструмент для числовых вычислений с использованием графов потока данных.

В то время как основная библиотека позволяет беспрепятственно разрабатывать и обучать модели машинного обучения в браузерах, TensorFlow Lite — облегченная библиотека для развертывания моделей на мобильных и встроенных устройствах. Существует также TensorFlow Extended — комплексная платформа, которая помогает подготавливать данные, обучать, проверять и развертывать модели машинного обучения в крупных производственных средах.

3. ПиСпарк

PySpark — это не что иное, как Python для Spark. Это объединение языков программирования Apache Spark и Python. Основная цель PySpark — помочь программистам писать и разрабатывать приложения Spark на Python.

В то время как Apache Spark — это среда кластерных вычислений с открытым исходным кодом, Python — это язык программирования общего назначения высокого уровня с набором полезных библиотек. Оба имеют простоту в качестве своей основной функции и могут использоваться для машинного обучения и потоковой аналитики в реальном времени. Так что сотрудничество оправдано. PySpark — это API Python для Spark, который позволяет использовать простоту Python, а также скорость и мощность Apache Spark для различных приложений больших данных.

4. Улей

Hive — это программное обеспечение хранилища данных, которое используется для обработки структурированных данных на платформе Hadoop. Он построен на основе Hadoop и упрощает чтение, запись и управление большими наборами данных, хранящимися в распределенном хранилище, с помощью SQL.

По сути, Hive — это платформа, используемая для разработки машинописных текстов SQL для операций MapReduce. Он имеет три основные функции: обобщение данных, запрос и анализ. Hive поддерживает запросы, написанные на HiveQL или HQL, декларативном языке, подобном SQL.

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn — это библиотека машинного обучения для Python с открытым исходным кодом. Его дизайн вдохновлен другими ведущими библиотеками на основе Python — NumPy, SciPy и Matplotlib. Он поставляется с различными алгоритмами, включая машину опорных векторов (SVM), случайные леса, k-соседей и т. д. Он также содержит множество других инструментов для машинного обучения и статистического моделирования, таких как классификация, регрессия, кластеризация и уменьшение размерности, выбор модели. и предварительная обработка

Из всех библиотек с открытым исходным кодом у Scikit-Learn лучшая документация. Он используется не только для построения моделей машинного обучения, но и широко используется в соревнованиях Kaggle.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Заключение

Итак, это наш список из десяти самых полезных и популярных инструментов для обработки и анализа данных и языков программирования для инженеров по обработке данных/машинному обучению. Каждый инструмент уникален по-своему и имеет свои уникальные области применения. Хитрость в использовании этих инструментов в полной мере заключается в том, чтобы знать, какой инструмент / язык использовать для какой ситуации. Если вы новичок, вы можете использовать эти инструменты для своих проектов машинного обучения.

Экспериментируйте с языками программирования и инструментами машинного обучения. Учитесь методом проб и ошибок. Единственная важная вещь здесь — это ваше желание учиться — если вам интересно учиться, повышение квалификации больше не остается сложной задачей! Если вы хотите запачкать руки инструментами машинного обучения, обратитесь за помощью к отраслевым наставникам, ознакомьтесь с расширенной сертификацией IIT-Madras и upGrad в области машинного обучения и облачных вычислений.