วิทยาศาสตร์ข้อมูลชั้นนำ / ภาษาและเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องจักรสำหรับผู้เชี่ยวชาญในปี 2022

วิศวกรข้อมูลและวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงกำลังประสบกับความต้องการและโอกาสในการทำงานที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก ต้องขอบคุณการนำบิ๊กดาต้า, AI และ ML ไปใช้อย่างแพร่หลาย บริษัทต่างๆ ในอุตสาหกรรมที่คล้ายคลึงกันกำลังสรรหา Data Engineer และ ML Engineer ที่เชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา และสามารถทำงานร่วมกับเครื่องมือ Data Science และเครื่องมือ Machine Learning ที่แตกต่างกัน

เนื่องจากความต้องการวิศวกรข้อมูลและวิศวกร ML เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โปรไฟล์งานของพวกเขาก็พัฒนาขึ้นเช่นกัน และข้อกำหนดของงานก็เช่นกัน บริษัทต่าง ๆ คาดหวังว่า Data Engineers และ ML Engineers จะเป็นโปรแกรมเมอร์ผู้เชี่ยวชาญที่ไม่เพียงแต่ตามเทรนด์อุตสาหกรรมล่าสุดทั้งหมด แต่ยังสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่โดยใช้เครื่องมือ Data Science ที่หลากหลาย

หากคุณสงสัยว่าเครื่องมือและภาษาเหล่านี้คืออะไรที่เรายกย่อง เราทำให้มันง่ายขึ้นสำหรับคุณ นี่คือรายการเครื่องมือและภาษาการเขียนโปรแกรม 10 อันดับแรกที่ Data Engineer และ ML Engineer ทุกคนต้องรู้!

ภาษาการเขียนโปรแกรม 5 อันดับแรก

1. Python

ความนิยมอย่างมากของ Python ในการพัฒนาซอฟต์แวร์และชุมชน Data Science นั้นไม่น่าแปลกใจเลย มีข้อดีหลายประการของการใช้ Python สำหรับ Data Science เนื่องจากภาษาโอเพนซอร์สระดับสูงนี้มีไดนามิกสูง รองรับเชิงวัตถุ จำเป็น ใช้งานได้จริง ตลอดจนกระบวนทัศน์การพัฒนาตามขั้นตอน

ส่วนที่ดีที่สุดคือมันมีรูปแบบที่เรียบร้อยและเรียบง่าย ซึ่งทำให้เป็นภาษาในอุดมคติสำหรับผู้เริ่มต้น อีกแง่มุมที่ยอดเยี่ยมของภาษาคือมีไลบรารีและเครื่องมือมากมายสำหรับ ML เช่น Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, NumPy และ SciPy เป็นต้น

2. C++

C ++ เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเอนกประสงค์ที่นักพัฒนาทั่วโลกใช้อย่างกว้างขวางเพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนและมีประสิทธิภาพสูง ส่วนขยายของภาษาซี เป็นการรวมคุณลักษณะของภาษาโปรแกรมเชิงบังคับเชิงวัตถุและทั่วไป ลักษณะพื้นฐานสองประการของ C++ คือความเร็วและประสิทธิภาพ

C ++ ช่วยให้คุณสามารถควบคุมทรัพยากรระบบและหน่วยความจำในระดับสูงได้ สิ่งที่ทำให้เป็นภาษาที่เหมาะสมอย่างสมบูรณ์แบบสำหรับ Machine Learning คือที่เก็บ ML ที่ออกแบบมาอย่างดี - TensorFlow, LightGBM และ Turi Create นอกจากนี้ C++ ยังมีความยืดหยุ่นในแง่ที่สามารถใช้สร้างแอปพลิเคชันที่สามารถปรับให้เข้ากับหลายแพลตฟอร์มได้

3. SQL

SQL ย่อมาจาก Structured Query Language เป็นภาษามาตรฐานสำหรับระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ SQL ใช้สำหรับจัดเก็บ จัดการ ดึงข้อมูล และจัดการข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

สามารถฝัง SQL ไว้ภายในภาษาอื่นๆ ได้โดยใช้โมดูล SQL, ไลบรารี และพรีคอมไพเลอร์ ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDMS) เกือบทั้งหมด เช่น MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Access, Ingres, Postgres ใช้ SQL เป็นภาษาฐานข้อมูลมาตรฐาน

4. JavaScript

JavaScript เป็นหนึ่งในภาษาสคริปต์เว็บที่ได้รับความนิยมมากที่สุด มันเป็นภาษาที่ใช้ต้นแบบ หลายกระบวนทัศน์ เธรดเดียว ไดนามิก ที่สนับสนุนรูปแบบการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ จำเป็น และประกาศ

แม้ว่า JavaScript จะใช้กันอย่างแพร่หลายในฐานะภาษาสคริปต์สำหรับหน้าเว็บ แม้แต่สภาพแวดล้อมที่ไม่ใช่เบราว์เซอร์รวมถึง Node.js, Apache CouchDB และ Adobe Acrobat ก็ใช้ภาษาดังกล่าว JavaScript มาพร้อมกับไลบรารี่มากมายที่มีประโยชน์สำหรับการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดล ML รวมถึง TensorFlow.js, Brain.js, machinelearn.js, math.js, face-api.js และ R-js

5. Java

ภาษาการเขียนโปรแกรมเอนกประสงค์ในรายการของเรา Java เป็นภาษาเชิงวัตถุที่ใช้ในชั้นเรียนซึ่งใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ แอปพลิเคชันมือถือ เว็บแอปพลิเคชัน เกม เว็บเซิร์ฟเวอร์/เซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชัน และอื่นๆ อีกมากมาย มันทำงานบนแนวคิด WORA (เขียนครั้งเดียว รันได้ทุกที่) เมื่อคุณคอมไพล์โค้ดใน Java แล้ว คุณสามารถรันโค้ดบนทุกแพลตฟอร์มที่รองรับ Java (ไม่จำเป็นต้องคอมไพล์ใหม่)

ปัจจุบัน Java ถูกใช้โดยนักพัฒนาและวิศวกรในการพัฒนาระบบนิเวศของ Big Data นอกจากนี้ Java ยังมีโฮสต์ของไลบรารี ML เช่น Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, Deeplearning4j., ELKI, RapidMiner และ JSTAT

เครื่องมือ 5 อันดับแรก

1. AWS

Amazon Web Services (AWS) เป็นแพลตฟอร์มบริการคลาวด์ที่ปลอดภัยซึ่งพัฒนาโดย Amazon ให้บริการคลาวด์แบบออนดีมานด์แก่บุคคล องค์กร บริษัท และแม้กระทั่งรัฐบาลในรูปแบบจ่ายตามการใช้งาน AWS มีแพลตฟอร์มการประมวลผลบนคลาวด์ พื้นที่จัดเก็บฐานข้อมูล การส่งเนื้อหา และฟังก์ชันอื่นๆ มากมายเพื่อช่วยให้ธุรกิจปรับขนาดและขยายได้

เมื่อใช้ AWS คุณสามารถเรียกใช้เซิร์ฟเวอร์เว็บและแอปพลิเคชันในระบบคลาวด์เพื่อโฮสต์เว็บไซต์แบบไดนามิก จัดเก็บไฟล์บนคลาวด์และเข้าถึงได้จากทุกที่ทุกเวลา ส่งไฟล์แบบคงที่/ไดนามิกให้กับทุกคนทั่วโลกผ่านเครือข่ายการจัดส่งเนื้อหา (CDN) และส่งอีเมลไปยังลูกค้าของคุณเป็นกลุ่ม

2. เทนเซอร์โฟลว์

TensorFlow เป็นเครื่องมือ Machine Learning ที่ยอดเยี่ยมสำหรับระบบ Deep Learning เป็นไลบรารีซอฟต์แวร์ Machine Learning แบบโอเพนซอร์สที่ใช้ JavaScript สำหรับการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดลบน Node.js เช่นเดียวกับในเบราว์เซอร์ นอกจากนี้ยังเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขโดยใช้กราฟการไหลของข้อมูล

แม้ว่าไลบรารีหลักจะช่วยให้การพัฒนาและฝึกอบรมโมเดล ML ในเบราว์เซอร์เป็นไปอย่างราบรื่น TensorFlow Lite ซึ่งเป็นไลบรารีขนาดเล็กสำหรับการปรับใช้โมเดลบนอุปกรณ์เคลื่อนที่และอุปกรณ์ฝังตัว นอกจากนี้ยังมี TensorFlow Extended ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มแบบ end-to-end ที่ช่วยเตรียมข้อมูล ฝึกอบรม ตรวจสอบ และปรับใช้โมเดล ML ในสภาพแวดล้อมการผลิตขนาดใหญ่

3. PySpark

PySpark เป็นเพียง Python สำหรับ Spark เป็นการผสมผสานระหว่างภาษาโปรแกรม Apache Spark และ Python วัตถุประสงค์หลักของ PySpark คือการช่วยให้ผู้เขียนโค้ดเขียนและพัฒนาแอปพลิเคชัน Spark ใน Python

แม้ว่า Apache Spark เป็นเฟรมเวิร์กการประมวลผลคลัสเตอร์แบบโอเพนซอร์ส แต่ Python เป็นภาษาโปรแกรมระดับสูงสำหรับใช้งานทั่วไป พร้อมด้วยอาร์เรย์ของไลบรารีที่มีประโยชน์ ทั้งสองมีความเรียบง่ายเป็นคุณสมบัติหลักและสามารถใช้สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์การสตรีมแบบเรียลไทม์ ความร่วมมือจึงเป็นธรรม PySpark เป็น Python API สำหรับ Spark ที่ให้คุณใช้ประโยชน์จากความเรียบง่ายของ Python และความเร็วและพลังของ Apache Spark สำหรับแอปพลิเคชัน Big Data ต่างๆ

4. ไฮฟ์

Hive เป็นซอฟต์แวร์คลังข้อมูลที่ใช้สำหรับประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างในแพลตฟอร์ม Hadoop มันถูกสร้างขึ้นบน Hadoop และอำนวยความสะดวกในการอ่าน เขียน และจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่จัดเก็บไว้ในที่จัดเก็บข้อมูลแบบกระจายโดยใช้ SQL

โดยพื้นฐานแล้ว Hive เป็นแพลตฟอร์มที่ใช้ในการพัฒนา SQL typescript สำหรับการดำเนินการ MapReduce มีฟังก์ชันหลักสามประการ ได้แก่ การสรุปข้อมูล การสืบค้น และการวิเคราะห์ Hive รองรับการสืบค้นที่เขียนด้วย HiveQL หรือ HQL ซึ่งเป็นภาษาที่มีลักษณะเหมือน SQL ที่ประกาศ

5. Scikit-เรียนรู้

Scikit-Learn เป็นไลบรารี ML โอเพ่นซอร์สสำหรับ Python การออกแบบได้รับแรงบันดาลใจจากไลบรารีบน Python ชั้นนำอื่น ๆ เช่น NumPy, SciPy และ Matplotlib มันมาพร้อมกับอัลกอริธึมต่างๆ รวมถึง support vector machine (SVM), random forests, k-neighbours เป็นต้น นอกจากนี้ยังมีเครื่องมืออื่นๆ สำหรับ Machine Learning และการสร้างแบบจำลองทางสถิติ เช่น การจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่มและการลดขนาด การเลือกแบบจำลอง และการประมวลผลล่วงหน้า

จากไลบรารีโอเพนซอร์ซทั้งหมด Scikit-Learn มีเอกสารประกอบที่ดีที่สุด ไม่เพียงแต่ใช้สำหรับสร้างโมเดล ML แต่ยังใช้กันอย่างแพร่หลายในการแข่งขัน Kaggle

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

บทสรุป

นั่นคือรายการเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลและภาษาโปรแกรมที่มีประโยชน์และได้รับความนิยมสูงสุดสิบรายการสำหรับวิศวกรข้อมูล/ML เครื่องมือแต่ละอย่างมีเอกลักษณ์เฉพาะตัวและมีการใช้งานที่เป็นเอกลักษณ์ เคล็ดลับในการใช้ประโยชน์จากเครื่องมือเหล่านี้อย่างเต็มที่คือการรู้ว่าเครื่องมือ/ภาษาใดที่จะใช้ในสถานการณ์ใด หากคุณเป็นมือใหม่ คุณสามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อทำโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงได้

ทดลองกับภาษาโปรแกรมและเครื่องมือ ML เรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก สิ่งสำคัญเพียงอย่างเดียวที่นี่คือความเต็มใจที่จะเรียนรู้ – หากคุณอยากรู้ที่จะเรียนรู้ การเพิ่มทักษะจะไม่เป็นงานที่ยากอีกต่อไป! หากคุณต้องการใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง ขอความช่วยเหลือจากที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม ลองดูใบรับรองขั้นสูงของ IIT-Madras และ upGrad ในการเรียนรู้ของเครื่องและคลาวด์