2022'de En İyi Veri Bilimi / Makine Öğrenimi Dilleri ve Araçları

Veri Mühendisleri ve Makine Öğrenimi Mühendisleri, Büyük Veri, AI ve ML'nin yaygın olarak benimsenmesi sayesinde taleplerinde ve kariyer beklentilerinde keskin bir artışa tanık oluyor. Sektörün tüm paralellerindeki şirketler, birden çok programlama dilinde yetkin olan ve ayrıca bir dizi farklı Veri Bilimi aracı ve Makine Öğrenimi aracıyla çalışabilen Veri Mühendisleri ve Makine Öğrenimi Mühendislerini işe alıyor.

Veri Mühendisleri ve ML Mühendislerine olan talep artmaya devam ettikçe, iş profilleri ve iş gereksinimleri de değişiyor. Şirketler, Veri Mühendislerinin ve ML Mühendislerinin yalnızca en son endüstri trendlerini takip eden değil, aynı zamanda çeşitli Veri Bilimi araçlarını kullanarak yenilikçi ürünler yaratabilen uzman programcılar olmalarını bekler.

Hayran kaldığımız bu araçların ve dillerin neler olduğunu merak ediyorsanız, sizin için kolaylaştırdık - işte her Veri Mühendisi ve ML Mühendisinin bilmesi gereken ilk on araç ve programlama dilinin bir listesi!

En İyi 5 Programlama Dili

1. Python

Python'un yazılım geliştirme ve Veri Bilimi topluluğundaki muazzam popülaritesi şaşırtıcı değil. Bu üst düzey açık kaynak dili oldukça dinamik olduğundan, Veri Bilimi için Python kullanmanın birçok avantajı vardır - nesne yönelimli, zorunlu, işlevsel ve ayrıca prosedürel geliştirme paradigmalarını destekler.

En iyi yanı, onu yeni başlayanlar için ideal dil yapan temiz ve basit bir sözdizimine sahip olmasıdır. Dilin bir başka harika yönü de, Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, NumPy ve SciPy gibi ML için çok çeşitli kitaplıklara ve araçlara sahip olmasıdır .

2. C++

C++, dünya çapındaki geliştiriciler tarafından gelişmiş, yüksek performanslı uygulamalar oluşturmak için yaygın olarak kullanılan genel amaçlı bir programlama dilidir. C dilinin bir uzantısı olarak, zorunlu, nesne yönelimli ve genel programlama dillerinin özelliklerini birleştirir. C++'ın iki temel özelliği hız ve verimliliktir.

C++, sistem kaynakları ve bellek üzerinde yüksek düzeyde kontrol sahibi olmanızı sağlar. Onu Makine Öğrenimi için mükemmel bir dil yapan şey, iyi tasarlanmış ML depolarıdır – TensorFlow, LightGBM ve Turi Create. Ayrıca, C++, birden çok platforma uyum sağlayabilen uygulamalar oluşturmak için kullanılabilmesi açısından esnektir.

3. SQL

SQL, Yapılandırılmış Sorgu Dili anlamına gelir. İlişkisel veritabanı yönetim sistemleri için standart dildir. SQL, ilişkisel veritabanlarındaki verileri depolamak, işlemek, almak ve yönetmek için kullanılır.

SQL, SQL modülleri, kitaplıklar ve ön derleyiciler kullanılarak diğer dillere gömülebilir. MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Access, Ingres, Postgres gibi neredeyse tüm ilişkisel veritabanı yönetim sistemleri (RDMS), standart veritabanı dili olarak SQL'i kullanır.

4. JavaScript

JavaScript, en popüler web betik dillerinden biridir. Nesne yönelimli, zorunlu ve bildirimsel programlama stillerini destekleyen, prototip tabanlı, çok paradigmalı, tek iş parçacıklı, dinamik bir dildir.

JavaScript, web sayfaları için bir komut dosyası dili olarak yaygın olarak kullanılsa da, Node.js, Apache CouchDB ve Adobe Acrobat gibi tarayıcı olmayan ortamlar bile bu dili kullanır. JavaScript, TensorFlow.js, Brain.js, machinelearn.js, math.js, face-api.js ve R-js dahil olmak üzere ML modellerini eğitmek ve dağıtmak için kullanışlı birçok kitaplıkla donatılmıştır.

5. Java

Listemizdeki bir diğer genel amaçlı programlama dili olan Java, yazılım, mobil uygulamalar, web uygulamaları, oyunlar, web sunucuları/uygulama sunucuları ve çok daha fazlasını geliştirmek için kullanılan sınıf tabanlı, nesne yönelimli bir dildir. WORA (bir kez yaz, herhangi bir yerde çalıştır) konseptinde çalışır - Java'da bir kod derlediğinizde, kodu Java'yı destekleyen tüm platformlarda çalıştırabilirsiniz (yeniden derlemeye gerek yoktur).

Bugün Java, geliştiriciler ve mühendisler tarafından Büyük Veri ekosistemlerini geliştirmek için kullanılmaktadır. Ayrıca Java, Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, Deeplearning4j., ELKI, RapidMiner ve JSTAT gibi bir dizi ML kitaplığına sahiptir.

En İyi 5 Araç

1. AWS

Amazon Web Services (AWS), Amazon tarafından geliştirilen güvenli bir bulut hizmetleri platformudur. Kullandıkça öde modelinde bireylere, işletmelere, şirketlere ve hatta hükümete isteğe bağlı bulut hizmetleri sunar. AWS, işletmelerin ölçeklenmesine ve genişlemesine yardımcı olmak için bulut bilgi işlem platformları, veritabanı depolama, içerik teslimi ve diğer çeşitli işlevler sağlar.

AWS'yi kullanarak, dinamik web sitelerini barındırmak için bulutta web ve uygulama sunucuları çalıştırabilirsiniz; dosyaları bulutta depolayın ve bunlara istediğiniz zaman, istediğiniz yerden erişin; Bir İçerik Dağıtım Ağı (CDN) aracılığıyla dünyanın her yerindeki herkese statik/dinamik dosyalar teslim edin ve müşterilerinize toplu olarak e-posta gönderin.

2. TensorFlow

TensorFlow, Derin Öğrenme sistemleri için mükemmel bir Makine Öğrenimi aracıdır. Modelleri Node.js ve tarayıcılarda eğitmek ve dağıtmak için kullanılan açık kaynaklı, JavaScript tabanlı bir Makine Öğrenimi yazılım kitaplığıdır. Ayrıca veri akışı grafiklerini kullanarak sayısal hesaplama için mükemmel bir araçtır.

Çekirdek kitaplık, tarayıcılarda makine öğrenimi modellerinin sorunsuz bir şekilde geliştirilmesini ve eğitilmesini sağlarken, modelleri mobil ve gömülü cihazlarda dağıtmak için hafif bir kitaplık olan TensorFlow Lite. Ayrıca, büyük üretim ortamlarında ML modellerini hazırlamaya, eğitmeye, doğrulamaya ve dağıtmaya yardımcı olan uçtan uca bir platform olan TensorFlow Extended da vardır.

3. PySpark

PySpark, Spark için Python'dan başka bir şey değildir. Apache Spark ve Python programlama dilinin bir birleşimidir. PySpark'ın birincil amacı, kodlayıcıların Python'da Spark uygulamaları yazmasına ve geliştirmesine yardımcı olmaktır.

Apache Spark açık kaynaklı, küme hesaplama çerçevesi olsa da Python, bir dizi faydalı kitaplığa sahip genel amaçlı, üst düzey bir programlama dilidir. Her ikisinin de temel özelliği basitliktir ve Makine Öğrenimi ve gerçek zamanlı akış analitiği için kullanılabilir. Bu nedenle, işbirliği haklıdır. PySpark, çeşitli Büyük Veri uygulamaları için Python'un basitliğinden ve Apache Spark'ın hızından ve gücünden yararlanmanıza olanak tanıyan Spark için bir Python API'sidir.

4. Kovan

Hive, Hadoop platformunda yapılandırılmış verileri işlemek için kullanılan bir veri ambarı yazılımıdır. Hadoop'un üzerine inşa edilmiştir ve SQL kullanarak dağıtılmış depolamada depolanan büyük veri kümelerinin okunmasını, yazılmasını ve yönetilmesini kolaylaştırır.

Esasen Hive, MapReduce işlemleri için SQL daktilo metinleri geliştirmek için kullanılan bir platformdur. Veri özetleme, sorgulama ve analiz olmak üzere üç temel işlevi vardır. Hive, bildirimsel SQL benzeri bir dil olan HiveQL veya HQL'de yazılmış sorguları destekler.

5. Scikit-Öğren

Scikit-Learn, Python için açık kaynaklı bir ML kitaplığıdır. Tasarımı, diğer en iyi Python tabanlı kitaplıklardan - NumPy, SciPy ve Matplotlib - esinlenmiştir. Destek vektör makinesi (SVM), rastgele ormanlar, k-komşular vb. dahil olmak üzere çeşitli algoritmalarla birlikte gelir. Ayrıca, Makine Öğrenimi ve sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut azaltma, model seçimi gibi istatistiksel modelleme için bir dizi başka araç içerir. ve ön işleme

Tüm açık kaynak kitaplıkları arasında Scikit-Learn en iyi belgelere sahiptir. Yalnızca makine öğrenimi modelleri oluşturmak için kullanılmaz, aynı zamanda Kaggle yarışmalarında da yaygın olarak kullanılır.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Çözüm

İşte, Veri/ML Mühendisleri için en kullanışlı ve popüler on Veri Bilimi Aracı ve programlama dili listemiz. Her araç farklı bir şekilde benzersizdir ve benzersiz uygulamaları vardır. Bu araçlardan sonuna kadar yararlanmanın püf noktası, hangi durumda hangi aracın/dilin kullanılacağını bilmektir. Yeni başlayan biriyseniz, makine öğrenimi projelerinizi yapmak için bu araçları kullanabilirsiniz.

Programlama dilleri ve makine öğrenimi araçlarıyla denemeler yapın. Deneme yanılma yoluyla öğrenin. Buradaki tek önemli şey, öğrenmeye istekli olmanızdır - öğrenmek istiyorsanız, becerilerinizi geliştirmek artık zor bir iş olmaktan çıkıyor! Makine öğrenimi araçları konusunda ellerinizi kirletmek istiyorsanız, sektör danışmanlarından yardım alın, IIT-Madras & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Bulutta Gelişmiş Sertifikasyonuna göz atın.