2022 年要掌握的顶级数据科学/机器学习语言和工具

由于大数据、人工智能和机器学习的广泛采用，数据工程师和机器学习工程师的需求和职业前景正在急剧上升。 各行各业的公司都在招聘精通多种编程语言并且可以使用许多不同的数据科学工具和机器学习工具的数据工程师和机器学习工程师。

随着对数据工程师和机器学习工程师的需求不断增长，他们的工作概况也在不断变化，工作要求也在不断变化。 公司希望数据工程师和 ML 工程师成为专业的程序员，他们不仅能够了解所有最新的行业趋势，而且还可以使用各种数据科学工具创建创新产品。

如果您想知道我们一直在为这些工具和语言赞不绝口，那么我们已经为您提供了更容易的方法——这里列出了每个数据工程师和 ML 工程师必须知道的十大工具和编程语言！

前 5 种编程语言

1. 蟒蛇

Python 在软件开发和数据科学社区的巨大流行并不令人惊讶。 将 Python 用于数据科学有多种优势，因为这种高级开源语言是高度动态的——它支持面向对象、命令式、函数式以及过程式开发范式。

最好的部分是它具有简洁的语法，使其成为初学者的理想语言。 该语言的另一个重要方面是它具有广泛的 ML 库和工具，例如 Scikit-Learn、TensorFlow、Keras、NumPy 和 SciPy，仅举几例。

2.C++

C++ 是一种通用编程语言，被世界各地的开发人员广泛用于创建复杂的高性能应用程序。 作为 C 语言的扩展，它结合了命令式、面向对象和通用编程语言的特性。 C++ 的两个基本特征是速度和效率。

C++ 允许您对系统资源和内存进行高级别的控制。 使其成为机器学习完美适合的语言的原因在于其精心设计的 ML 存储库——TensorFlow、LightGBM 和 Turi Create。 此外，从某种意义上说，C++ 是灵活的，它可用于构建可适应多个平台的应用程序。

3.SQL

SQL 代表结构化查询语言。 它是关系数据库管理系统的标准语言。 SQL 用于存储、操作、检索和管理关系数据库中的数据。

通过使用 SQL 模块、库和预编译器，可以将 SQL 嵌入到其他语言中。 几乎所有关系数据库管理系统 (RDMS)，例如 MySQL、MS Access、Oracle、Sybase、Informix、Access、Ingres、Postgres 都使用 SQL 作为其标准数据库语言。

4.JavaScript

JavaScript 是最流行的网络脚本语言之一。 它是一种基于原型、多范式、单线程的动态语言，支持面向对象、命令式和声明式编程风格。

尽管 JavaScript 被广泛用作网页的脚本语言，但即使是 Node.js、Apache CouchDB 和 Adob​​e Acrobat 等非浏览器环境也使用该语言。 JavaScript 配备了许多可用于训练和部署 ML 模型的库，包括 TensorFlow.js、Brain.js、machinelearn.js、math.js、face-api.js 和 R-js。

5.Java

我们列表中的另一种通用编程语言 Java 是一种基于类的面向对象的语言，用于开发软件、移动应用程序、Web 应用程序、游戏、Web 服务器/应用程序服务器等等。 它在 WORA（一次编写，随处运行）概念上运行——一旦您用 Java 编译代码，您就可以在所有支持 Java 的平台上运行代码（无需重新编译）。

今天，开发人员和工程师使用 Java 来开发大数据生态系统。 此外，Java 有许多 ML 库，例如 Weka、ADAMS、JavaML、Mahout、Deeplearning4j.、ELKI、RapidMiner 和 JSTAT。

前 5 名工具

1.AWS

亚马逊网络服务 (AWS) 是亚马逊开发的安全云服务平台。 它以按需付费的模式为个人、企业、公司甚至政府提供按需云服务。 AWS 提供云计算平台、数据库存储、内容交付和各种其他功能来帮助企业扩展和扩展。

使用 AWS，您可以在云中运行 Web 和应用程序服务器以托管动态网站； 将文件存储在云端，随时随地访问； 通过内容交付网络 (CDN) 向世界各地的任何人交付静态/动态文件，并向您的客户批量发送电子邮件。

2. TensorFlow

TensorFlow 是用于深度学习系统的优秀机器学习工具。 它是一个开源的、基于 JavaScript 的机器学习软件库，用于在 Node.js 和浏览器中训练和部署模型。 它也是使用数据流图进行数值计算的绝佳工具。

虽然核心库允许在浏览器中无缝开发和训练 ML 模型，但 TensorFlow Lite 是一个用于在移动和嵌入式设备上部署模型的轻量级库。 还有 TensorFlow Extended – 一个端到端平台，可帮助在大型生产环境中准备数据、训练、验证和部署 ML 模型。

3.PySpark

PySpark 只不过是用于 Spark 的 Python。 它是 Apache Spark 和 Python 编程语言的融合。 PySpark 的主要目的是帮助编码人员使用 Python 编写和开发 Spark 应用程序。

Apache Spark 是一种开源的集群计算框架，而 Python 是一种通用的高级编程语言，具有一系列有用的库。 两者都以简单为核心功能，可用于机器学习和实时流分析。 因此，合作是合理的。 PySpark 是用于 Spark 的 Python API，它允许您利用 Python 的简单性以及 Apache Spark 的速度和功能来处理各种大数据应用程序。

4.蜂巢

Hive 是一个数据仓库软件，用于在 Hadoop 平台中处理结构化数据。 它建立在 Hadoop 之上，便于使用 SQL 读取、写入和管理存储在分布式存储中的大型数据集。

从本质上讲，Hive 是一个用于为 MapReduce 操作开发 SQL 打字稿的平台。 它具有三个核心功能——数据汇总、查询和分析。 Hive 支持用 HiveQL 或 HQL（一种类似 SQL 的声明性语言）编​​写的查询。

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一个开源的 Python 机器学习库。 它的设计灵感来自其他基于 Python 的顶级库——NumPy、SciPy 和 Matplotlib。 它配备了各种算法，包括支持向量机 (SVM)、随机森林、k 邻居等。它还包含许多其他机器学习和统计建模工具，例如分类、回归、聚类和降维、模型选择, 和预处理

在所有开源库中，Scikit-Learn 拥有最好的文档。 它不仅用于构建 ML 模型，还广泛用于 Kaggle 比赛。

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结论

所以，这就是我们为数据/ML 工程师列出的十种最有用和最流行的数据科学工具和编程语言。 每个工具都以独特的方式独一无二，并有其独特的应用。 充分利用这些工具的诀窍是知道在哪种情况下使用哪种工具/语言。 如果您是初学者，您可以利用这些工具来完成您的机器学习项目。

尝试编程语言和机器学习工具。 通过反复试验学习。 这里唯一重要的是你的学习意愿——如果你对学习充满好奇，那么提高技能就不再是一项艰巨的任务！ 如果您想动手使用机器学习工具，请从行业导师那里获得帮助，查看 IIT-Madras & upGrad 的机器学习和云高级认证。