2022 年要掌握的頂級數據科學/機器學習語言和工具

由於大數據、人工智能和機器學習的廣泛採用，數據工程師和機器學習工程師的需求和職業前景正在急劇上升。 各行各業的公司都在招聘精通多種編程語言並且可以使用許多不同的數據科學工具和機器學習工具的數據工程師和機器學習工程師。

隨著對數據工程師和機器學習工程師的需求不斷增長，他們的工作概況也在不斷變化，工作要求也在不斷變化。 公司希望數據工程師和 ML 工程師成為專業的程序員，他們不僅能夠了解所有最新的行業趨勢，而且還可以使用各種數據科學工具創建創新產品。

如果您想知道我們一直在為這些工具和語言贊不絕口，那麼我們已經為您提供了更容易的方法——這裡列出了每個數據工程師和 ML 工程師必須知道的十大工具和編程語言！

前 5 種編程語言

1. 蟒蛇

Python 在軟件開發和數據科學社區的巨大流行並不令人驚訝。 將 Python 用於數據科學有多種優勢，因為這種高級開源語言是高度動態的——它支持面向對象、命令式、函數式以及過程式開發範式。

最好的部分是它具有簡潔的語法，使其成為初學者的理想語言。 該語言的另一個重要方面是它具有廣泛的 ML 庫和工具，例如 Scikit-Learn、TensorFlow、Keras、NumPy 和 SciPy，僅舉幾例。

2.C++

C++ 是一種通用編程語言，被世界各地的開發人員廣泛用於創建複雜的高性能應用程序。 作為 C 語言的擴展，它結合了命令式、面向對象和通用編程語言的特性。 C++ 的兩個基本特徵是速度和效率。

C++ 允許您對系統資源和內存進行高級別的控制。 使其成為機器學習完美適合的語言的原因在於其精心設計的 ML 存儲庫——TensorFlow、LightGBM 和 Turi Create。 此外，從某種意義上說，C++ 是靈活的，它可用於構建可適應多個平台的應用程序。

3.SQL

SQL 代表結構化查詢語言。 它是關係數據庫管理系統的標準語言。 SQL 用於存儲、操作、檢索和管理關係數據庫中的數據。

通過使用 SQL 模塊、庫和預編譯器，可以將 SQL 嵌入到其他語言中。 幾乎所有關係數據庫管理系統 (RDMS)，例如 MySQL、MS Access、Oracle、Sybase、Informix、Access、Ingres、Postgres 都使用 SQL 作為其標準數據庫語言。

4.JavaScript

JavaScript 是最流行的網絡腳本語言之一。 它是一種基於原型、多範式、單線程的動態語言，支持面向對象、命令式和聲明式編程風格。

儘管 JavaScript 被廣泛用作網頁的腳本語言，但即使是 Node.js、Apache CouchDB 和 Adob​​e Acrobat 等非瀏覽器環境也使用該語言。 JavaScript 配備了許多可用於訓練和部署 ML 模型的庫，包括 TensorFlow.js、Brain.js、machinelearn.js、math.js、face-api.js 和 R-js。

5.Java

我們列表中的另一種通用編程語言 Java 是一種基於類、面向對象的語言，用於開發軟件、移動應用程序、Web 應用程序、遊戲、Web 服務器/應用程序服務器等等。 它在 WORA（一次編寫，隨處運行）概念上運行——一旦您用 Java 編譯代碼，您就可以在所有支持 Java 的平台上運行代碼（無需重新編譯）。

今天，開發人員和工程師使用 Java 來開發大數據生態系統。 此外，Java 有許多 ML 庫，例如 Weka、ADAMS、JavaML、Mahout、Deeplearning4j.、ELKI、RapidMiner 和 JSTAT。

前 5 名工具

1.AWS

亞馬遜網絡服務 (AWS) 是亞馬遜開發的安全雲服務平台。 它以按需付費的模式為個人、企業、公司甚至政府提供按需雲服務。 AWS 提供雲計算平台、數據庫存儲、內容交付和各種其他功能來幫助企業擴展和擴展。

使用 AWS，您可以在雲中運行 Web 和應用程序服務器以託管動態網站； 將文件存儲在雲端，隨時隨地訪問； 通過內容交付網絡 (CDN) 向世界各地的任何人交付靜態/動態文件，並向您的客戶批量發送電子郵件。

2. TensorFlow

TensorFlow 是用於深度學習系統的優秀機器學習工具。 它是一個開源的、基於 JavaScript 的機器學習軟件庫，用於在 Node.js 和瀏覽器中訓練和部署模型。 它也是使用數據流圖進行數值計算的絕佳工具。

雖然核心庫允許在瀏覽器中無縫開發和訓練 ML 模型，但 TensorFlow Lite 是一個用於在移動和嵌入式設備上部署模型的輕量級庫。 還有 TensorFlow Extended – 一個端到端平台，可幫助在大型生產環境中準備數據、訓練、驗證和部署 ML 模型。

3.PySpark

PySpark 只不過是用於 Spark 的 Python。 它是 Apache Spark 和 Python 編程語言的融合。 PySpark 的主要目的是幫助編碼人員使用 Python 編寫和開發 Spark 應用程序。

Apache Spark 是一種開源的集群計算框架，而 Python 是一種通用的高級編程語言，具有一系列有用的庫。 兩者都以簡單為核心功能，可用於機器學習和實時流分析。 因此，合作是合理的。 PySpark 是用於 Spark 的 Python API，它允許您利用 Python 的簡單性以及 Apache Spark 的速度和功能來處理各種大數據應用程序。

4.蜂巢

Hive 是一個數據倉庫軟件，用於在 Hadoop 平台中處理結構化數據。 它建立在 Hadoop 之上，便於使用 SQL 讀取、寫入和管理存儲在分佈式存儲中的大型數據集。

從本質上講，Hive 是一個用於為 MapReduce 操作開發 SQL 打字稿的平台。 它具有三個核心功能——數據匯總、查詢和分析。 Hive 支持用 HiveQL 或 HQL（一種類似 SQL 的聲明性語言）編寫的查詢。

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一個開源的 Python 機器學習庫。 它的設計靈感來自其他基於 Python 的頂級庫——NumPy、SciPy 和 Matplotlib。 它配備了各種算法，包括支持向量機 (SVM)、隨機森林、k 鄰居等。它還包含許多其他機器學習和統計建模工具，例如分類、回歸、聚類和降維、模型選擇, 和預處理

在所有開源庫中，Scikit-Learn 擁有最好的文檔。 它不僅用於構建 ML 模型，還廣泛用於 Kaggle 比賽。

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結論

所以，這就是我們為數據/ML 工程師列出的十種最有用和最流行的數據科學工具和編程語言。 每個工具都以獨特的方式獨一無二，並有其獨特的應用。 充分利用這些工具的訣竅是知道在哪種情況下使用哪種工具/語言。 如果您是初學者，您可以利用這些工具來完成您的機器學習項目。

嘗試編程語言和機器學習工具。 通過反複試驗學習。 這裡唯一重要的是你的學習意願——如果你對學習充滿好奇，那麼提高技能就不再是一項艱鉅的任務！ 如果您想動手使用機器學習工具，請從行業導師那裡獲得幫助，查看 IIT-Madras & upGrad 的機器學習和雲高級認證。