Linguaggi di data science in 2020

Panoramica

• La scienza dei dati è uno dei settori in più rapida crescita con un numero enorme di strumenti per soddisfare le tue esigenze.
• Parliamo dei diversi linguaggi della scienza dei dati e determiniamo come scegliere il linguaggio migliore.

introduzione

Python o R o SAS? Quale linguaggio di data science dovrei imparare??

Alzi la mano chi ha mai fatto o risposto a questa domanda prima. Sono abbastanza sicuro che tutti voi abbiate incontrato questo perenne dilemma sulla scelta del linguaggio di programmazione “Perfetto” per iniziare la tua carriera nella scienza dei dati.

Ecco la domanda: non esiste un approccio valido per tutti qui. Non c'è lingua “Perfetto” per la scienza dei dati. Ogni lingua ha le sue caratteristiche e capacità uniche che la fanno funzionare per determinati professionisti della scienza dei dati..

E la scelta non è limitata a Python!, R y SAS! Viviamo nel bel mezzo di un'età dell'oro nei linguaggi di programmazione come vedremo in questo articolo.

Alcuni linguaggi possono essere adatti alla prototipazione rapida, mentre altri possono essere bravi a livello aziendale. Quindi chiariamo una volta per tutte la confusione e vediamo quale lingua è più adatta ai tuoi obiettivi di carriera nella scienza dei dati..

Il modo migliore per costruire il tuo percorso di carriera è con l'aiuto di un mentore esperto che si è fatto strada nel settore.. AnalisiL'analisi si riferisce al processo di raccolta, Misura e analizza i dati per ottenere informazioni preziose che facilitano il processo decisionale. In vari campi, come business, Salute e sport, L'analisi può identificare modelli e tendenze, Ottimizza i processi e migliora i risultati. L'utilizzo di strumenti avanzati e tecniche statistiche è fondamentale per trasformare i dati in conoscenze applicabili e strategiche.... de Vidhya Cintura nera + è uno di quei programmi in cui tutte le tue confusioni si trasformano in soluzioni.

Ad esempio, se vuoi diventare uno scienziato di dati nel settore della visione artificiale da zero. I mentori esperti di DataPeaker creeranno un percorso di apprendimento completamente personalizzato solo per te in modo da ottenere la massima visibilità e diventare un professionista pronto per il settore nel campo della visione artificiale con progetti rilevanti per il settore.. Lo stesso vale per altri verticali AI.

Sommario

1. I contendenti del linguaggio della scienza dei dati
   1. Chiodo
   2. R
   3. Giulia
   4. Giava
   5. C / C ++
2. Punti di confronto per questi linguaggi di data science
   1. Facilità di apprendimento
   2. Capacità di gestione dei dati
   3. Funzionalità grafiche
   4. Comunità
   5. Scenario di lavoro

Diamo un'occhiata ai nostri contendenti per il linguaggio della scienza dei dati

Chiodo

Python è un linguaggio interpretato di alto livello e di uso generale che è cresciuto rapidamente nelle applicazioni di data science., sviluppo web e sviluppo rapido di applicazioni. La sua facilità d'uso e di apprendimento ha sicuramente reso molto facile l'adattamento per i principianti..

Python ha strutture dati efficienti di alto livello e un'esecuzione efficiente della programmazione orientata agli oggetti. Ha una libreria di base completa insieme a un gran numero di librerie per la scienza dei dati, che lo rende uno dei concorrenti più forti.

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Lingua R

Ami le statistiche?? Fai di R il tuo migliore amico!

R è un linguaggio e un ambiente per calcoli statistici e matematici insieme a un'ampia libreria per tracciare grafici. È eccellente nelle capacità di gestione dei dati e nelle operazioni di matrice efficienti. R è un progetto open source.

R è costituito da un numero considerevole di funzioni statistiche e librerie per la modellazione lineare e non lineare, modellazione di serie temporali, raggruppamentoIl "raggruppamento" È un concetto che si riferisce all'organizzazione di elementi o individui in gruppi con caratteristiche o obiettivi comuni. Questo processo viene utilizzato in varie discipline, compresa la psicologia, Educazione e biologia, per facilitare l'analisi e la comprensione di comportamenti o fenomeni. In ambito educativo, ad esempio, Il raggruppamento può migliorare l'interazione e l'apprendimento tra gli studenti incoraggiando il lavoro.., classificazione e molto altro. Cosa distingue R dai linguaggi di data science per uso generico? Consiste di grafici di alta qualità che sicuramente ti aiuteranno nella tua analisi.

Giulia

"Cammina come un pitone. Corri come C. “

Questa citazione di Julia offre un'idea generale della lingua. Julia è stata sviluppata presso il prestigioso MIT e la sua sintassi è progettata da altre librerie di analisi dei dati come Python, R, Matlab.

È un linguaggio di alto livello che ha una sintassi amichevole come Python e prestazioni competitive come C. Fornisce un compilatore sofisticato, esecuzione parallela distribuita, precisione numerica e una vasta libreria di funzioni matematiche.

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Giava

Java è il linguaggio meno insegnato per la scienza dei dati, ma la maggior parte dei progetti di machine learning implementati sono scritti in questa lingua. È stato inizialmente sviluppato da James Gosling presso Sun Microsystems e successivamente acquisito da Oracle.

È un linguaggio di alto livello e di uso generale ed è diventato uno dei linguaggi più popolari e adottati per le applicazioni nel campo dello sviluppo web e mobile.. Molte delle applicazioni per big data come Hadoop, AlveareHive è una piattaforma di social media decentralizzata che consente ai suoi utenti di condividere contenuti e connettersi con gli altri senza l'intervento di un'autorità centrale. Utilizza la tecnologia blockchain per garantire la sicurezza e la proprietà dei dati. A differenza di altri social network, Hive consente agli utenti di monetizzare i propri contenuti attraverso ricompense in criptovalute, che incoraggia la creazione e lo scambio attivo di informazioni.... se han escrito en Java. Anche con l'avvento delle popolari librerie di machine learning come Weka, Java ha guadagnato popolarità tra i data scientist.

C / C ++

C / C ++ è probabilmente una delle lingue più antiche, ma sono ancora rilevanti fino ad oggi nel campo della scienza dei dati. Anche se non troverai librerie fantasiose per l'apprendimento automatico come quelle disponibili in Python, questi linguaggi sono molto rilevanti nel campo dei big data, como la implementación del marco Riduci mappaMapReduce è un modello di programmazione progettato per elaborare e generare in modo efficiente set di dati di grandi dimensioni. Sviluppato da Google, Questo approccio suddivide il lavoro in attività più piccole, che sono distribuiti tra più nodi in un cluster. Ogni nodo elabora la sua parte e poi i risultati vengono combinati. Questo metodo consente di scalare le applicazioni e gestire enormi volumi di informazioni, essere fondamentali nel mondo dei Big Data.... para C / C ++.

C / C ++ è un linguaggio di basso livello che lo rende meno popolare tra i data scientist, ma la sua velocità di calcolo non ha eguali.

Quindi, Quale linguaggio di data science è giusto per te?

Qui, useremo un framework per confrontare ogni linguaggio di data science che abbiamo menzionato sopra. L'idea è di aiutarti a capire quali punti funzionano per te in modo che tu possa scegliere la lingua giusta per la tua carriera.

Facilità di apprendimento

Non c'è dubbio che Python sia uno dei linguaggi più semplici ed eleganti. La sua facilità d'uso lo ha reso il linguaggio di riferimento. ¡Ni siquiera tiene una declaración de variabileIn statistica e matematica, un "variabile" è un simbolo che rappresenta un valore che può cambiare o variare. Esistono diversi tipi di variabili, e qualitativo, che descrivono caratteristiche non numeriche, e quantitativo, che rappresentano quantità numeriche. Le variabili sono fondamentali negli esperimenti e negli studi, poiché consentono l'analisi delle relazioni e dei modelli tra elementi diversi, facilitare la comprensione di fenomeni complessi....! È così facile. Queste funzioni ti aiutano a concentrarti su ciò che è importante e a non sprecare la maggior parte del tuo tempo a eseguire il debug del tuo script.

R ha un gruppo di utenti molto specifico il cui obiettivo principale è l'analisi statistica. Perciò, deve essere utilizzato per concetti statistici in anticipo. Dal punto di vista della programmazione, R ha una curva di apprendimento ripida. Richiede l'apprendimento e la comprensione della codifica. È un linguaggio di programmazione di basso livello e, così, procedure semplici possono richiedere codici più lunghi.

Come menzionato prima, Julia eredita la sua sintassi da alcuni dei linguaggi di data science esistenti come Python, R y Matlab, così, se hai già usato queste lingue, non ti sarà difficile entrare in questa lingua.

Se hai esperienza di programmazione, dovresti già avere familiarità con linguaggi come Java e C / C ++. Il primo è relativamente più facile da imparare, mentre il secondo è piuttosto vasto e richiede molto tempo per padroneggiarlo.

Per i programmatori, puoi sicuramente passare all'apprendimento automatico dalla tua lingua preferita, ma per i nuovi arrivati, può iniziare con Python o R.

Capacità di gestione dei dati

R calcola tutto in memoria (RAM) e, così, i calcoli erano limitati dalla quantità di RAM nelle macchine 32 bit. Questo non è il caso. Python e R hanno buone capacità di gestione dei dati e opzioni per calcoli paralleli. Penso che questa non sia più una grande differenziazione.

Julia ha eccezionali capacità di gestione dei dati ed è molto più veloce di Python che funziona in modo efficiente come linguaggio C.

Framework e strumenti più popolari utilizzati per i Big Data come Fink, Hadoop, Hive e Spark sono solitamente scritti in Java. Questo include Fink, Hadoop, Alveare e Scintilla.

C / C ++ è un linguaggio di livello relativamente basso e offre molta più efficienza e velocità, ma ovviamente è un compito che richiede tempo.

Funzionalità grafiche

Un aspetto importante di qualsiasi progetto di data science è la qualità delle sue visualizzazioni. Il tuo primo linguaggio di data science deve essere eccellente nelle sue capacità di visualizzazione.

Python viene fornito con un ottimo set di librerie di visualizzazione come matplotlib, trama, nato dal mare. Puoi visualizzare i tuoi dati sotto forma di grafici a barre, grafici a dispersione, eccetera. e personalizza le dimensioni e l'albero in base alle tue esigenze.

R ha una grande forza nella visualizzazione dei dati. È stato creato per consentire ad analisti e statistici di visualizzare i risultati. ggplot è una delle librerie più amate. Puoi realizzare grafici statici e dinamici che sicuramente esprimeranno i tuoi dati in modo intuitivo.

Julia è ancora in una fase nascente per la visualizzazione dei dati e il supporto della comunità. Non offre la varietà offerta da Python e R, ma non scambiarlo per un perdente. JuliaPlots offre molte opzioni di stampa semplici ma potenti.

Java e Do / C ++ sono generalmente utilizzati in applicazioni che richiedono maggiore personalizzazione e progetti specifici per l'applicazione. Questi non consistono in librerie di visualizzazione dati ben note come Python e R.

Se ti aspetti un ruolo basato sulla scienza dei dati che richieda la visualizzazione dei dati ad alta frequenza, ti consiglio di prendere R (per l'analisi statistica) o Pitone (aprendizaje automático y apprendimento profondoApprendimento profondo, Una sottodisciplina dell'intelligenza artificiale, si affida a reti neurali artificiali per analizzare ed elaborare grandi volumi di dati. Questa tecnica consente alle macchine di apprendere modelli ed eseguire compiti complessi, come il riconoscimento vocale e la visione artificiale. La sua capacità di migliorare continuamente man mano che vengono forniti più dati lo rende uno strumento chiave in vari settori, dalla salute...)

Comunità

Ti chiedi perché la comunità è importante? Il contributo della community diventa il fattore predominante quando si lavora con librerie open source. Poiché queste librerie sono totalmente gratuite, sono i contribuenti che fanno di qualsiasi biblioteca un successo. L'unico aspetto negativo di tutte queste lingue è che non c'è assistenza clienti.

Python e R hanno una comunità molto forte per la scienza dei dati e l'analisi dei dati ed è così che abbiamo centinaia e migliaia di nuove librerie che entrano nello spettro.. Molti professionisti sono a loro agio con Julia e, così, la comunità sta crescendo.

Giava, C / C ++ non ha una comunità forte quando si tratta di data science e analisi.

Scenario di lavoro

Python e R sono i linguaggi di data science open source più adottati, le startup stanno cercando di assumere professionisti con queste competenze. Le compagnie che assumono appositamente per Julia sono decisamente molto basse. Queste aziende spesso menzionano l'abilità di Julia come un'aggiunta o un'organizzazione che lavora nel campo della ricerca..

Le aziende aziendali utilizzano ancora Java come linguaggio principale per implementare progetti di data science. Perciò, avere Java come set di abilità essenziale.

C / C ++ per i progetti di apprendimento automatico sono utilizzati da organizzazioni di ricerca o appassionati.

Note finali

Il modo migliore per giudicare ogni lingua sui punti di differenziazione è chiarire il tuo obiettivo professionale e poi analizzare ogni punto uno per uno..

Cintura nera + ti offre più corsi in base ai tuoi obiettivi di carriera appositamente progettati da esperti del settore che hanno navigato in questo spazio con eccellenza.

Spero che questo articolo ti aiuti a fare il primo passo nella selezione tra le lingue per la tua carriera nella scienza dei dati.. Fammi sapere se hai altre lingue preferite e come è stata la tua esperienza con esse?. ?

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