Introdução às linguagens de ciência de dados

A ciência de dados está entre as principais tecnologias hoje em dia e tornou-se uma palavra de ordem forte no mercado. Um cientista de dados é um dos papéis-chave que não apenas tem que se contentar com problemas matemáticos e soluções analíticas, mas também deve trabalhar, entender e conhecer igualmente bem linguagens de programação úteis para ciência de dados e aprendizado de máquina. Torna-se necessário acessar os dados coletados por você e, para isso, é necessária a combinação perfeita da habilidade certa e uma ferramenta perfeita, para que você receba os resultados conforme suas expectativas com as informações fornecidas. O escopo da ciência de dados está aumentando dia a dia e espera-se que aumente em muitos outros anos futuros. A ciência de dados consegue levar em consideração muitos domínios, como estatística, matemática, tecnologia da informação, ciência da computação etc. Você realmente deve ter uma boa experiência em um dos idiomas, mas ter mais de um idioma em seu currículo nunca é ruim. idéia. Devido à crescente demanda dos cientistas de dados e entusiastas da ciência de dados, torna-se urgente fazer uma lista combinada de todas as linguagens possíveis de ciência de dados e, neste post, leremos sobre o mesmo.

Principais idiomas de programação em ciência de dados

A Data Science possui muitas linguagens técnicas usadas para aprendizado de máquina. Vejamos algumas das linguagens de programação da Data Science.

1. Python

Em primeiro lugar, a linguagem que você deve ter ouvido falar ao seu redor é a linguagem de programação Python. Muito fácil de ler e codificar, a linguagem de programação funcional não apenas participa da área central de desenvolvimento, mas também ajuda efetivamente na ciência de dados, já que a maioria das bibliotecas foi predefinida nessa mesma linguagem. As bibliotecas incluem aqueles como sci-kit learn, pandas, numpy, sci-py, matplotlib, etc.

Uma das principais razões pelas quais o Python vem ganhando tanta popularidade é devido à facilidade e simplicidade entre os programadores e à sua agilidade e capacidade de combinar e integrar rapidamente com os algoritmos de melhor desempenho, normalmente escritos na linguagem Fortran ou C. Com o advento e o forte avanço da ciência de dados, modelagem preditiva e aprendizado de máquina, a crescente demanda pelos desenvolvedores de Python está aumentando exponencialmente e, portanto, está sendo usada significativamente no campo de desenvolvimento web, mineração de dados, computação científica, etc.

2. programação R

Uma linguagem estatística, se não precisa ser sobre Python, deve ser definitivamente sobre R. Essa é uma linguagem herdada quando comparada ao Python e seus nativos, tornando-se um dos instrumentos mais usados ​​como linguagem de código aberto, e a Fundação R oferece um ambiente de software de computação gráfica e estatística para computação estatística. Os conjuntos de habilidades desse domínio têm chances muito altas de emprego, pois estão intimamente associados à ciência de dados e ao aprendizado de máquina. Essa linguagem é construída exclusivamente para fins analíticos e, portanto, fornece muitos modelos estatísticos. O repositório público de pacotes R e a lista de arquivos consistem em mais de 8000 pacotes contribuídos pela rede. O RStudio, a Microsoft e muitos dos principais gigantes estão envolvidos na contribuição e no suporte da comunidade R.

3. Java

Quando se trata de Java, não creio que exista muita explicação, pois essa tem sido uma linguagem de programação sempre presente que está presente e com muito êxito em todos os domínios de tecnologia em que entrou. O ex-protegido da Sun e agora da Oracle, este último tem mantido em vista os novos recursos que são relevantes conforme o mercado do dia a dia em cada nova versão do Java. Ele é usado principalmente para ser a espinha dorsal de qualquer arquitetura e estrutura e, portanto, no caso da ciência de dados, é usado para se comunicar e estabelecer uma conexão e gerenciar o funcionamento dos componentes subjacentes responsáveis ​​por fazer com que o aprendizado de máquina e a ciência de dados aconteçam. .

4. Scala

Uma outra linguagem de programação popular que entrou em jogo é a linguagem de programação funcional scala, baseada principalmente em um acordo com o Apache spark e seu funcionamento, permitindo que ele trabalhe mais rápido e, assim, otimizando o desempenho. Esta é novamente uma linguagem de programação de código aberto e de uso geral que é executada diretamente sobre a JVM. Isso está associado principalmente ao Big Data e ao Hadoop e, portanto, funciona bem quando o caso de uso é sobre grandes volumes de dados. É uma linguagem fortemente tipada e, portanto, torna-se fácil lidar com o tipo de linguagem entre os programadores. Devido ao seu suporte à JVM ou à Java Virtual Machine, permite a interoperabilidade com a linguagem Java e, portanto, o scala pode ser conhecido por ser uma linguagem de programação de uso geral muito forte, tornando-se uma das principais opções no campo da ciência de dados.

5. SQL

Linguagem de consulta estruturada ou SQL (como abreviado popularmente) é o núcleo dos bancos de dados e sistemas de back-end e está entre as linguagens mais populares no campo da ciência de dados. É bem utilizado na consulta e edição de informações que normalmente são armazenadas em bancos de dados relacionais. Também é usado principalmente para manter e buscar dados por décadas.

Isso se torna uma das opções populares quando se trata de reduzir os tempos de consulta, os tempos de resposta, o gerenciamento de grandes bancos de dados, utilizando seu rápido tempo de processamento. Um dos maiores ativos que você pode ter no campo da ciência e tecnologia de dados, em geral, é aprender o uso da linguagem SQL. Atualmente, existem muitos outros componentes para consulta e também muitos outros bancos de dados NoSQL presentes no mercado, mas todos eles têm suas raízes na linguagem de programação SQL.

6. MATLAB

Essa é uma das principais linguagens de ciência de dados responsáveis ​​por algoritmos rápidos, sólidos e estáveis ​​a serem usados ​​na computação numérica. É considerado um dos idiomas mais adequados para cientistas, matemáticos, estatísticos e desenvolvedores. Ele pode ser facilmente reproduzido com transformações e conceitos matemáticos típicos, como Laplace, Fourier, cálculo integral e diferencial, etc.

A melhor parte dos entusiastas da ciência de dados e cientistas de dados é que essa linguagem fornece uma ampla variedade de bibliotecas embutidas e personalizadas, úteis para cientistas de dados emergentes, pois não precisam se aprofundar na aplicação do conhecimento do Matlab.

7. TensorFlow

Um dos idiomas amplamente utilizados que marca presença no campo da ciência de dados é o Tensorflow. Isso foi desenvolvido pelo Google e essa biblioteca de código aberto está se tornando muito mais popular quando se trata de fazer cálculos e cálculos numéricos. Essa estrutura trabalha com a grande adequação dos dados. É usado em casos como cálculos gráficos em que pode usar o código C ++ ajustado.

Uma das principais vantagens do uso do TensorFlow é que ele usa GPUs e CPUs junto com a programação distribuída. Isso funciona com o conceito de aprendizado profundo e pode ser usado para treinar grandes redes neurais no conjunto de imensos dados em um curto espaço de tempo. Isso é denominado como o segundo nível de sistema de geração da equipe do Google Brain, que fornece uma ampla escala de serviços, como a Pesquisa no Google, o Cloud Speech e as fotos.

8. Keras

O Keras é uma biblioteca minimalista do Python, usada para aprendizado profundo e é executada sobre o Theano ou o TensorFlow, e o principal objetivo por trás dele foi implementar modelos de aprendizado de máquina de maneira fácil e rápida para fins de desenvolvimento e pesquisa. Isso pode ser visto como sendo executado na versão herdada do Python e na versão atual, ou seja, 2.7 ou 3.5. e pode ser visto sem problemas ao executar em CPUs ou GPUs. Faz uso dos quatro princípios orientadores viz. Minimalismo, modularidade, Python e extensibilidade. O foco é a ideia do modelo e o modelo principal é a sequência, que é uma camada de pilhas lineares.

Isso significa que as camadas devem ser adicionadas na sequência criada e o cálculo deve ser feito na ordem do cálculo esperado. Uma vez que você define, pode usar o modelo compilado que usa as estruturas subjacentes e os componentes para otimizar o cálculo, especificando a função de perda e o otimizador a ser usado. O modelo é então verificado quanto à viabilidade junto com o ajuste dos dados. Isso pode ser feito com um lote de dados em um determinado momento ou disparando todo o regime de treinamento do modelo. Os modelos podem ser usados ​​para previsões. A construção pode ser resumida da seguinte forma, definindo o modelo, certifique-se de que seja compilável, ajustando o modelo e fazendo previsões sobre ele.

Conclusão: Linguagens de Ciência de Dados

Existem várias linguagens de programação de ciência de dados sendo amplamente utilizadas nos mercados hoje. Não se pode dizer claramente se um idioma é melhor que o outro de alguma forma. Depende totalmente do tipo de caso de uso que você tem no seu projeto ou organização e o idioma pode ser escolhido de acordo. Todos os idiomas têm seus próprios prós e contras e, portanto, é necessário um nível básico de análise introdutória para saber qual é o idioma correto. para ser usado em ciência de dados para você. Espero que você tenha gostado do nosso artigo. Fique atento para mais como estes.

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  3. R Linguagem de Programação
  4. Tipos de algoritmos de ciência de dados
  5. Matplotlib em Python
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Categoria:

Big Data