კალათა ცარიელია
[ad_1]
По мере развития науки о данных она становится все более и более популярной. Вакансий в этой сфере больше. Поэтому, чтобы получить знания и стать профессиональным работником, нужно иметь краткое представление хотя бы об одном из этих языков, необходимых в науке о данных.
Питон
Python — универсальный, мультипарадигменный и один из самых популярных языков. Он прост, легок в изучении и широко используется наукой о данных. Python имеет большое количество библиотек, что является его самой сильной стороной, и помогает нам во многих задачах, таких как обработка изображений, веб-разработка, интеллектуальный анализ данных, базы данных, графический пользовательский интерфейс и многое другое. На высоте спрос на специалистов по питонам увеличился. Поскольку Python сочетает улучшения с возможностью взаимодействия с высококачественными алгоритмами, написанными на C или Fortran, он стал самым популярным языком среди специалистов по данным. Процесс обработки данных вращается вокруг процесса ETL (извлечение-преобразование-загрузка), который хорошо подходит для Python.
Р.
Для целей статистических вычислений R считается лучшим языком программирования в науке о данных. Это язык программирования и среда программирования для графических и статистических вычислений. Он специфичен для домена и имеет отличный диапазон высокого качества. R состоит из пакетов с открытым исходным кодом для статистического и количественного использования. К ним относятся расширенный заговор, нелинейная регрессия, нейронные сети, филогенетика и многое другое. Для анализа данных специалисты по обработке и анализу данных широко используют R.
SQL
SQL, также известный как язык структурированных запросов, также является одним из самых популярных языков в области науки о данных. Это предметно-ориентированный язык программирования, предназначенный для управления реляционными базами данных. Он систематичен в управлении и обновлении реляционных баз данных и используется для широкого круга приложений. SQL также использовался для извлечения и хранения данных в течение многих лет. Декларативный синтаксис SQL делает его удобочитаемым языком. Эффективность SQL свидетельствует о том, что специалисты по данным считают его полезным языком.
Юлия
Julia — это высокоуровневый JIT-компилируемый язык («как раз вовремя»). Он предлагает динамическую типизацию, возможности сценариев и простоту такого языка, как Python. Благодаря более быстрому выполнению он стал хорошим выбором для работы со сложными проектами, содержащими большие объемы данных. Удобочитаемость является основным преимуществом этого языка, и Julia также является языком программирования общего назначения.
СКАЛА
Scala — мультипарадигмальный язык программирования общего назначения с открытым исходным кодом. Приложения Scala совместимы с байт-кодом Java, работающим на JVM. Это обеспечивает совместимость с языком Java, что делает его важным языком, имеющим отношение к науке о данных. Scala + Spark — лучшее решение при расчетах для работы с большими данными.
ДЖАВА
Java также является универсальным, очень популярным языком объектно-ориентированного программирования. Java-приложения состоят из байт-кодов, которые не зависят от платформы и работают в любой системе с JVM. Инструкции на языке Java выполняются системой запуска Java, называемой виртуальной машиной Java (JVM). Этот язык используется для создания веб-приложений, стандартных систем, а также десктопных и мобильных приложений. Говорят, что Java — хороший выбор для науки о данных. Безопасность и производительность Java действительно полезны для науки о данных, поскольку компании предпочитают интегрировать производственный код непосредственно в существующую базу данных кода.
[ad_2]
Facebook Comments