Introduktion till datavetenskapsspråk

Datavetenskap har varit bland de bästa teknikerna idag och har blivit marknadsstarka ett starkt surrord. En datavetare är en av nyckelrollerna som inte bara har att göra med matematiska problem och analytiska lösningar utan också förväntas arbeta, förstå och vet lika bra programmeringsspråk som är användbara för datavetenskap och maskininlärning. Det blir ett behov av att få tillgång till de uppgifter som samlas in av dig och för det behövs en perfekt blandning av rätt skicklighet och ett perfekt verktyg så att du får resultaten enligt dina förväntningar med den information som tillhandahålls. Omfattningen av datavetenskap ökar dag för dag och förväntas öka i många fler kommande år framöver. Datavetenskap lyckas ta hänsyn till många domäner som statistik, matematik, informationsteknologi, datavetenskap osv. Du borde verkligen ha ett bra praktiskt arbete på ett av språken men att ha mer än ett språk i ditt CV är aldrig något dåligt aning. På grund av den ökande efterfrågan från datavetare och entusiaster för datavetenskap blir det ett brådskande att skapa en kombinerad lista över alla möjliga datavetenskapsspråk och i det här inlägget kommer vi att läsa om detsamma.

Topp programmeringsspråk inom datavetenskap

Data Science har många tekniska språk som används för maskininlärning, låt oss titta på några av programmeringsspråken i Data Science.

1. Python

Först och främst språket som du måste ha hört talas om i din omgivning är programmeringsspråket Python. Mycket lättläst och kodande, funktionellt programmeringsspråk deltar inte bara i kärnutvecklingsområdet utan hjälper också effektivt till datavetenskap eftersom majoriteten av biblioteken har fördefinierats i just detta språk. Biblioteken inkluderar sådana som sci-kit-lära, pandaer, numpy, sci-py, matplotlib, etc.

Ett av de främsta orsakerna till att Python har vunnit så mycket popularitet är på grund av enkelheten och enkelheten bland programmerarna och dess smidighet och förmåga att snabbt kombinera och integrera med de topppresterande algoritmerna som vanligtvis är skrivna på Fortran eller C-språk. Med framsteg och skarp utveckling av datavetenskap, prediktiv modellering och maskininlärning ökar efterfrågan på Python-utvecklarna exponentiellt och därför används den avsevärt inom webbutveckling, data mining, science computing etc.

2. R-programmering

Ett statistiskt språk om det inte behöver handla om Python måste definitivt handla om R. Detta är ganska äldre språk jämfört med Python och dess infödda, och blir ett av de mest använda instrumenten som ett öppet källspråk, och R Foundation erbjuder en mjukvara för grafisk och statistisk datormjukvara för statistisk databehandling. Färdigheterna på detta domän har mycket stora chanser att få jobb eftersom de är nära förknippade med datavetenskap och maskininlärning. Detta språk är enbart byggt för analytiska ändamål och därför ger det många statistiska modeller. Det offentliga R-paketet och arkivlistan består av 8000+ nätverksbidragspaket. RStudio, Microsoft och många toppgiganter har varit involverade i bidraget och stödet från R-gemenskapen.

3. Java

När det måste handla om Java tror jag inte mycket av en förklaring krävs eftersom det har varit ett ständigt grönt programmeringsspråk som är närvarande och gör alltför framgångsrikt inom alla teknikområden som den har angett i. Tidigare Suns protégé och nu Oracle's, det senare har hållit koll på de nya funktionerna som är relevanta per den dagliga marknaden i varje ny Java-version. Det brukar huvudsakligen vara ryggraden i alla arkitekturer och ramar och därför används det för datavetenskap för att kommunicera och upprätta en anslutning och hantera arbetet med de underliggande komponenter som ansvarar för att maskininlärningen och datavetenskapen ska ske .

4. Scala

Ett annat populärt programmeringsspråk som har kommit in i spelet är det skalfunktionella programmeringsspråket som huvudsakligen baserades på en uppgörelse med Apache-gnista och dess arbete, vilket gör det möjligt att arbeta snabbare och därmed optimera prestanda. Den här är återigen en öppen källkod och ett allmänt programmeringsspråk som direkt körs ovanpå JVM. Detta är främst associerat med Big data och Hadoop och fungerar därför bra när användningsfallet handlar om stora datamängder. Det är ett starkt typspråk och blir därför lätt att hantera ett slags språk bland programmerarna. På grund av dess stöd med JVM eller Java Virtual Machine tillåter den också interoperabilitet med Java-språk och därför kan scala vara känt för att vara ett mycket starkt allmänt programmeringsspråk och därmed bli ett av de bästa valen inom området för datavetenskap.

5. SQL

Structured Query Language eller SQL (som populärt förkortat) är kärnan i databaser och backend-system och är bland de mest populära språken inom datavetenskap. Det används väl för att fråga och redigera information som vanligtvis lagras i relationella databaser. Det används också främst för att lagra och hämta data i decennier.

Detta blir bland det populära valet när det måste handla om att minska frågetiderna, väntetiderna, hantera stora databaser genom att använda sin snabba behandlingstid. En av de största tillgångarna du kan ha inom datavetenskap och teknik, i allmänhet, är att lära sig användningen av SQL-språk. Det har funnits många andra komponenter för frågan idag och många andra NoSQL-databaser finns på marknaden idag, men de har alla sina rötter från SQL-programmeringsspråk.

6. MATLAB

Denna är bland de grundläggande datavetenskapliga språken som ansvarar för snabba, stabila och stabila algoritmer som ska användas för numerisk databehandling. Det anses vara bland det bäst lämpade språket för forskare, matematiker, statistiker och utvecklare. Det kan enkelt spela tillsammans med typiska matematiska transformationer och koncept som Laplace, Fourier, Integral och differentiell beräkning, etc.

Det bästa med datavetenskapentusiaster och datavetare är att detta språk tillhandahåller ett brett utbud av inbyggda såväl som specialbyggda bibliotek som är användbara för nya datavetare eftersom de inte behöver gräva i djupet för att tillämpa kunskapen om Matlab.

7. TensorFlow

Ett av de allmänt använda språken som markerar en närvaro inom datavetenskapen är Tensorflow. Detta utvecklas av Google och det här öppna källkodsbiblioteket blir allt mer populärt när det gäller att göra numeriska beräkningar och beräkningar. Denna ramverk fungerar på den stora lämpligheten för data. Det används i fall som grafiska beräkningar där den kan använda en inställd C ++ -kod.

En av de största fördelarna med att använda TensorFlow är att det använder GPU: er och CPU: er tillsammans med distribuerad programmering. Detta fungerar på begreppet djup inlärning och kan användas för att utbilda enorma neurala nätverk i uppsättningen enorm data på kort tid. Detta benämns det andra generationssystemet från Google Brain-teamet som driver en stor skala av tjänster som Google Search, Cloud Speech och foton.

8. Keras

Keras är ett minimalistiskt bibliotek i Python som används för djup inlärning och det går ovanpå Theano eller TensorFlow och huvudmålet bakom dess byggda var att implementera maskininlärningsmodeller enkelt och snabbt för utvecklings- och forskningsändamål. Det kan ses att detta körs på den gamla versionen av Python och den aktuella versionen, dvs. 2.7 eller 3.5. och det kan ses att det är smidigt när du kör på CPU: er eller GPU: er. Den använder sig av de fyra vägledande principerna, nämligen. Minimalism, modularitet, Python och utdragbarhet. Fokus är modellidén och huvudmodellen är sekvensen som är ett lager av linjära staplar.

Detta innebär att lagren ska läggas till i den skapade sekvensen och beräkningen måste göras i den förväntade beräkningen. När du definierar en gång kan du använda den sammanställda modellen som använder de underliggande ramarna och komponenterna för att optimera beräkningen och därmed specificera förlustfunktionen och använda optimeringsprogrammet, och sedan kontrolleras modellen för livskraften tillsammans med passformen med data. Detta kan göras med en grupp data vid en viss tidpunkt eller genom att avföra hela modellutbildningsregimen. Modellerna kan sedan användas för förutsägelser. Konstruktionen kan sammanfattas enligt följande, definiera modellen, se till att den är kompilerbar, passar din modell och gör förutsägelser om den.

Slutsats: Data Science Språk

Det finns olika datavetenskapliga programmeringsspråk som används allmänt på marknaden idag. Det kan inte sägas rent om ett språk är bättre än det andra på något sätt. Det beror helt på vilken typ av användningsfall du har i ditt projekt eller organisation och språket kan väljas i enlighet därmed. Alla språk har sina egna fördelar och nackdelar och därför krävs en grundläggande nivå av introduktionsanalys för att veta vilket är rätt språk att användas i datavetenskap för dig. Hoppas att du gillade vår artikel. Håll ögonen öppna för mer som dessa.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till datavetenskapsspråk. Här har vi diskuterat de 8 olika typerna av språk som används i datavetenskap. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -

  1. Vad är TensorFlow?
  2. Datatyper i MATLAB
  3. R Programmeringsspråk
  4. Typer av datavetenskapliga algoritmer
  5. Matplotlib I Python
  6. Topp 5 typer av interoperabilitetstest

Kategori:

Big Data