Introduction aux langages de science des données
La science des données figure aujourd'hui parmi les meilleures technologies et est devenue un mot à la mode fort. Un data scientist est l'un des rôles clés qui doit non seulement se contenter de problèmes mathématiques et de solutions analytiques, mais également travailler, comprendre et connaître également des langages de programmation utiles à la science des données et à l'apprentissage automatique. Il devient nécessaire d'accéder aux données collectées par vous et pour cela, le mélange parfait de bonnes compétences et d'un outil parfait est nécessaire pour que les résultats vous soient fournis selon vos attentes avec les informations fournies. La portée de la science des données augmente de jour en jour et devrait augmenter dans de nombreuses années à venir. La science des données parvient à prendre en considération de nombreux domaines tels que les statistiques, les mathématiques, les technologies de l'information, l'informatique, etc. Vous devriez vraiment avoir une bonne pratique sur l'une des langues, mais avoir plus d'une langue dans votre CV n'est jamais une mauvaise chose idée. En raison de la demande croissante des scientifiques des données et des passionnés de science des données, il devient urgent de dresser une liste combinée de tous les langages de science des données possibles et dans cet article, nous allons lire la même chose.
Meilleurs langages de programmation en science des données
La science des données possède de nombreux langages techniques utilisés pour l'apprentissage automatique. Voyons quelques-uns des langages de programmation de la science des données.
1. Python
Tout d'abord, le langage dont vous avez dû entendre parler dans votre environnement est le langage de programmation Python. Très facile à lire et à coder, le langage de programmation fonctionnel participe non seulement au domaine de développement principal, mais contribue également efficacement à la science des données car la majorité des bibliothèques ont été prédéfinies dans ce même langage. Les bibliothèques incluent celles comme sci-kit learn, pandas, numpy, sci-py, matplotlib, etc.
L'une des principales raisons pour lesquelles Python a gagné en popularité est en raison de la facilité et de la simplicité parmi les programmeurs et de son agilité et de sa capacité à se combiner rapidement et à s'intégrer avec les algorithmes les plus performants qui sont généralement écrits en Fortran ou en langage C. Avec l'avènement et les progrès rapides de la science des données, de la modélisation prédictive et de l'apprentissage automatique, la demande croissante pour les développeurs Python augmente de façon exponentielle et est donc utilisée de manière significative dans le domaine du développement Web, de l'exploration de données, du calcul scientifique, etc.
2. Programmation R
Un langage statistique s'il ne doit pas être sur Python doit être définitivement sur R. C'est un langage assez ancien par rapport à Python et ses natifs, devenant l'un des instruments les plus largement utilisés en tant que langage open source, et la Fondation R offre un environnement logiciel de graphisme et de calcul statistique pour le calcul statistique. Les compétences de ce domaine ont de très grandes chances d'emploi car elles sont étroitement associées à la science des données et à l'apprentissage automatique. Ce langage est uniquement conçu à des fins analytiques et fournit donc de nombreux modèles statistiques. Le référentiel de packages R public et la liste d'archivage se composent de plus de 8000 packages contribués par le réseau. RStudio, Microsoft et de nombreux géants de premier plan ont été impliqués dans la contribution et le soutien de la communauté R.
3. Java
Lorsqu'il s'agit de Java, je ne pense pas qu'une grande explication soit réellement nécessaire car il s'agit d'un langage de programmation à feuilles persistantes qui est présent et qui réussit beaucoup trop dans tous les domaines de la technologie dans lesquels il est entré. Ancien protégé de Sun et maintenant Oracle, ce dernier a gardé à l'esprit les nouvelles fonctionnalités pertinentes selon le marché quotidien dans chaque nouvelle version de Java. Il est principalement utilisé pour être l'épine dorsale de toute architecture et de tout cadre.Par conséquent, dans le cas de la science des données, il est utilisé pour communiquer et établir une connexion et gérer le fonctionnement des composants sous-jacents qui sont responsables de la réalisation de l'apprentissage automatique et de la science des données. .
4. Scala
Un autre langage de programmation populaire qui est entré en jeu est le langage de programmation fonctionnel scala qui était basé principalement sur un accord avec Apache spark et son fonctionnement, lui permettant de travailler plus rapidement et d'optimiser ainsi les performances. Celui-ci est à nouveau un open-source et un langage de programmation à usage général qui s'exécute directement sur JVM. Ceci est principalement associé au Big data et à Hadoop et fonctionne donc bien lorsque le cas d'utilisation concerne de gros volumes de données. C'est un langage fortement typé et devient donc facile à traiter avec un type de langage parmi les programmeurs. En raison de sa prise en charge avec la JVM ou la machine virtuelle Java, il permet également l'interopérabilité avec le langage Java et, par conséquent, scala peut être connu pour être un langage de programmation polyvalent très puissant et devenir ainsi l'un des meilleurs choix dans le domaine de la science des données.
5. SQL
Le langage de requête structuré ou SQL (en abrégé) est au cœur des bases de données et des systèmes backend et figure parmi les langages les plus populaires dans le domaine de la science des données. Il est bien utilisé pour interroger et modifier des informations qui sont généralement stockées dans des bases de données relationnelles. Il est également principalement utilisé pour conserver et récupérer des données pendant des décennies.
Cela devient un choix populaire lorsqu'il s'agit de réduire les temps de requête, les délais d'exécution, la gestion de grandes bases de données en utilisant son temps de traitement rapide. L'un des principaux atouts que vous pouvez avoir dans le domaine de la science et de la technologie des données, en général, est d'apprendre à utiliser le langage SQL. Il existe de nombreux autres composants d'interrogation aujourd'hui et également de nombreuses autres bases de données NoSQL présentes sur le marché aujourd'hui, mais elles ont toutes leurs racines dans le langage de programmation SQL.
6. MATLAB
Celui-ci fait partie des principaux langages de science des données qui sont responsables d'algorithmes rapides, solides et stables à utiliser pour le calcul numérique. Il est considéré comme l'un des langages les mieux adaptés aux scientifiques, mathématiciens, statisticiens et développeurs. Il peut facilement jouer avec des transformations mathématiques typiques et des concepts tels que Laplace, Fourier, le calcul intégral et différentiel, etc.
La meilleure partie des passionnés de science des données et des scientifiques des données est que ce langage fournit un large éventail de bibliothèques intégrées et personnalisées qui sont utiles pour les nouveaux scientifiques des données car ils n'ont pas à creuser profondément pour appliquer les connaissances de Matlab.
7. TensorFlow
Tensorflow est l'un des langages les plus utilisés qui marque une présence dans le domaine de la science des données. Ceci est développé par Google et cette bibliothèque open-source gagne en popularité en ce qui concerne les calculs et calculs numériques. Ce cadre fonctionne sur la grande adéquation des données. Il est utilisé dans des cas tels que les calculs graphiques où il peut utiliser du code C ++ réglé.
L'un des principaux avantages de l'utilisation de TensorFlow est qu'il utilise des GPU et des CPU avec une programmation distribuée. Cela fonctionne sur le concept d'apprentissage en profondeur et peut être utilisé pour former d'énormes réseaux de neurones sur l'ensemble d'immenses données dans un court laps de temps. C'est ce que l'on appelle le deuxième niveau de système de génération de l'équipe Google Brain qui alimente une large gamme de services tels que la recherche Google, le discours sur le cloud et les photos.
8. Keras
Keras est une bibliothèque minimaliste de Python qui est utilisée pour l'apprentissage en profondeur et qui fonctionne au-dessus de Theano ou TensorFlow et l'objectif principal derrière sa construction était d'implémenter facilement et rapidement des modèles d'apprentissage automatique à des fins de développement et de recherche. Cela peut être vu comme fonctionnant sur la version héritée de Python et la version actuelle c'est-à-dire 2.7 ou 3.5. et il peut être considéré comme transparent lors de l'exécution sur des CPU ou des GPU. Il utilise les quatre principes directeurs à savoir. Minimalisme, modularité, Python et extensibilité. L'accent est mis sur l'idée du modèle et le modèle principal est la séquence qui est une couche de piles linéaires.
Cela signifie que les couches doivent être ajoutées dans la séquence créée et que le calcul doit être effectué dans l'ordre du calcul attendu. Une fois que vous définissez, vous pouvez utiliser le modèle compilé qui utilise les cadres sous-jacents et les composants pour optimiser le calcul, spécifiant ainsi la fonction de perte et à utiliser l'optimiseur.Le modèle est ensuite vérifié pour la viabilité ainsi que l'ajustement avec les données. Cela peut être fait avec un lot de données à un moment donné ou en déclenchant l'ensemble du régime de formation du modèle. Les modèles peuvent ensuite être utilisés pour des prédictions. La construction peut être résumée comme suit, définissant le modèle, assurez-vous qu'il est compilable, ajustez votre modèle, faites des prédictions sur lui.
Conclusion: Langages de science des données
Il existe aujourd'hui plusieurs langages de programmation de science des données largement utilisés sur les marchés. On ne peut pas dire franchement si une langue est meilleure que l'autre en aucune façon. Cela dépend totalement du type de cas d'utilisation que vous avez dans votre projet ou organisation et la langue peut être choisie en conséquence, toutes les langues ont leurs propres avantages et inconvénients et donc un niveau de base d'analyse d'introduction est nécessaire pour savoir quelle est la bonne langue pour être utilisé en science des données pour vous. J'espère que vous avez aimé notre article. Restez à l'écoute pour plus comme ceux-ci.
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Ceci est un guide des langages de science des données. Ici, nous avons discuté des 8 différents types de langages utilisés en science des données. Vous pouvez également consulter nos autres articles suggérés pour en savoir plus -
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- Langage de programmation R
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