Задача специалиста в области науки о данных (data scientist) — подготовить все эти бесконечные биты все новых данных для целостного анализа, чтобы пользователи данных могли начать искать ответы в море информации. Хорошая новость заключается в том, что существует множество хороших языков программирования для выполнения этой работы. О восьми из них рассказывает портал TechBeacon.
R
Этот язык был создан для статистического анализа и является любимым для многих исследователей данных. Сам язык R включает такие структуры данных, как фреймы данных, которые предназначены для работы с большими блоками табличных данных. За прошедшие годы специалисты написали и сделали доступными очень хорошие библиотеки с открытым исходным кодом, которые реализуют многие из наиболее распространенных статистических и математических алгоритмов. Есть даже несколько прекрасных библиотек, таких как Sweave и knitr, которые превращают данные в отполированные, набранные с использованием LaTeX отчеты.
Многие специалисты в области науки данных предпочитают использовать интегрированные среды разработки, такие как R Studio, которые оптимизированы для решения поставленных задач. Кто-то предпочитает работать с другими инструментами разработки, такими как Eclipse или интерфейсы командной строки, поскольку хочет интегрировать код из других языков, которые могут быть использованы для сбора или предварительной очистки данных. R позволяет легко работать с другими пакетами.
Лучше всего этот язык подходит для тех, у кого есть широкие потребности в науке о данных и статистическом анализе.
Python
Этот язык начинался как язык сценариев с чистым синтаксисом, но стал одним из любимых в лабораториях по всему миру. Многие исследователи выбирают Python, чтобы выполнять все свои вычисления, от сбора данных до анализа.
Настоящей силой языка является большая коллекция библиотек, посвященных науке о данных. Такие пакеты, как NumPy, SciPy, Pandas и Keras — лишь некоторые из наиболее заметных. Исследователи также интегрировали Python с фреймворками для параллельного программирования, такими как Apache Spark, в целях обработки особенно больших массивов данных.
Этот язык очень популярен среди специалистов по искусственному интеллекту, что может быть очень полезно, когда при анализе данных требуется помощь ИИ. Такие фреймворки, как PyTorch и TensorFlow, также могут использовать преимущества специализированного оборудования для значительного ускорения анализа.
Лучше всего Python подходит для новичков и тех, у кого широкие потребности общего назначения.
Julia
Этот язык является инструментом общего назначения для создания ПО, выполняющего базовые задачи, такие как ввод-вывод данных, но за годы своего существования он привлек множество специалистов, поскольку особенно хорошо справляется с численными задачами. Сегодня Julia поддерживает серьезную коллекцию процедур для визуализации, науки о данных и машинного обучения. Например, есть отличные библиотеки для дифференциальных уравнений, преобразований Фурье и квантовой физики. Существует более 4000 различных пакетов для решения различных задач в области научных вычислений.
Самым привлекательным качеством языка может быть скорость. Компилятор способен работать с различными архитектурами чипов; нередко исследователи обнаруживают, что код Julia выполняется в несколько раз быстрее, чем код других языков. Между тем, различные интегрированные среды разработки, такие как Jupyter Notebook, предлагают интерактивный опыт для разработчиков на Julia.
Лучше всего Julia подходит для точных наук и математического анализа.
Java
Java может использоваться для многих общих целей, но некоторые люди применяют его в качестве инструмента предварительной обработки для очистки данных. Он хорошо работает в сочетании с такими языками, как R, поскольку предлагает более общие функции и библиотеки, которые могут быть полезны для низкоуровневой очистки. Некоторые платформы для обработки больших данных, такие как Hadoop и Spark, хорошо совместимы с Java. Для некоторых базовых задач существует ряд встроенных классов, которые могут эффективно вычислять сводки по наборам данных. Java также поддерживает хорошие библиотеки для MО, такие как MLib.
Лучше всего Java подходит для больших данных с несложным анализом данных и потребностей общего назначения.
MATLAB
MATLAB был впервые создан, чтобы помочь жонглировать большими матрицами, и остается популярным среди специалистов в области науки о данных, которые хотят использовать некоторые из этих численных методов для своей работы. Алгоритмы, работающие с векторами, матрицами и тензорами и зависящие от стандартных разложений или инверсий, могут быть простыми в реализации.
С годами MathWorks, поддерживающая MATLAB, добавила множество функций, которые превращают пакет в полностью интегрированную среду разработки для науки о данных. Существуют библиотеки, поддерживающие все важные статистические методы, процедуры ИИ и алгоритмы MО. Есть также графические пакеты, позволяющие создавать визуализации данных на основе полученных результатов.
Лучше всего MATLAB подходит для точных наук, которые полагаются на матричный и векторный анализ.
COBOL
Оригинальный язык для корпоративных вычислений остается надежной основой для науки о данных. Этот язык был создан для сбора и обработки данных организации, и он поддерживает многие классические статистические алгоритмы с помощью библиотек. На крупных предприятиях существует множество программных стеков, написанных на COBOL; часто самый простой способ интегрировать в них науку о данных — это просто написать несколько дополнительных процедур на этом языке.
COBOL — лучший вариант для устоявшихся кодовых баз и корпоративного анализа данных.
SPSS
SPSS, впервые вышедший в 1968 г., первоначально означал Statistical Package for the Social Sciences; по мере расширения применения он был переименован в Statistical Product and Service Solutions. В настоящее время программным пакетом SPSS владеет IBM, и он является частью большой коллекции программных продуктов IBM, которые компании могут использовать в области науки о данных.
Большая часть работы с SPSS может быть выполнена напрямую без программирования, с помощью выпадающих меню и интегрированной среды. Если этого недостаточно, макроязык позволяет легко расширять базовые процедуры. Недавно стало возможным писать некоторые из этих процедур на R или Python. Новейшая
Лучше всего SPSS подходит для классической статистики и анализа данных.
Mathematica
Некоторые математики считают систему Mathematica одной из самых удивительных из когда-либо созданных программ, способной решать самые сложные математические задачи. Большинству специалистов в области науки о данных не нужны все ее обширные функции и библиотеки. Тем не менее, основа программы прочная, графика первоклассная, а возможности велики для тех, кто хочет изучить некоторые более сложные алгоритмы.
Mathematica лучше всего подходит для сложных экспериментов и ориентированных на математику специалистов в области науки о данных.
Гибридный подход
Хотя у всех этих языков есть свои поклонники и сильные ниши, в которых они доминируют, нередко специалисты в области науки о данных объединяют в конвейер код на нескольких языках. Они могут начать с предварительной обработки и фильтрации данных на языке общего назначения, таком как COBOL, а затем перейти на язык с сильным статистическим ядром, такой как R, для проведения анализа. В конце они могут использовать другой язык для визуализации данных, потому что он поддерживает тот вид графики, который им нравится. На каждом этапе используются лучшие качества каждого языка.
Это лучший вариант для команды со сложными рабочими нагрузками или множеством источников и конечных точек.
