データサイエンスのための8つの言語

続々とデータが届きます。 データサイエンティストの仕事は、これらの無限のビットをすべて一貫した分析に変えることです データユーザーが情報の海で答えを探し始めることができるように. 良いニュースは、この作業を行うための優れたプログラミング言語がたくさんあることです。 目標 i最高のものはありますか?

言語はいくつかありますが、 R や Python など、 コースを教えるためによく使用されるため、注目を集めています。 これらは最初の選択肢として最適であり、間違いなく使用できます。

仕事をうまくやり遂げることができる他の多くの選択肢もあります。 すでにメイン ワークフローの基盤となっている汎用言語を拡張して、データのフィルター処理とクリーンアップを行ったり、分析の一部を処理したりすることさえできます。 優れたライブラリは長い道のりを歩むことができます。

データ サイエンスに最適な言語のリストを次に示します。-一つは 次のプロジェクトに適した選択をします。 1 つでは不十分な場合もあり、複数の言語で解決できます。 一部のデータ サイエンティストは、各段階でいくつかの異なるテクノロジを使用してデータ パイプラインを構築しており、それぞれが特定の言語の最適な機能を活用しています。

R

R は統計分析用に作成されたものであり、多くの献身的なデータ サイエンティストに好まれています。 お茶 R 言語 それ自体には、表形式データの大きなブロックを操作するように設計されたデータ フレームなどのデータ構造が含まれています。 何年にもわたって、他の科学者が、最も一般的な統計および数学アルゴリズムの多くに取り組む非常に優れたオープンソース ライブラリを作成および配布してきました。 次のような素敵なライブラリもあります 織る・編む を使用して、データを洗練されたタイプセット レポートに変換します。 ラテックス。

多くのデータ サイエンティストは、次のような統合開発環境を好んで使用します。 Rスタジオ目の前のタスクに最適化されています。 また、データの収集や事前クリーニングに使用できる他の言語のコードを統合したいため、Eclipse や一部のコマンドライン インターフェイスなどの他の開発ツールを使用することを好む人もいます。 R を使用すると、他のパッケージと簡単に連携できます。

最適: データサイエンスと統計分析を幅広く必要としている人

パイソン

この言語は、きれいな構文を持つスクリプト言語として始まりましたが、世界中のラボで人気のある言語の 1 つに成長しました。 多くの科学者が学ぶ パイソン データ収集から分析まで、すべてのコンピューティングを実行します。

この言語の真の強みは、データ サイエンス専用のライブラリの大規模なコレクションです。 などのパッケージ ナンピーSciPyパンダケラス 最も注目すべきもののほんの一部です。 科学者は、特に大規模なデータセットの処理を支援するために、言語を Apache Spark などの並列プログラミングのフレームワークと統合しました。

この言語は、人工知能の科学者にも非常に人気があり、データ分析に AI の助けが必要な場合に非常に役立ちます。 PyTorch や TensorFlow などのフレームワークは、専用のハードウェアを利用して分析を大幅に高速化することもできます。

最適: 初心者から汎用性が高い方まで

ジュリア

この言語は、IO、 標的 ジュリア は、数値タスクで特に優れた機能を発揮するため、長年にわたって多くの科学者を魅了してきました。 現在、可視化、データ サイエンス、機械学習 (ML) のための優れたルーチンのコレクションをサポートしています。 たとえば、探索するための優れたライブラリがあります 微分方程式フーリエ変換、 と 量子物理学. 科学計算全体のさまざまなタスク用に 4000 を超えるさまざまなパッケージがあります.

Juliaの最大の魅力はスピードかもしれません。 コンパイラは、複数のチップ アーキテクチャをターゲットにすることができます。 Julia のコードが他の言語よりも数倍速く実行されていることを科学者が発見することは珍しくありません。 一方、Jupyter Notebook などのさまざまな統合開発環境は、Julia コーダーにインタラクティブな体験を提供します。

最適: ハードサイエンスと数学的分析

ジャワ

Java は多くの一般的な目的に使用される可能性がありますが、一部の人々は、データ サイエンスのために、データをクリーンアップするための前処理ツールとして Java を利用しています。 低レベルのクリーニングに役立つ、より一般的な機能とライブラリを提供するため、R などの言語と組み合わせるとうまく機能します。 Hadoop や Spark などのビッグ データ処理フレームワークには、Java との互換性が高いものがあります。 いくつかの基本的なタスクには、いくつかの組み込みの クラス データセットの要約を効率的に計算できます。 Java は、次のような ML 用の優れたライブラリもサポートしています。 MLib.

最適: 軽いデータ分析を伴うビッグデータ コンピューティング、汎用的なニーズ

MATLAB

MATLAB は当初、大規模な行列の処理を支援するために作成されましたが、これらの数値手法のいくつかを使用して作業を分析したいデータ サイエンティストに人気があります。 ベクトル、行列、およびテンソルを操作し、標準の分解または逆変換に依存するアルゴリズムは、実装が簡単です。

長年にわたり、MATLAB の専用ソフトウェアをサポートしている MathWorks は、パッケージをデータ サイエンス用の完全に統合された開発環境に変える広範な機能を追加してきました。 重要な統計手法、AI ルーチン、ML アルゴリズムをすべてサポートするライブラリがあります。 結果からデータの視覚化を生成できるグラフィカル パッケージもあります。

最適: 行列解析とベクトル解析に依存するハード サイエンス

コボル

コーポレート コンピューティングの元の言語は、データ サイエンスの強固な基盤であり続けています。 この言語は、エンタープライズ データを収集して処理するために構築されており、ライブラリを使用して従来の統計アルゴリズムの多くをサポートしています。 大企業で実行されているソフトウェア スタックは多数あります。 コボル; 多くの場合、いくつかのデータ サイエンスをそれらに統合する最も簡単な方法は、COBOL でいくつかの追加ルーチンを作成することです。

最適: 確立されたコード ベースとエンタープライズ データ分析

SPSS

1968 年に最初にリリースされた SPSS は、もともとは Statistical Package for the Social Sciences の略でした。 これは、市場の拡大に伴い、統計製品およびサービス ソリューションに変更されました。 IBM は、 SPSS ソフトウェア スイート これは、企業がデータ サイエンスを提供するために展開する可能性がある IBM のソフトウェア製品の大規模なコレクションの一部です。

SPSS での作業の多くは、プルダウン メニューと統合環境を使用して、多くのプログラミングを行わなくても直接実行できます。 それだけでは不十分な場合は、マクロ言語を使用すると、基本ルーチンを簡単に拡張できます。 最近では、これらのルーチンの一部を R または Python で記述できるようになりました。 SPSS のバージョン 29 が最近リリースされ、線形回帰と時系列分析のオプションが増えました。

最適: 従来の統計とデータ分析

マテマティカ

一部の数学者は次のように考えています。 マテマティカ これまでに作成された最も驚くべきソフトウェアの 1 つであり、最も複雑な数学的問題のいくつかに取り組むことができます。 ほとんどのデータ サイエンティストは、広範な機能とライブラリをすべて必要とするわけではありません。 それでも、基盤はしっかりしており、グラフィックスは一流であり、より複雑なアルゴリズムを探求したい人にとっては可能性が大きい.

最適: あらゆる可能性を享受できる、複雑な実験と数学に傾倒したデータ サイエンティスト

ハイブリッドなアプローチ

これらのすべての言語にはファンがいて、優位に立つ強力なニッチがありますが、データ サイエンティストが複数の異なる言語のコードをパイプラインでつなぎ合わせることは珍しくありません。 それらは、COBOL などの汎用言語によって行われる多くの前処理とフィルタリングから始めて、分析のために R などの強力な統計コアを備えた言語に切り替える場合があります。 最後に、データの視覚化に別の言語を使用するかもしれません。それは、彼らが好むグラフの種類をサポートしているからです。

各ステップは、言語の最高の品質を活用します。 1 つだけを選択する必要はありません。

最適: 複雑なワークロードまたは複数のソースと宛先を持つチーム

学び続けます

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