ภาษาโปรแกรมอะไรที่ใช้ในวิทยาการข้อมูล?

เฮ้! ในฐานะผู้จัดหาข้อมูล ฉันมักถูกถามเกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นหัวข้อที่น่าสนใจอย่างยิ่ง และยังมีอีกหลายสิ่งที่ต้องเปิดเผย เอาล่ะ มาดำดิ่งกันเลย!

Python: ราชาผู้ไม่มีปัญหา

หากคุณอยู่ในแวดวง Data Science คุณคงเคยได้ยินเกี่ยวกับ Python มาก่อน มันเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและด้วยเหตุผลที่ดี Python มีความหลากหลายอย่างยิ่ง เรียนรู้ได้ง่าย และมีระบบนิเวศที่กว้างขวางของไลบรารีและเฟรมเวิร์กที่ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการแสดงภาพข้อมูลเป็นเรื่องง่าย

หนึ่งในไลบรารีที่สำคัญใน Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือ Pandas Pandas มีโครงสร้างข้อมูลเช่น DataFrames และ Series ซึ่งมีประโยชน์อย่างเหลือเชื่อสำหรับการจัดการและจัดการข้อมูล คุณสามารถอ่านข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย เช่น CSV, Excel และฐานข้อมูล ดำเนินการล้างข้อมูล และทำการวิเคราะห์ทางสถิติขั้นพื้นฐาน

ห้องสมุดที่ดีอีกแห่งหนึ่งคือ NumPy มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการคำนวณเชิงตัวเลขใน Python อาร์เรย์ NumPy เป็นรากฐานสำหรับการดำเนินการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมาก เนื่องจากมีหน่วยความจำมากกว่า มีประสิทธิภาพและประมวลผลได้เร็วกว่าเมื่อเทียบกับรายการ Python ดั้งเดิม สิ่งนี้มีประโยชน์เมื่อต้องรับมือกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง Scikit - เรียนรู้คือเกม - ผู้เปลี่ยน มีอัลกอริธึมที่หลากหลายสำหรับการจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม และอื่นๆ คุณสามารถสร้างและฝึกโมเดลด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด และเมื่อพูดถึงการแสดงภาพข้อมูล Matplotlib และ Seaborn เป็นตัวเลือกอันดับต้นๆ ช่วยให้คุณสร้างแปลงได้ทุกประเภท ตั้งแต่กราฟเส้นธรรมดาไปจนถึงแผนที่ความร้อนที่ซับซ้อน

ในฐานะผู้จัดหาข้อมูล เรามักจะพึ่งพา Python ในการประมวลผลข้อมูลที่เรารวบรวมไว้ล่วงหน้าก่อนนำเสนอต่อลูกค้าของเรา ไม่ว่าจะเป็นการตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่ถูกต้องหรือทำให้ค่าเป็นมาตรฐาน Python คือเครื่องมือของเรา และลูกค้าของเราหลายรายยังใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่เราให้ ซึ่งทำให้กระบวนการทั้งหมดราบรื่น

R: โรงไฟฟ้าสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ

R เป็นอีกหนึ่งภาษาการเขียนโปรแกรมที่มีรากฐานที่มั่นคงในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านสถิติ ได้รับการพัฒนาโดยนักสถิติสำหรับนักสถิติ และแสดงให้เห็นในความสามารถของมัน

จุดแข็งที่ใหญ่ที่สุดของ R คือการรวบรวมแพ็คเกจทางสถิติที่กว้างขวาง ตัวอย่างเช่นคาเร็ตpackage เป็นเฟรมเวิร์กที่ทำให้กระบวนการสร้างและประเมินโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องง่ายขึ้น มีฟังก์ชันสำหรับการแยกข้อมูล การปรับแต่งโมเดล และการประเมินประสิทธิภาพ

R ยังยอดเยี่ยมสำหรับการแสดงข้อมูลด้วยภาพ ที่ggplot2package เป็นหนึ่งในไลบรารีการแสดงภาพข้อมูลที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ใช้ไวยากรณ์ของแนวทางกราฟิก ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถสร้างการแสดงภาพข้อมูลที่ซับซ้อนได้โดยการรวมส่วนประกอบต่างๆ เข้าด้วยกันในลักษณะโมดูลาร์

ในฐานะผู้จัดหาข้อมูล บางครั้งเราใช้ R เพื่อทำการวิเคราะห์ทางสถิติเชิงลึกกับข้อมูลที่เรามี ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าต้องการทำความเข้าใจการกระจายตัวของตัวแปรบางตัวในข้อมูล เราสามารถใช้ R เพื่อคำนวณสถิติเชิงพรรณนาและสร้างการแสดงภาพที่แสดงรูปแบบได้อย่างชัดเจน

SQL: ภาษาของฐานข้อมูล

SQL หรือ Structured Query Language ไม่ใช่ภาษาโปรแกรมทั่วไปอย่าง Python หรือ R แต่เป็นส่วนสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล SQL ใช้เพื่อสื่อสารกับฐานข้อมูล และเนื่องจากข้อมูลจำนวนมากในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล ทักษะ SQL จึงเป็นสิ่งจำเป็น

ด้วย SQL คุณสามารถดำเนินการต่างๆ เช่น การสืบค้นข้อมูลจากหลายตาราง การกรองข้อมูลตามเงื่อนไขเฉพาะ การรวมข้อมูล (เช่น การคำนวณผลรวม ค่าเฉลี่ย ฯลฯ) และการรวมตาราง นี่เป็นสิ่งสำคัญในการรับข้อมูลที่คุณต้องการจากฐานข้อมูลสำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ

สมมติว่าเราเป็นผู้จัดหาข้อมูลที่จัดเก็บข้อมูลลูกค้าไว้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เราใช้ SQL เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องสำหรับลูกค้าของเราตามความต้องการเฉพาะของพวกเขา ไม่ว่าจะเป็นการรับข้อมูลในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งหรือสำหรับกลุ่มลูกค้าเฉพาะ SQL ก็ทำให้เป็นไปได้

Java: ตัวเลือกที่เชื่อถือได้

Java เป็นภาษาโปรแกรมที่มีชื่อเสียงซึ่งมีแอปพลิเคชั่นมากมายในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นที่รู้จักในด้านความน่าเชื่อถือ ความสามารถในการปรับขนาด และประสิทธิภาพ Java มีไลบรารีจำนวนมากสำหรับการประมวลผลข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

ข้อดีอย่างหนึ่งของ Java คือความสามารถในการทำงานกับเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น Apache Hadoop และ Apache Spark ซึ่งเป็นที่นิยมสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ มี Java API ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถเขียนโค้ดใน Java เพื่อดำเนินการประมวลผลข้อมูลแบบกระจายบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้

ในบทบาทของเราในฐานะผู้จัดหาข้อมูล บางครั้งเราต้องจัดการกับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ Java มีประโยชน์เมื่อเราต้องการสร้างระบบที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้เพื่อจัดการและประมวลผลข้อมูลนี้ ช่วยให้เรามั่นใจได้ว่าไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูลของเราสามารถรองรับข้อมูลปริมาณมากได้โดยไม่ขัดข้อง

จูเลีย: ดาวรุ่ง

Julia เป็นภาษาโปรแกรมที่ค่อนข้างใหม่ในวงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่ได้รับความสนใจอย่างมาก Julia ผสมผสานความง่ายในการใช้ภาษาไดนามิก เช่น Python เข้ากับประสิทธิภาพของภาษาที่พิมพ์แบบคงที่ เช่น Java

สิ่งที่ยอดเยี่ยมอย่างหนึ่งเกี่ยวกับ Julia ก็คือความสามารถในการจัดการการคำนวณเชิงตัวเลขได้อย่างมีประสิทธิภาพมาก มีคอมไพเลอร์แบบทันเวลา (JIT) ที่สามารถเพิ่มความเร็วในการประมวลผลโค้ดได้อย่างมาก ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับงานที่เน้นการคำนวณในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น การใช้อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงที่ซับซ้อน

ในฐานะผู้จัดหาข้อมูล เรากำลังจับตาดู Julia แม้ว่าเราจะยังไม่ได้บูรณาการเข้ากับขั้นตอนการทำงานของเราอย่างสมบูรณ์ แต่เรามองเห็นศักยภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลของเรา

เครื่องมืออื่นๆ และภาษาที่เกี่ยวข้อง

เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์และติดตามข้อมูล เครื่องมืออย่างเช่นเครื่องวิเคราะห์อนุกรมแบบดิจิทัล DSA8300 TektronixและDSA72004 Tektronix เครื่องวิเคราะห์อนุกรมแบบดิจิทัล, 20 GHz, 50 GS/s, 4 Ch.และDSA72004B Tektronix เครื่องวิเคราะห์อนุกรมแบบดิจิทัล, 20 GHz, 50 GS/s, 4 Ch.มีบทบาทสำคัญ เครื่องวิเคราะห์เหล่านี้มักมาพร้อมกับอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมของตัวเอง ซึ่งช่วยให้คุณสามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ โดยปกติแล้ว การเขียนโปรแกรมสำหรับอินเทอร์เฟซเหล่านี้จะดำเนินการในภาษาต่างๆ เช่น C หรือ C++ ซึ่งขึ้นชื่อในด้านการควบคุมระดับต่ำและประสิทธิภาพสูง

การตัดสินใจเลือกที่ถูกต้อง

อย่างที่คุณเห็น มีภาษาการเขียนโปรแกรมมากมายที่ใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล และแต่ละภาษาก็มีจุดแข็งของตัวเอง เมื่อเลือกภาษาการเขียนโปรแกรมสำหรับโปรเจ็กต์วิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ลักษณะของข้อมูล งานเฉพาะที่คุณต้องดำเนินการ รวมถึงทักษะและความชอบของคุณเอง

หากคุณเพิ่งเริ่มต้นในด้าน Data Science ฉันขอแนะนำให้เรียน Python ก่อน หยิบได้ง่ายและมีแหล่งข้อมูลออนไลน์มากมาย เมื่อคุณเข้าใจ Python เป็นอย่างดีแล้ว คุณสามารถเริ่มสำรวจภาษาอื่นๆ เช่น R หรือ SQL ได้ ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดของโปรเจ็กต์ของคุณ

ในฐานะผู้จัดหาข้อมูล เราใช้ภาษาเหล่านี้ผสมผสานกันเพื่อให้แน่ใจว่าเราสามารถให้บริการข้อมูลที่ดีที่สุดแก่ลูกค้าของเราได้ ไม่ว่าจะเป็นการรวบรวมข้อมูล การประมวลผลล่วงหน้า หรือการวิเคราะห์ เรามีเครื่องมือและภาษาที่เหมาะสมในคลังแสงของเรา

มาเชื่อมต่อกันเถอะ

หากคุณอยู่ในตลาดสำหรับข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ หรือหากคุณมีคำถามใดๆ เกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล โปรดติดต่อเราได้เลย เราพร้อมช่วยให้คุณใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุดและยกระดับโครงการของคุณไปอีกระดับ

อ้างอิง

• แวนเดอร์พลาส เจ. (2016) คู่มือวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python: เครื่องมือสำคัญสำหรับการทำงานกับข้อมูล โอ ไรลีย์ มีเดีย
• วิคแฮม เอช. (2016) ggplot2: กราฟิกที่สวยงามสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล สปริงเกอร์.
• Java และ Big Data: คู่มือที่ครอบคลุม อินโฟเวิลด์.