Im letzten Blog über Big Data haben wir über die Datenintegrationstools gesprochen, die acht Schichten der funktionalen Architektur. In diesem Blog würde ich die Datensprachen auflisten, die die neunte Ebene der Funktionsschichtarchitektur bilden.
Big-Data-Projekte sind mittlerweile in allen Branchen üblich, egal ob groß oder klein, alle wollen alle Vorteile nutzen Erkenntnisse, die Big Data zu bieten hat. Egal wie fortschrittlich und GUI-basierte Software wir entwickeln, die Computerprogrammierung ist der Kern von allem. Ich hoffe, dass die vorherigen Blogs zu den Arten von Tools Ihnen bei der Planung der Big-Data-Organisation für Ihr Unternehmen geholfen haben. Aber es bleibt noch eine Schicht unvollendet, ohne die Sie die Reise ein Stück voranbringen können. Aber später, wenn die Datenmenge in besorgniserregenden Mengen anwächst, wird es komplex. Und dann wären die Datensprachen die einzige Rettung für Sie.
Liste der Datensprachen
1. Java –
Die ungebrochene Beliebtheit von Java ist offensichtlich genug, um zu wissen, dass es die beste Programmiersprache für die Datenwissenschaft ist. Alle Plattformen, die Teil des JVM-Ökosystems sind, wie MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark und Apache Beam, sind mit Java kompatibel. Java bietet Ihnen Zugriff auf Mongo-Sammlungen von Debugging-Tools, Überwachungstools, Bibliotheken und Profilern und ist daher die am meisten getestete, überarbeitete und bewährte Sprache für Data Science.
Der größte Vorteil von Java besteht darin, dass es eine Plattform ist unabhängig und kann nach der Kompilierung auf jeder Plattform ausgeführt werden. Dadurch entfällt die Notwendigkeit sprachspezifischer Compiler.
Das größte Problem dabei ist, dass es unglaublich ausführlich ist und es keine REPL für die iterative Entwicklung gibt.
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2. R –
Die Programmiersprache R gehört zu den beiden beliebtesten Programmiersprachen, die Datenwissenschaftler und -analysten verwenden. Die Programmiersprache R unterscheidet sich stark von den anderen Sprachen, da es sich im Wesentlichen um eine dedizierte Sprache für statistische Berechnungen und Grafiken handelt. Daher ist es kein Ersatz für irgendwelche Sprachen. R hat eine einfache und offensichtliche Anziehungskraft. R kann verwendet werden, um eine große Anzahl dieser Berechnungen zu automatisieren, selbst wenn sich die Zeilen- und Spaltendaten ständig ändern oder wachsen.
R wurde verwendet, um Algorithmen für Google, Facebook, Twitter und viele andere Dienste zu erstellen. Es kann unter Linux, Windows und MacOS ausgeführt werden.
3. SQL –
SQL ist das Akronym für Structured Query Language mit b Seit Jahrzehnten das Herzstück der Speicherung und des Abrufs von Daten. Es ist nach wie vor ein äußerst beliebtes Tool unter Datenanalysten. Einige der Aufgaben, die mit SQL erledigt werden könnten, sind:
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4. Hadoop –
Hadoop ist eine der besten Open-Source-Programmiersprachen für Data Science. Es verfügt über ein Java-basiertes Programmierframework, das die Verarbeitung und Speicherung extrem großer Datensätze in einer verteilten Computerumgebung unterstützt. Wenn Sie etwas über Hadoop lesen, besteht keine Möglichkeit, dass Sie jemals auf das Bild eines kleinen Elefanten stoßen. Und wenn Sie darauf stoßen, lesen Sie sicherlich etwas über Hadoop.
Hadoop ist so konzipiert, dass es in Ihrer Big-Data-Anwendungsumgebung robust ist und seine Funktionalität auch dann fortsetzt, wenn einzelne Server oder Cluster ausfallen. Es ist für die Skalierung von einzelnen Servern auf Tausende von Maschinen konzipiert, von denen jede lokale Berechnung und Speicherung bietet.
Hadoop ist zwar langsamer als einige andere Verarbeitungstools, aber es ist erwiesen, dass die Ergebnisse sehr genau sind und Dies macht es zur besten Option für die Backend-Analyse.
5. JavaScript –
JavaScript ist eine beliebte, leistungsstarke, dynamische und am weitesten verbreitete Skript- und Programmiersprache, die zum Erstellen cooler Websites und Spiele für das Web verwendet wird. Wir sind immer noch verwirrt über die Website und die Webanwendung. Es leitet einen Großteil seiner Syntax von der C-Sprache ab. Die vorteilhafteste Funktion von JavaScript besteht darin, dass es mit allen Browsern kompatibel ist und in über 90 % aller Webseiten verwendet wird.
Obwohl es überhaupt nichts mit der Java-Sprache zu tun hat, bietet es Entwicklern dennoch Zugriff darauf Führen Sie clientseitige Skripte aus, interagieren Sie mit dem Benutzer in Echtzeit, steuern Sie den Browser und kommunizieren Sie asynchron mit dem Server.
6. SAS –
SAS ist eine Kurzform für Statistical Analysis. System ist führend unter den besten Programmiersprachen für die Datenwissenschaft. Mit h gehört es zu den Besten im kommerziellen Analysebereich Höchster Anteil in privater Organisation. SAS wird seit den 1960er Jahren für die statistische Modellierung verwendet und behält nach vielen Jahren der Aktualisierungen und Verfeinerungen immer noch seine Position. Der Hauptgrund für die Beliebtheit ist die große Auswahl an Statistikfunktionen mit einer benutzerfreundlichen Benutzeroberfläche, die in kürzester Zeit erlernt werden kann. SAS umfasst eine Vielzahl von Komponenten für den Zugriff auf Datenbanken und flache, unformatierte Dateien, die Bearbeitung von Daten und die Erstellung grafischer Ausgaben zur Veröffentlichung auf Webseiten und anderen Zielen.
7. SPSS –
SPSS Statistics ist ein Softwarepaket, das für logische Batch- und Nicht-Batch-Statistikanalysen verwendet wird. SPSS ist ein Windows-basiertes Programm, mit dem Daten eingegeben und analysiert sowie Tabellen und Diagramme erstellt werden können. Es ist in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten und kann alle im Text behandelten Analysen und vieles mehr durchführen.
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IBM SPSS ist dabei Es wird seit Jahrzehnten verwendet und stellt seitdem leistungsstarke Werkzeuge für Statistiker und Datenwissenschaftler bereit. Im Laufe der Jahre hat sich die SPSS-Plattform weiterentwickelt, um alle Phasen des Data-Mining-Prozesses zu unterstützen, einschließlich der folgenden:
Meine Liste der besten Programmiersprachen für Data Science ist noch nicht vollständig. Der Rest der Liste wird im nächsten Blog fortgesetzt. Teilen Sie mir bis dahin unten in den Kommentaren Ihre bevorzugte Programmiersprache für Data Science mit.
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