Büyük veriyle ilgili son blogumuzda, İşlevsel mimarinin sekiz katmanı olan Veri Entegrasyon Araçlarından bahsetmiştik. Bu blogda, İşlevsel Katman Mimarisinin dokuzuncu katmanını oluşturan Veri Dillerini listeleyeceğim.
Büyük veri projeleri artık büyük ya da küçük tüm endüstriler için ortaktır ve hepsi bu endüstrilerin tüm avantajlarından yararlanmaya çalışmaktadır. Büyük Verinin sunduğu içgörüler. Ne kadar gelişmiş ve GUI tabanlı yazılım geliştirirsek geliştirelim, Bilgisayar programlama her şeyin merkezindedir. Araç türleriyle ilgili önceki blogların şirketiniz için Büyük Veri Organizasyonunun planlanmasına yardımcı olacağını umuyorum. Ancak, yolculuğunuzda bir miktar ilerleyebileceğiniz bir katman hâlâ tamamlanmamış durumda. Ancak yolculuğun ilerleyen aşamalarında veriler endişe verici miktarlarda arttığında işler karmaşık bir hal alır. O zaman sizin için tek kurtuluş Veri Dilleri olacaktır.
Veri Dilleri Listesi
1. Java –
Java'nın korkusuz popülaritesi, onun veri bilimi için en iyi programlama dili olduğunu bilecek kadar açıktır. MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark ve Apache Beam gibi JVM ekosisteminin parçası olan tüm platformlar Java ile uyumludur. Java size hata ayıklama araçları, izleme araçları, kitaplıklar ve profil oluşturuculardan oluşan mongo koleksiyonlarına erişim sağlar; dolayısıyla veri bilimi için en çok test edilen, revize edilen ve kanıtlanmış dildir.
Java'nın sunduğu en büyük fayda, platform olmasıdır. bağımsızdır ve derlendikten sonra herhangi bir platformda çalıştırılabilir. Böylece dile özel derleyicilere olan ihtiyaç ortadan kalkar.
En büyük sorunu aşırı derecede ayrıntılı olması ve yinelemeli geliştirme için REPL'nin bulunmamasıdır.
Ayrıca Bakınız: Best Open Kaynak Veri Entegrasyon Araçları
2. R –
R programlama dili, veri bilimcilerin ve analistlerin üzerinde durduğu ilk 2 programlama dili arasındadır. R programlama dili, esasen istatistiksel hesaplama ve grafiklere ayrılmış bir dil olduğundan diğer dillerden çok farklıdır. Bu nedenle herhangi bir dilin yerine geçmez. R'nin basit ve bariz bir çekiciliği var. R, satır ve sütun verileri sürekli olarak değişse veya büyüse bile bu hesaplamaların çok büyük bir kısmını otomatikleştirmek için kullanılabilir.
R, Google, Facebook, Twitter ve diğer birçok hizmetin arkasında algoritmalar oluşturmak için kullanıldı. Linux, Windows ve MacOS'ta çalışabilir.
3. SQL –
SQL, Yapılandırılmış Sorgu Dilinin kısaltmasıdır ve b'ye sahiptir. Onlarca yıldır veri depolamanın ve almanın merkezinde yer alıyor. Veri analistleri arasında oldukça popüler bir araç olmaya devam ediyor. SQL ile gerçekleştirilebilecek görevlerden bazıları şunlardır:
Ayrıca Bakınız: En İyi 19 Ücretsiz Veri Madenciliği Aracı
4. Hadoop –
Hadoop, veri bilimi için en iyi açık kaynaklı programlama dillerinden biridir. Dağıtılmış bir bilgi işlem ortamında son derece büyük veri kümelerinin işlenmesini ve depolanmasını destekleyen Java tabanlı bir programlama çerçevesine sahiptir. Hadoop hakkında bir şeyler okuyorsanız küçük bir fil resmine rastlamama ihtimaliniz yok. Ve eğer onunla karşılaşırsanız, mutlaka Hadoop hakkında bir şeyler okuyorsunuz demektir.
Hadoop, Büyük Veri uygulamaları ortamınızda sağlam olacak şekilde tasarlanmıştır ve bireysel sunucular veya kümeler arızalansa bile işlevselliğini sürdürür. Tek sunuculardan, her biri yerel hesaplama ve depolama sunan binlerce makineye ölçeklendirmek üzere tasarlanmıştır.
Hadoop diğer bazı işleme araçlarından daha yavaş olsa da sonuçların oldukça doğru olduğu kanıtlanmıştır ve bu da onu arka uç analizi için en iyi seçenek haline getiriyor.
5. JavaScript –
JavaScript, web için harika web siteleri ve oyunlar oluşturmak için kullanılan popüler, güçlü, dinamik ve en yaygın kodlama ve programlama dilidir. Web sitesi ve web uygulaması konusunda hâlâ kafamız karışık. Sözdiziminin çoğunu C dilinden alır. JavaScript'in en faydalı özelliği, tüm tarayıcılarla uyumlu olması ve tüm web sayfalarının %90'ından fazlasında kullanılmasıdır.
Java diliyle tamamen alakasız olmasına rağmen, yine de geliştiricilere, istemci tarafı komut dosyalarını yürütün, kullanıcıyla gerçek zamanlı etkileşim kurun, tarayıcıyı kontrol edin ve sunucuyla eşzamansız olarak iletişim kurun.
6. SAS –
SAS, İstatistiksel Analiz sisteminin kısa formudur ve veri bilimi için en iyi programlama dillerinin lideridir. h ile ticari analitik alanında en iyiler arasındadır. En büyük pay özel organizasyonda. SAS, 1960'lı yıllardan beri istatistiksel modelleme için kullanılmaktadır ve yıllar süren güncellemeler ve iyileştirmelerden sonra hala konumunu korumaktadır. Popülaritesinin ana nedeni, çok kısa sürede öğrenilebilen, kullanıcı dostu bir GUI'ye sahip geniş kapsamlı istatistiksel işlevlerdir. SAS, veritabanlarına ve düz, biçimlendirilmemiş dosyalara erişmek, verileri işlemek ve web sayfalarında ve diğer hedeflerde yayınlanmak üzere grafiksel çıktılar üretmek için çeşitli bileşenler içerir.
7. SPSS –
SPSS istatistikleri, mantıksal toplu ve toplu olmayan istatistiksel analiz için kullanılan bir yazılım paketidir. SPSS, veri girişi ve analizi gerçekleştirmek, tablo ve grafikler oluşturmak için kullanılabilecek Windows tabanlı bir programdır. Büyük miktarda veriyi işleyebilir ve metinde anlatılan tüm analizleri ve çok daha fazlasını gerçekleştirebilir.
Ayrıca Bkz.: En İyi Çevrimdışı Veri Temizleme Araçları
IBM SPSS, onlarca yıldır kullanılıyor ve o zamandan beri istatistikçiler ve veri bilimcileri için güçlü araçlar sağlıyor. Yıllar geçtikçe SPSS platformu, aşağıdakileri de içeren veri madenciliği sürecinin tüm aşamalarını destekleyecek şekilde gelişti:
Veri bilimi için en iyi programlama dilleri listem henüz tamamlanmadı. Listenin geri kalanı bir sonraki blogda devam edecek. O zamana kadar aşağıdaki yorumlarda veri bilimi için favori programlama dilinizi bana bildirin.
Okunma: 0
