Veri Bilimi için En İyi Programlama Dilleri blogunun ilk bölümünde 7 dilden bahsettik. Bunlar arasında Büyük Veri ile ilgilenen kişilerin çoğunun kullandığı diller yer alıyordu.
Bu blogda programlama dillerine yeni katılanlardan oluşan listenin diğer yarısını listeliyorum. ilk bölümde. Bazıları Java, Hadoop, R ve SQL'e benzer şekilde popülerlik kazanırken, diğerleri sundukları ayırt edici özellikler nedeniyle piyasada dikkat çekici bir yer edindiler.
Veri Bilimi için Programlama Dilleri Listesi:
1. Python –
Python, Büyük Veri için gereken büyük ve karmaşık veri kümeleriyle çalışmak için en iyi açık kaynaklı programlama dillerinden biridir. Python, nesne yönelimli dilleri kullanan programcılar arasında popülerlik kazanmıştır. Python sezgiseldir ve öğrenmesi R'den daha kolaydır ve platform son yıllarda önemli ölçüde büyüyerek R gibi istatistiksel analizler için onu daha yetenekli hale getirmiştir. Python'un USP'si okunabilirlik ve kompaktlıktır.
Modern günlük uygulamalar şu şekildedir: Pinterest ve Instagram Python kullanılarak oluşturulduğu için. Ek üretkenlik ve okunabilirlik seviyelerini vurgulayan geleneksel nesne yönelimli bir dildir. Python ayrıca sinir ağlarıyla ilgilenen büyük veri projeleri için de en uygun seçenek olacaktır.
2. MATLAB –
Matrislerle çalışmanız gerekiyorsa MATLAB, veri bilimi için en iyi programlama dilleri arasındadır. Açık kaynaklı bir dil değildir ancak matematiksel modelleme ve veri toplamaya uygunluğu nedeniyle çoğunlukla akademisyenler tarafından kullanılmaktadır. MATLAB, ilk etapta matrislerle çalışmak üzere tasarlanmıştır ve bu da onu istatistiksel modelleme ve algoritma oluşturma için kullanmak için çok iyi bir seçenek haline getirir. MATLAB ayrıca doğrusal cebirsel hesaplamalar, simülasyonlar ve matris hesaplamaları içeren veri bilimi görevleri için de iyidir.
MATLAB'ın dezavantajı, kod taşınabilirliğine kısıtlamalar getirmesidir.
3. Scala –
Scala programlama dili, sağlam ve ölçeklenebilir veri bilimi uygulamaları oluşturmaya yardımcı olan nesne yönelimli ve işlevsel programlama dillerinin birleşimidir. Dolayısıyla hem Java hem de Javascript ile çalışır. Scala, diğer dillerin birçok yararlı özelliğini sıkı, kullanımı kolay tek bir araçta birleştirir.
Ayrıca Bakınız: Bulut Bilişim Hakkında Hatırlanması Gerekenler: Dos
Scala, aşağıdakileri temel alır: Java ve derlenmiş kod onda çalışır e JVM ekosistemi, herhangi bir platformda çalışabildiği için onu başlangıçta güçlü ve esnek hale getiriyor. Veri bilimi için Scala, biraz daha fazla soyutlama ve düşünme becerisi gerektirir. Scala'nın ölçeklenebilirlik ve sayı hesaplama özellikleri, onu veri bilimi açısından en iyi programlama dilleri arasına soktu.
4. Hive QL –
Apache Hive, veri özetleme, sorgulama ve analiz sağlamak için üst düzey Hadoop üzerine kurulmuş bir veri ambarı altyapısıdır. Hive QL, Hadoop ile entegre olan çeşitli veritabanlarında ve dosya sistemlerinde depolanan verileri sorgulamak için SQL benzeri bir arayüze sahip olan Hive sorgu dilidir. Hive, satır düzeyinde ekleme, güncelleme ve silme işlemleri için destek sunmaz.
Hive QL, Apache Hadoop veya Amazon'un S3 dosya sistemi gibi diğer dağıtılmış depolama platformları üzerinde çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Hive veritabanı kavramı aslında yalnızca bir katalog veya tabloların ad alanıdır. Hive ile, sorguları düşük seviyeli Java API'sinde uygulamadan, Hive QL sorgularını Java API'sine uygulamak için gerekli SQL soyutlamasını elde ederiz.
5. Julia –
Julia, Veri Dilleri arasında nispeten yenidir. En çok tercih edilen diller R, Python ve Java'dır. Ancak hala aranması gereken boşluklar var. Julia'nın yalnızca birkaç yıldır tanınması, iyi bir seçim olduğunu kanıtlıyor. Julia üst düzey, inanılmaz derecede hızlı ve etkileyici bir dildir.
Julia, özellikleri dilin özüne dayandığından, gerçek zamanlı Büyük Veri akışlarıyla çalışmak için en uygun dildir. Julia'nın uzantı ve kitaplıklardan oluşan ekosistemi, daha yerleşik diller kadar olgun veya gelişmiş değil, ancak en popüler işlevler mevcut ve sabit bir oranda daha fazlası ekleniyor.
6. Pig Latin –
Pig Latin, aynı zamanda Hadoop odaklı ve aynı zamanda açık kaynaklı bir sistem olan veri bilimi için en iyi programlama dilleri arasındadır. Apache Pig Platformunun, matematiksel işlevleri büyük, dağıtılmış veri kümelerine sıralayan ve uygulayan Dil katmanını oluşturur.
Pig, Hadoop işlerini MapReduce, Apache Tez veya Apache Spark'ta yürütebilir.
Java, Python, JavaScript, Ruby veya Groovy gibi desteklediği herhangi bir dilde yazılabilen kullanıcı tanımlı fonksiyonlar kullanılarak genişletilebilir. Bunlardan bir işlev çağrısı doğrudan Pig Latin dilinin kodundan yapılabilir.
7. GO –
Go, 2007 yılında Google tarafından geliştirilen, ücretsiz ve açık kaynaklı bir programlama dilidir. dil. Veri Bilimi dünyasına yeni giren bir veri olmasına rağmen, basitliği nedeniyle ivme kazanıyor. Her şeyden önce, Go istatistiksel hesaplama için geliştirilmedi ancak hızı ve aşinalığı nedeniyle kısa sürede ana akımda yer aldı.
Go'nun sözdizimi C'yi temel alıyor ve bunun benimsenmesinde büyük katkısı olduğu kanıtlanıyor. . Go ayrıca, Go'da bulunmayan işlevleri gerçekleştirmek için Python gibi diğer programlama dillerinde yazılmış rutin programları da çağırabilir.
Yukarıdaki liste size seçebileceğiniz en iyi 15 veri dilini anlatır. Büyük Veri Organizasyonunuz.
Bununla birlikte İşlevsel Katman Mimarisinin sonuna geldik, ancak Büyük Verinin sonuna gelmedik. Büyük Veri ile ilgili her gün yeni bir gizem ortaya çıkıyor. Tüm araçları öğrendikten sonra bile Büyük Veri'de öğrenilecek, anlaşılacak, analiz edilecek, öğrenilecek ve gerçekleştirilecek daha çok şey kalıyor.
Okunma: 0
