Johdatus tietojenkäsittelykieliin
Tietotekniikka on ollut huipputeknologian joukossa tänään ja siitä on tullut markkinoilla vahva sanasana. Tietotieteilijä on yksi avainrooleista, jonka ei tarvitse vain tehdä matemaattisia ongelmia ja analyyttisiä ratkaisuja, vaan hänen odotetaan myös työskentelevän, ymmärtävän ja tuntevan yhtä hyvin ohjelmointikieliä, jotka ovat hyödyllisiä tietotekniikassa ja koneoppimisessa. Sinun on kerättävä tarve käyttää tietojasi, jotka olet kerännyt, ja sitä varten tarvitaan täydellinen sekoitus oikeaa taitoa ja täydellinen työkalu, jotta sinulle annetaan odotuksesi mukaiset tulokset annettujen tietojen kanssa. Tietotieteen laajuus kasvaa päivä päivältä, ja sen odotetaan lisääntyvän monina tulevina vuosina. Tietotekniikka onnistuu ottamaan huomioon monet alat, kuten tilastot, matematiikka, tietotekniikka, tietotekniikka jne. Sinulla on todella oltava hyvä käytännöllinen toiminta jollakin kielellä, mutta sillä, että ansioluettelossasi on useampi kuin yksi kieli, ei ole koskaan huono idea. Tietotieteilijöiden ja tietotekniikan harrastajien kasvavan kysynnän vuoksi on kiireellistä laatia yhdistetty luettelo kaikista mahdollisista tietotekniikan kielistä, ja tässä viestissä aiomme lukea siitä samaa.
Tietotekniikan parhaat ohjelmointikielet
Data Science -palvelussa on monia teknisiä kieliä, joita käytetään koneoppimisessa. Katsotaanpa joitain Data Science -sovelluksen ohjelmointikieliä.
1. Python
Ensinnäkin kieli, josta olet jo kuullut ympäristöstäsi, on Python-ohjelmointikieli. Erittäin helppo lukea ja koodata, toimiva ohjelmointikieli ei vain osallistu ydinkehitysalueelle, vaan myös auttaa tehokkaasti tietojenkäsittelyssä, koska suurin osa kirjastoista on ennalta määritelty tällä kielellä. Kirjastot sisältävät esimerkiksi sci-kit oppia, pandat, numpy, sci-py, matplotlib jne.
Yksi tärkeimmistä syistä, miksi Python on saavuttanut niin suurta suosiota, johtuu ohjelmoijien helppoudesta ja yksinkertaisuudesta sekä sen ketteryydestä ja kyvystä yhdistää ja integroida nopeasti huippusuorituskykyisiin algoritmeihin, jotka tyypillisesti kirjoitetaan Fortran- tai C-kielellä. Tietotekniikan, ennustavan mallinnuksen ja koneoppimisen tullessa eteenpäin ja Python-kehittäjien kysyntä kasvaa räjähdysmäisesti, ja siksi sitä käytetään merkittävästi verkkokehityksen, tiedon louhinnan, tieteellisen laskennan jne. Aloilla.
2. R-ohjelmointi
Yhden tilastollisen kielen, jos sen ei tarvitse olla Pythonista, on oltava ehdottomasti noin R. Tämä on melko vanha kieli verrattuna Pythoniin ja sen alkuperäiskansoihin, ja siitä tulee yksi yleisimmin käytettyjä välineitä avoimen lähdekoodin kielenä, ja R-säätiö tarjoaa graafisen ja tilastollisen laskentaohjelmistoympäristön tilastolliseen laskentaan. Tämän alueen osaamisjoukkoilla on erittäin korkeat mahdollisuudet työhön, koska ne liittyvät läheisesti tietojenkäsittelyyn ja koneoppimiseen. Tämä kieli on rakennettu yksinomaan analyyttisiin tarkoituksiin, ja siksi se tarjoaa monia tilastollisia malleja. Julkinen R-paketin arkisto ja arkistoluettelo koostuu 8000+ verkkoon liitetystä paketista. RS-studio, Microsoft ja monet huipputekijät ovat osallistuneet R-yhteisön osallistumiseen ja tukeen.
3. Java
Kun kyse on Java-ohjelmasta, en usko, että tosiasiassa tarvitaan paljon selitystä, koska tämä on ollut ikivihreä ohjelmointikieli, joka on läsnä ja toimii aivan liian menestyksekkäästi jokaisella tekniikan alalla, johon se on kirjoittanut. Entinen Sunin suojelema ja Nyt Oraclen jälkimmäinen on pitänyt ajan tasalla uusista ominaisuuksista, jotka ovat merkityksellisiä päivittäisten markkinoiden suhteen jokaisessa uudessa Java-julkaisussa. Sitä käytetään pääasiassa kaiken arkkitehtuurin ja kehyksen selkärankaksi, ja siksi tietotekniikan yhteydessä sitä käytetään kommunikoimaan ja luomaan yhteys ja hallitsemaan niiden alla olevien komponenttien toimintaa, jotka ovat vastuussa siitä, että koneoppiminen ja tietotekniikka tapahtuvat .
4. Skaala
Yksi toinen suosittu ohjelmointikieli, joka on tullut peliin, on scala-toiminnallinen ohjelmointikieli, joka perustui pääasiassa sopimukseen Apache-kipinään ja sen toimintaan, mikä mahdollisti sen nopeamman työskentelyn ja optimoi siten suorituskyvyn. Tämä on jälleen avoimen lähdekoodin ja yleiskäyttöinen ohjelmointikieli, joka toimii suoraan JVM: n päällä. Tämä liittyy pääasiassa isoihin tietoihin ja Hadoopiin, ja toimii siksi hyvin, kun käyttötapa on kyse suurista tietomääristä. Se on voimakkaasti kirjoitettu kieli, ja siksi siitä tulee helppo käsitellä sellaista kieltä ohjelmoijien keskuudessa. JVM: n tai Java-virtuaalikoneen tuen ansiosta se mahdollistaa yhteensopivuuden myös Java-kielen kanssa, ja siksi scala voi olla erittäin vahva yleiskäyttöinen ohjelmointikieli ja siten tulla yhdeksi suosituimmista vaihtoehdoista tietojen tiede.
5. SQL
Strukturoitu kyselykieli tai SQL (kuten yleisesti lyhennettynä) on tietokantojen ja taustajärjestelmien ydin ja on tietotekniikan suosituimpien kielten joukossa. Sitä käytetään hyvin kyselyihin ja muokkaukseen, jotka tyypillisesti tallennetaan relaatiotietokantoihin. Sitä käytetään myös pääasiassa tietojen säilyttämiseen ja noutamiseen vuosikymmenien ajan.
Tästä tulee suosittu valinta, kun on pyrittävä vähentämään kyselyaikoja, läpimenoaikoja, hallitsemaan suuria tietokantoja hyödyntämällä sen nopeaa käsittelyaikaa. Yksi suurimmista tietotekniikan ja tekniikan alan eduista, joita sinulla voi olla, on SQL-kielen käytön oppiminen. Nykyään on ollut monia muita komponentteja kyselyyn, ja myös monia muita NoSQL-tietokantoja, joita nykyään on markkinoilla, mutta niiden kaikkien juuret ovat SQL-ohjelmointikieltä.
6. MATLAB
Tämä on yksi tärkeimmistä tietotekniikan kielistä, joka vastaa nopeista, vankista ja vakaista algoritmeista, joita käytetään numeeriseen laskentaan. Sitä pidetään tutkijoiden, matemaatikkojen, tilastotieteilijöiden ja kehittäjien parhaiten sopivana kielenä. Se voi pelata helposti tyypillisten matemaattisten muunnoksien ja käsitteiden, kuten Laplace, Fourier, integraali ja differentiaalilaskenta, kanssa.
Parasta tietotekniikan harrastajille ja tiedemiehille on, että tämä kieli tarjoaa laajan valikoiman sisäänrakennettuja ja räätälöityjä kirjastoja, jotka ovat hyödyllisiä nouseville data-tiedemiehille, koska heidän ei tarvitse syventyä syvälle soveltaakseen Matlabin tietoja.
7. TensorFlow
Yksi laajalti käytetyistä kielistä, joka merkitsee läsnäoloa tietotekniikan alalla, on Tensorflow. Tämän on kehittänyt Google, ja tämä avoimen lähdekoodin kirjasto on tulossa entistä suositummaksi numeeristen laskelmien ja laskelmien tekemisessä. Tämä kehys toimii datan suureen soveltuvuuteen. Sitä käytetään esimerkiksi graafisissa laskelmissa, joissa se voi käyttää viritettyä C ++ -koodia.
Yksi TensorFlow-käytön tärkeimmistä eduista on, että se käyttää GPU: ta ja CPU: ta yhdessä hajautetun ohjelmoinnin kanssa. Tämä toimii syvän oppimisen käsitteessä ja sitä voidaan käyttää kouluttamaan valtavia hermoverkkoja valtavan tiedon joukosta lyhyessä ajassa. Tätä kutsutaan Google Brain -tiimin toiseksi sukupolven järjestelmäksi, joka tarjoaa laajamittaisia palveluita, kuten Google-haku, Cloud Speech ja valokuvat.
8. Keras
Keras on Pythonin minimalistinen kirjasto, jota käytetään syvälliseen oppimiseen. Se toimii Theano- tai TensorFlow-koneiden päällä ja rakennetun päätarkoituksena oli toteuttaa koneoppimismalleja helposti ja nopeasti kehitys- ja tutkimustarkoituksiin. Tämän voidaan nähdä toimivan Pythonin vanhassa versiossa ja nykyisessä versiossa eli 2.7 tai 3.5. ja sen voidaan nähdä olevan saumaton suoritettaessa suorittimella tai GPU: lla. Siinä hyödynnetään neljää pääperiaatetta. Minimalismi, modulaarisuus, Python ja laajennettavuus. Painopiste on malliideassa ja päämalli on sekvenssi, joka on kerros lineaarisia pinoja.
Tämä tarkoittaa, että kerrokset lisätään luodussa järjestyksessä ja laskenta on suoritettava odotetun laskennan mukaisessa järjestyksessä. Aina kun määrität, voit hyödyntää koottua mallia, joka käyttää taustalla olevia kehyksiä ja komponentteja laskennan optimoimiseksi määritteleen siten häviötoiminnon ja käytettäväksi optimoijana, mallin kannattavuus tarkistetaan sen jälkeen, kun se sopii tietoihin. Tämä voidaan tehdä yhdellä tietoryhmällä tietyllä hetkellä tai sammuttamalla koko malliharjoittelujärjestelmä. Malleja voidaan sitten käyttää ennusteisiin. Rakenne voidaan tiivistää seuraavasti, määrittelemällä malli, varmista, että se on koottava, sopii malliisi ja tekee ennusteita siihen.
Johtopäätös: Tietotekniikan kielet
Nykyisillä markkinoilla käytetään monia tietotekniikan ohjelmointikieliä. Sitä ei voida sanoa suoraan, jos jokin kieli on millään tavalla parempi kuin toinen. Se riippuu täysin siitä, millaista käyttötapaa sinulla on projektissasi tai organisaatiossasi, ja kieli voidaan valita vastaavasti. Kaikilla kielillä on omat edut ja haitat, ja siksi vaaditaan johdantoanalyysin perustaso tietääksesi mikä on oikea kieli käytettäväksi tietotekniikassa sinulle. Toivottavasti pidit artikkelistamme. Pysy kuulolla näistä enemmän.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas tietotekniikan kielille. Tässä olemme keskustelleet kahdeksasta erityyppisestä kielestä, joita datatekniikassa käytetään. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Mikä on TensorFlow?
- Tietotyypit MATLABissa
- R-ohjelmointikieli
- Tietotekniikan algoritmien tyypit
- Matplotlib Pythonissa
- Yhteentoimivuuden testauksen viisi suosittua tyyppiä