В последнем блоге о больших данных мы говорили об инструментах интеграции данных — восьмом уровне функциональной архитектуры. В этом блоге я хотел бы перечислить языки данных, которые образуют девятый уровень архитектуры функционального уровня.
Проекты больших данных теперь являются общими для всех отраслей, больших или малых, и все они стремятся воспользоваться всеми преимуществами идеи, которые могут предложить большие данные. Какое бы современное программное обеспечение с графическим интерфейсом мы ни разрабатывали, в основе всего лежит компьютерное программирование. Я надеюсь, что предыдущие блоги о типах инструментов помогли бы в планировании организации больших данных для вашей компании. Но незавершённым ещё остаётся слой, без которого можно продвинуться немного вперёд в путешествии. Но на более позднем этапе пути, когда объемы данных увеличиваются в угрожающих размерах, ситуация усложняется. И тогда единственным спасением для вас будут языки данных.
Список языков данных
1. Java –
Непоколебимая популярность Java достаточно очевидна, чтобы понять, что это лучший язык программирования для науки о данных. Все платформы, являющиеся частью экосистемы JVM, такие как MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark и Apache Beam, совместимы с Java. Java дает вам доступ к коллекциям инструментов отладки, мониторинга, библиотек и профилировщиков Mongo, поэтому это наиболее проверенный, переработанный и проверенный язык для анализа данных.
Самое большое преимущество Java заключается в том, что это платформа. независимый и после компиляции может быть выполнен на любой платформе. Следовательно, устраняется необходимость в компиляторах, специфичных для этого языка.
Самая большая проблема заключается в том, что он до смешного многословен и не существует REPL для итеративной разработки.
См. также: Best Open Инструменты интеграции исходных данных
2. R –
Язык программирования R входит в число двух лучших языков программирования, используемых специалистами по обработке данных и аналитиками. Язык программирования R сильно отличается от других языков, поскольку по сути это специальный язык для статистических вычислений и графики. Следовательно, он не является заменой каких-либо языков. R имеет простую и очевидную привлекательность. R можно использовать для автоматизации огромного количества этих вычислений, даже если данные в строках и столбцах постоянно меняются или растут.
R использовался для создания алгоритмов Google, Facebook, Twitter и многих других сервисов. Он может работать в Linux, Windows и MacOS.
3. SQL –
/p>
SQL — это аббревиатура от языка структурированных запросов, который имеет b На протяжении десятилетий они были основой хранения и извлечения данных. Он остается чрезвычайно популярным инструментом среди аналитиков данных. Некоторые из задач, которые можно решить с помощью SQL:
См. также: 19 лучших бесплатных инструментов интеллектуального анализа данных
4. Hadoop –
/p>
Hadoop — один из лучших языков программирования с открытым исходным кодом для науки о данных. Он имеет среду программирования на основе Java, которая поддерживает обработку и хранение чрезвычайно больших наборов данных в распределенной вычислительной среде. Если вы читаете что-нибудь о Hadoop, то вряд ли вы никогда не встретите изображение маленького слоненка. И если вы сталкиваетесь с ним, значит, вы наверняка читаете о Hadoop.
Hadoop спроектирован так, чтобы быть надежным в среде приложений больших данных, и он продолжит свою функциональность, даже если отдельные серверы или кластеры выйдут из строя. Он предназначен для масштабирования от одиночных серверов до тысяч машин, каждая из которых предлагает локальные вычисления и хранилище.
Хотя Hadoop медленнее, чем некоторые другие инструменты обработки, но доказано, что результаты очень точны и что делает его лучшим вариантом для внутреннего анализа.
5. JavaScript –
/p>
JavaScript — это популярный, мощный, динамичный и наиболее распространенный язык сценариев и программирования, который используется для создания интересных веб-сайтов и игр для Интернета. Мы все еще не уверены в веб-сайте и веб-приложении. Большая часть его синтаксиса заимствована из языка C. Наиболее полезной особенностью JavaScript является то, что он совместим со всеми браузерами и используется более чем в 90% всех веб-страниц.
Хотя он совершенно не связан с языком Java, он по-прежнему предоставляет разработчикам доступ к выполнять клиентские сценарии, взаимодействовать с пользователем в режиме реального времени, управлять браузером и асинхронно общаться с сервером.
6. SAS –
SAS — это короткая форма системы статистического анализа, которая является лидером среди лучших языков программирования для науки о данных. Это один из лучших инструментов в области коммерческой аналитики с h наибольшая доля в частной организации. SAS используется для статистического моделирования с 1960-х годов и до сих пор удерживает позиции после многих лет обновлений и усовершенствований. Основной причиной популярности является широкий спектр статистических функций с удобным графическим интерфейсом, который можно освоить за очень короткое время. SAS включает в себя множество компонентов для доступа к базам данных и неструктурированным неформатированным файлам, манипулирования данными и создания графических данных для публикации на веб-страницах и в других местах.
7. SPSS –
/p>
SPSS статистика — это пакет программного обеспечения, используемый для логического пакетного и непакетного статистического анализа. SPSS — это программа на базе Windows, которую можно использовать для ввода и анализа данных, а также для создания таблиц и графиков. Он способен обрабатывать большие объемы данных и выполнять весь анализ, описанный в тексте, и многое другое.
См. также: Лучшие инструменты автономной очистки данных
IBM SPSS уже используется используется на протяжении десятилетий и с тех пор предоставляет мощные инструменты для статистиков и специалистов по обработке данных. С годами платформа SPSS развивалась и теперь поддерживает все этапы процесса интеллектуального анализа данных, который также включает в себя следующее:
Мой список лучших языков программирования для науки о данных еще не полон. Остальная часть списка будет продолжена в следующем блоге. А пока дайте мне знать ваш любимый язык программирования для анализа данных в комментариях ниже.
Читать: 0
