C++ hoặc Java cho khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực thú vị để làm việc, kết hợp các kỹ năng thống kê và định lượng nâng cao với khả năng lập trình trong thế giới thực. Có nhiều ngôn ngữ lập trình tiềm năng mà nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng có thể cân nhắc chuyên sâu vào Show Trong khi không có câu trả lời chính xác, có một số điều cần xem xét. Thành công của bạn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu sẽ phụ thuộc vào nhiều điểm, bao gồm độ đặc hiệu Khi nói đến khoa học dữ liệu nâng cao, bạn sẽ chỉ phát minh lại bánh xe mỗi lần. Học cách làm chủ các gói và mô-đun khác nhau được cung cấp bằng ngôn ngữ bạn đã chọn. Mức độ khả thi của điều này tùy thuộc vào gói dành riêng cho miền nào có sẵn cho bạn ngay từ đầu tổng quát Một nhà khoa học dữ liệu hàng đầu sẽ có kỹ năng lập trình toàn diện tốt cũng như khả năng xử lý các con số. Phần lớn công việc hàng ngày trong khoa học dữ liệu xoay quanh việc tìm nguồn cung ứng và xử lý dữ liệu thô hoặc 'làm sạch dữ liệu'. Đối với điều này, không có gói học máy ưa thích nào sẽ giúp được Năng suất Trong thế giới khoa học dữ liệu thương mại thường có nhịp độ nhanh, có nhiều điều cần nói để hoàn thành công việc một cách nhanh chóng. Tuy nhiên, đây chính là nguyên nhân khiến nợ kỹ thuật len lỏi vào — và chỉ với những thông lệ hợp lý thì điều này mới có thể được giảm thiểu Hiệu suất Trong một số trường hợp, điều quan trọng là phải tối ưu hóa hiệu suất mã của bạn, đặc biệt là khi xử lý khối lượng lớn dữ liệu quan trọng cho nhiệm vụ. Các ngôn ngữ được biên dịch thường nhanh hơn nhiều so với các ngôn ngữ được giải thích; . Sự đánh đổi rõ ràng là chống lại năng suất Ở một mức độ nào đó, chúng có thể được coi là một cặp trục (Tính tổng quát-Tính cụ thể, Hiệu suất-Năng suất). Mỗi ngôn ngữ dưới đây nằm ở đâu đó trên các quang phổ này Với những nguyên tắc cốt lõi này, chúng ta hãy xem xét một số ngôn ngữ phổ biến hơn được sử dụng trong khoa học dữ liệu. Phần tiếp theo là sự kết hợp giữa nghiên cứu và kinh nghiệm cá nhân của tôi, bạn bè và đồng nghiệp — nhưng không có nghĩa là chắc chắn. Theo thứ tự phổ biến, ở đây đi RNhững gì bạn cần biếtĐược phát hành vào năm 1995 với tư cách là hậu duệ trực tiếp của ngôn ngữ lập trình S cũ hơn, R đã phát triển từ sức mạnh này sang sức mạnh khác. Được viết bằng C, Fortran và chính nó, dự án hiện được hỗ trợ bởi R Foundation for Statistical Computing Giấy phépMiễn phí ưu
Nhược điểm
Bản án - "tuyệt vời ở những gì nó được thiết kế cho"R là một ngôn ngữ mạnh mẽ vượt trội trong rất nhiều ứng dụng trực quan hóa dữ liệu và thống kê, và là nguồn mở cho phép cộng đồng những người đóng góp rất tích cực. Sự nổi tiếng ngày càng tăng gần đây của nó là một minh chứng cho thấy hiệu quả của nó đối với những gì nó làm. con trănNhững gì bạn cần biếtGuido van Rossum đã giới thiệu Python vào năm 1991. Kể từ đó, nó đã trở thành một ngôn ngữ có mục đích chung cực kỳ phổ biến và được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng khoa học dữ liệu. Các phiên bản chính hiện nay là 3. 6 và 2. 7 Giấy phépMiễn phí ưu
Nhược điểm
Phán quyết - “xuất sắc toàn diện”Python là một lựa chọn ngôn ngữ rất tốt cho khoa học dữ liệu và không chỉ ở cấp độ đầu vào. Phần lớn quy trình khoa học dữ liệu xoay quanh quy trình ETL (trích xuất-chuyển đổi-tải). Điều này làm cho tính tổng quát của Python phù hợp một cách lý tưởng. Các thư viện như Tensorflow của Google làm cho Python trở thành một ngôn ngữ rất thú vị để sử dụng cho máy học SQLNhững gì bạn cần biếtSQL ('Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc') xác định, quản lý và truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ. Ngôn ngữ này xuất hiện vào năm 1974 và kể từ đó đã trải qua nhiều lần triển khai, nhưng các nguyên tắc cốt lõi vẫn giữ nguyên Giấy phépKhác nhau - một số triển khai là miễn phí, một số khác là độc quyền ưu
Nhược điểm
Phán quyết - “vượt thời gian và hiệu quả”SQL hữu ích hơn với tư cách là ngôn ngữ xử lý dữ liệu hơn là công cụ phân tích nâng cao. Tuy nhiên, rất nhiều quy trình của khoa học dữ liệu phụ thuộc vào ETL, tuổi thọ và hiệu quả của SQL là bằng chứng cho thấy đó là một ngôn ngữ rất hữu ích cho nhà khoa học dữ liệu hiện đại. JavaNhững gì bạn cần biếtJava là một ngôn ngữ có mục đích chung, cực kỳ phổ biến chạy trên Máy ảo Java (JVM). Đó là một hệ thống điện toán trừu tượng cho phép tính di động liền mạch giữa các nền tảng. Hiện đang được hỗ trợ bởi Tập đoàn Oracle Giấy phépPhiên bản 8 — Miễn phí. Phiên bản kế thừa, độc quyền ưu
Nhược điểm
Phán quyết - “một ứng cử viên nặng ký cho khoa học dữ liệu”Có rất nhiều điều để nói về việc học Java như một ngôn ngữ khoa học dữ liệu được lựa chọn đầu tiên. Nhiều công ty sẽ đánh giá cao khả năng tích hợp liền mạch mã sản xuất khoa học dữ liệu trực tiếp vào cơ sở mã hiện có của họ và bạn sẽ thấy hiệu suất và an toàn loại của Java là những lợi thế thực sự Tuy nhiên, bạn sẽ không có nhiều gói thống kê dành riêng cho các ngôn ngữ khác. Điều đó nói rằng, chắc chắn là một điều cần xem xét - đặc biệt nếu bạn đã biết một trong R và/hoặc Python ScalaNhững gì bạn cần biếtĐược phát triển bởi Martin Odersky và phát hành năm 2004, Scala là một ngôn ngữ chạy trên JVM. Nó là một ngôn ngữ đa mô hình, cho phép cả cách tiếp cận hướng đối tượng và chức năng. Khung điện toán cụm Apache Spark được viết bằng Scala Giấy phépMiễn phí ưu
Nhược điểm
Bản án - "hoàn hảo, cho dữ liệu lớn phù hợp"Khi nói đến việc sử dụng điện toán cụm để làm việc với Dữ liệu lớn, thì Scala + Spark là những giải pháp tuyệt vời. Nếu bạn có kinh nghiệm với Java và các ngôn ngữ gõ tĩnh khác, bạn cũng sẽ đánh giá cao các tính năng này của Scala Tuy nhiên, nếu ứng dụng của bạn không xử lý khối lượng dữ liệu chứng minh độ phức tạp gia tăng của Scala, thì bạn có thể sẽ thấy năng suất của mình cao hơn nhiều khi sử dụng các ngôn ngữ khác như R hoặc Python JuliaNhững gì bạn cần biếtRa mắt cách đây hơn 5 năm, Julia đã tạo được ấn tượng trong thế giới điện toán số. Hồ sơ của nó đã được nâng lên nhờ được một số tổ chức lớn bao gồm nhiều tổ chức trong ngành tài chính áp dụng sớm Giấy phépMiễn phí ưu
Nhược điểm
Phán quyết - “một cho tương lai”Vấn đề chính với Julia là một vấn đề không thể đổ lỗi cho. Là một ngôn ngữ được phát triển gần đây, nó không hoàn thiện hoặc sẵn sàng sản xuất như các ngôn ngữ thay thế chính Python và R Tuy nhiên, nếu bạn sẵn sàng kiên nhẫn, thì có mọi lý do để chú ý khi ngôn ngữ này phát triển trong những năm tới MATLABNhững gì bạn cần biếtMATLAB là một ngôn ngữ tính toán số đã được thiết lập được sử dụng trong toàn bộ học viện và ngành công nghiệp. Nó được phát triển và cấp phép bởi MathWorks, một công ty được thành lập vào năm 1984 để thương mại hóa phần mềm Giấy phépĐộc quyền — giá cả khác nhau tùy thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn ưu
Nhược điểm
Phán quyết - “tốt nhất cho các ứng dụng chuyên sâu về toán học”MATLAB được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực định lượng và số trong toàn ngành và học viện khiến nó trở thành một lựa chọn nghiêm túc cho khoa học dữ liệu Trường hợp sử dụng rõ ràng sẽ là khi ứng dụng hoặc vai trò hàng ngày của bạn yêu cầu chức năng toán học nâng cao, chuyên sâu. Thật vậy, MATLAB được thiết kế đặc biệt cho việc này Những ngôn ngữ khácCó những ngôn ngữ chính thống khác có thể được các nhà khoa học dữ liệu quan tâm hoặc không. Phần này cung cấp một cái nhìn tổng quan nhanh… tất nhiên là có nhiều chỗ để tranh luận C++C ++ không phải là một lựa chọn phổ biến cho khoa học dữ liệu, mặc dù nó có hiệu suất nhanh như chớp và mức độ phổ biến rộng rãi. Lý do đơn giản có thể là một câu hỏi về năng suất so với hiệu suất Như một người dùng Quora đặt nó “Nếu bạn đang viết mã để thực hiện một số phân tích đặc biệt có thể sẽ chỉ được chạy một lần, bạn sẽ dành 30 phút để viết một chương trình sẽ chạy trong 10 giây hay 10 phút để viết một chương trình sẽ chạy trong 1 Anh chàng có lý. Tuy nhiên, đối với hiệu suất ở cấp độ sản xuất nghiêm túc, C ++ sẽ là một lựa chọn tuyệt vời để triển khai các thuật toán học máy được tối ưu hóa ở cấp độ thấp Phán quyết - “không dành cho công việc hàng ngày, nhưng nếu hiệu suất là rất quan trọng…” JavaScriptVới sự gia tăng của Node. js trong những năm gần đây, JavaScript ngày càng trở thành một ngôn ngữ phía máy chủ nghiêm túc. Tuy nhiên, việc sử dụng nó trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu và máy học đã bị giới hạn cho đến nay (mặc dù kiểm tra brain. js và khớp thần kinh. js. ). Nó mắc phải những nhược điểm sau
Điểm mạnh của nút là ở I/O không đồng bộ, việc sử dụng rộng rãi của nó và sự tồn tại của các ngôn ngữ biên dịch thành JavaScript. Vì vậy, có thể hình dung rằng một khung hữu ích cho khoa học dữ liệu và xử lý ETL thời gian thực có thể kết hợp với nhau Câu hỏi quan trọng là liệu điều này có cung cấp bất cứ điều gì khác với những gì đã tồn tại hay không Phán quyết - “còn nhiều việc phải làm trước khi JavaScript có thể được coi là ngôn ngữ khoa học dữ liệu nghiêm túc” perlPerl được biết đến như một 'con dao của quân đội Thụy Sĩ trong các ngôn ngữ lập trình', do tính linh hoạt của nó như một ngôn ngữ kịch bản có mục đích chung. Nó có nhiều điểm chung với Python, là một ngôn ngữ kịch bản được gõ động. Tuy nhiên, nó chưa thấy bất cứ điều gì giống như sự phổ biến của Python trong lĩnh vực khoa học dữ liệu Điều này hơi ngạc nhiên vì nó được sử dụng trong các lĩnh vực định lượng như tin sinh học. Perl có một số nhược điểm chính khi nói đến khoa học dữ liệu. Nó không nổi bật nhanh và cú pháp của nó nổi tiếng là không thân thiện. Không có cùng một động lực hướng tới việc phát triển các thư viện dành riêng cho khoa học dữ liệu. Và trong bất kỳ lĩnh vực nào, động lực là chìa khóa Phán quyết - “một ngôn ngữ kịch bản có mục đích chung hữu ích, nhưng nó không mang lại lợi thế thực sự cho CV khoa học dữ liệu của bạn” hồng ngọcRuby là một mục đích chung khác, ngôn ngữ diễn giải được gõ động. Tuy nhiên, nó cũng chưa thấy sự áp dụng tương tự đối với khoa học dữ liệu như Python Điều này có vẻ đáng ngạc nhiên, nhưng có thể là kết quả của sự thống trị của Python trong giới học thuật và hiệu ứng phản hồi tích cực. Càng nhiều người sử dụng Python, càng có nhiều mô-đun và khung được phát triển và càng có nhiều người chuyển sang Python Dự án SciRuby tồn tại để mang lại chức năng tính toán khoa học, chẳng hạn như đại số ma trận, cho Ruby. Nhưng trước mắt Python vẫn dẫn đầu Phán quyết - “chưa phải là một lựa chọn rõ ràng cho khoa học dữ liệu, nhưng sẽ không gây hại cho CV” Phần kết luậnChà, bạn đã có nó — một hướng dẫn nhanh về những ngôn ngữ cần xem xét cho khoa học dữ liệu. Chìa khóa ở đây là hiểu các yêu cầu sử dụng của bạn về tính tổng quát và tính cụ thể, cũng như phong cách phát triển ưa thích cá nhân của bạn về hiệu suất so với năng suất Tôi thường xuyên sử dụng R, Python và SQL vì vai trò hiện tại của tôi chủ yếu tập trung vào việc phát triển các quy trình ETL và đường dẫn dữ liệu hiện có. Các ngôn ngữ này mang lại sự cân bằng phù hợp giữa tính tổng quát và năng suất để thực hiện công việc, với tùy chọn sử dụng các gói thống kê nâng cao hơn của R khi cần Tuy nhiên — bạn có thể đã có một số kinh nghiệm với Java. Hoặc bạn có thể muốn sử dụng Scala cho dữ liệu lớn. Hoặc, có lẽ bạn muốn tham gia vào dự án Julia Có thể bạn đã học MATLAB ở trường đại học, hoặc muốn cho SciRuby một cơ hội? . Nếu vậy, vui lòng để lại câu trả lời bên dưới — Tôi rất mong nhận được phản hồi từ bạn Cảm ơn vì đã đọc QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO QUẢNG CÁO Đọc thêm bài viết Nếu bài viết này hữu ích, hãy tweet nó Học cách viết mã miễn phí. Chương trình giảng dạy mã nguồn mở của freeCodeCamp đã giúp hơn 40.000 người có được việc làm với tư cách là nhà phát triển. Bắt đầu C có hữu ích cho khoa học dữ liệu không?C và C++ đang tỏ ra hiệu quả khi nói đến các ứng dụng khoa học dữ liệu . Thế giới khoa học dữ liệu thường nằm trong các ngôn ngữ lập trình khai báo, cấp cao. Python là một ví dụ như vậy trong số các ngôn ngữ lập trình khác nhau, được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu.
Ngôn ngữ nào là tốt nhất cho khoa học dữ liệu?Python là một trong những ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất được sử dụng trong khoa học dữ liệu do tính linh hoạt và số lượng thư viện khoa học dữ liệu có sẵn. R cũng là một ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu tốt vì nó hoạt động với nhiều nền tảng và có một thư viện đồ sộ.
C hay Java hữu ích hơn?Mọi người đều nhất trí rằng Java dễ học hơn vì cú pháp của nó gần với ngôn ngữ tự nhiên hơn C. Hơn nữa, Java đã có sẵn nhiều tính năng để sử dụng, bao gồm đồ họa và âm thanh. Ngôn ngữ Java là ngôn ngữ phổ biến và được sử dụng nhiều thứ ba trên thế giới vào tháng 7 năm 2022, theo chỉ số Tiobe.
Tôi nên học Java hay C++ cho khoa học dữ liệu?Các công ty doanh nghiệp vẫn sử dụng Java làm ngôn ngữ chính để triển khai các dự án khoa học dữ liệu . Do đó, có Java như một bộ kỹ năng thiết yếu. C/C++ cho các dự án học máy được các tổ chức nghiên cứu hoặc những người đam mê sử dụng. |