علم داده (Data Science) حوزه مطالعاتی است که با حجم وسیعی از داده‌ها با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مدرن برای یافتن الگوهای نادیده، استخراج اطلاعات معنادار و تصمیم گیری‌های تجاری سروکار دارد. علم داده از الگوریتم های پیچیده یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌های پیش بینی استفاده می‌کند. با تمام این مسئولیت‌ها، نیاز به یک زبان برنامه نویسی وجود دارد که بتواند حجم عظیمی از اطلاعات را مدیریت کند، آنها را تمیز کند و در نهایت پردازش کند.
استفاده از الگوریتم‌های پیچیده جز در مدد استفاده از یک زبان برنامه نویسی و ابزار های توسعه یافته برای آن ممکن نیست. در این مقاله می‌خواهیم زبان های برنامه نویسی که در علم داده از آنها استفاده میشود، ویژگی‌های آنها و ابزار های توسعه داده شده برای آنها را معرفی کنیم.
1- پایتون (Python)
پایتون یکی از زبان‌های محبوب علم داده است. این زبان به عنوان بهترین زبان برنامه‌نویسی برای علم داده در نظر گرفته میشود زیرا منبع باز است، برای اهداف عمومی استفاده میشود و شیءگرا است. این زبان انعطاف‌پذیر کتابخانه‌های متعددی را ارائه می‌دهد، که باعث میشود برنامه‌نویسان بتوانند دستکاری، تجزیه و تحلیل داده‌ها و پردازش آنها را آسان‌تر انجام دهند. علاوه بر این، انجمن پایتون بسیار بزرگ است. هر دانشمند یا توسعه‌دهنده داده می‌تواند درخواست یا سوال خود را در آن ارسال کند و راه‌حل‌های مربوطه را بیابد.
پایتون سریعتر از زبان R است زیرا کمتر از ۱۰۰۰ تکرار را ارائه می‌دهد و همین امر آن را به مناسب‌ترین زبان برای برنامه‌نویسان تبدیل می‌کند.
پایتون از ماژول‌ها و بسته‌های آماده پشتیبانی می‌کند، که استفاده مجدد کد در آن بسیار آسان میشود. کتابخانه استاندارد و همچنین گسترده آن به صورت منبع باز بدون هیچ گونه هزینه‌ای برای همه سیستم عامل‌های اصلی در دسترس است و تمام برنامه نویسان می‌توانند از آن استفاده کنند.
اغلب، برنامه نویسان به دلیل بهره وری بالایی که این زبان برای آنها دارد، عاشق پایتون می‌شوند. از آنجایی که در کدنویسی با پایتون چیزی به اسم تدوین وجود ندارد، چرخه ویرایش، تست و رفع اشکال در کدنویسی با آن بسیار سریع انجام میشود. رفع اشکال از برنامه‌های نوشته شده با پایتون آسان است.
سطح دشواری: اگرچه این زبان برنامه‌نویسی علم داده قوی است، اما یادگیری و پیاده‌سازی آن نیز آسان تلقی میشود. حتی یک مبتدی می‌تواند یک الگوریتم پایتون را با سهولت کدگذاری کند، دلیل اصلی آن قابل خواندن بودن آن است.
وظایف علوم داده که می‌توان با کمک زبان پایتون انجام داد عبارت‌اند از:
- داده کاوی را انجام می‌دهد.
- الگوریتم‌های ماشین لرنینگ (ML) را انجام می‌دهد.
- دارای کتابخانه‌های تعیین شده برای حفظ داده‌ها و همچنین پیش‌پردازش داده‌ها است.
2- آر (R)
R، یکی دیگر از زبان های برنامه نویسی محبوب برای علم داده، تقریباً در 55٪ از آگهی‌های شغلی ظاهر شده است. در حالی که R ابزار مفیدی برای علم داده (Data Science) است و مزایای زیادی از جمله پاکسازی داده‌ها، تجسم داده‌ها و تجزیه و تحلیل آماری دارد، پایتون همچنان در میان دانشمندان داده برای اکثر وظایف محبوب‌تر و ترجیح داده میشود. در واقع، میانگین درصد آگهی‌های شغلی که نیاز به R دارند، بین سال‌های 2018 تا 2019 حدود 7 درصد کاهش یافته است. این بدان معنا نیست که یادگیری R اتلاف وقت است. دانشمندان داده که هر دوی این زبان‌ها را می‌دانند می توانند از نقاط قوت هر دو زبان برای اهداف مختلف بهره مند شوند. با این حال، از آنجایی که پایتون به طور فزاینده‌ای محبوب میشود، احتمال زیادی وجود دارد که تیم شما از پایتون استفاده کند، و مهم است که از زبانی استفاده کنید که تیم شما با آن راحت است و ترجیح می دهد.
R در نوشتن بسیاری از محتواهای نموداری (مدل سازی خطی و غیرخطی، آزمون‌های آماری کلاسیک، تجزیه و تحلیل‌ها، طبقه بندی‌ها، خوشه بندی و …) و تکنیک‌های گرافیکی مورد استفاده قرار می‌گیرد. زبان برنامه نویسی R یک زبان منبع باز است که استفاده از آن را برای هر سیستم عاملی راحت می‌کند. یکی از نقاط قوت R سهولت در تهیه طرح‌های با کیفیت انتشار خوب، از جمله نمادها و فرمول‌های ریاضی است.
طی یک زمان کوتاه، R از همتایان خود پیشی گرفته است زیرا می‌تواند توابع زیادی را در برنامه‌های علم داده انجام دهد. R به دلیل ویژگی‌های منحصر به فرد خود با سایر زبان‌های علم داده تفاوت دارد. تقریباً ۷۰ درصد از داده‌کاوها از R استفاده می‌کنند. این مجموعه بسته‌های تخصصی قوی داشته و داده‌ها را به صورت نمودارها، گرافیک‌ها و … نمایش می‌دهد. این ویژگی برای مقالات و گزارش‌های تحقیقاتی ایده‌آل به نظر می‌رسد.
سطح دشواری: در مقایسه با پایتون، R شامل بیش از ۱۰۰۰ تکرار است. از این رو، یادگیری آن پیچیده است. با این حال، با پایه‌گذاری در الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان R را خیلی راحت یاد گرفت. برای شروع، به تجربه محدودی در زمینه برنامه‌نویسی نیاز دارد.
وظایف علوم داده که می‌توان با کمک زبان R انجام داد عبارت‌اند از:
تجسم داده را فراهم می‌کند.
تجزیه و تحلیل داده را انجام می‌دهد.
مشکلات آماری را از طریق یک مجموعه داده حل می‌کند.
با استفاده از RStudio به راحتی به پایگاه داده متصل می‌شوید.
آرایه‌های عظیم داده را تجزیه و تحلیل می‌کند.
2- جاوا (Java)
کاربرد همه کاره جاوا را در برنامه‌های وب و دسکتاپ می‌توان مشاهده کرد. Hadoop، چارچوب پردازشی که با JVM اجرا میشود، پردازش داده‌ها و برنامه‌ها را مدیریت می‌کند. با توجه به این ویژگی، جاوا زبان اصلی برنامه‌نویسی برای فعالیت‌های علم داده محسوب میشود.
جاوا سریع کار می‌کند و حتی برای کاربردهای بزرگ‌تر نیز مقیاس‌پذیر است. این زبان به دلیل ابزارها و کتابخانه‌های خارق‌العاده‌ای که برای علم داده دارد، مشهور است. عمدتا به دلیل مقیاس‌پذیری جاوا، شرکت‌ها آن را نسبت به زبان‌های مشابه ترجیح می‌دهند. پس از راه‌اندازی یک پروژه، جاوا می‌تواند آن را بدون مصالحه زیاد مقیاس‌بندی کند.
جاوا به طور گسترده توسط شرکت‌ها برای پشتیبانی از سایر زبان‌های مدرن عمدتاً به دلیل درجه مقیاس پذیری که ارائه می دهد، استفاده میشود. هنگامی که یک پروژه در جاوا راه اندازی میشود، می تواند بدون هیچ گونه خللی در عملکرد، مقیاس شود. از این رو، به عنوان یک انتخاب محبوب برای ایجاد سیستم‌های یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ در نظر گرفته میشود. کتابخانه هایی که برای استفاده در علم داده (Data Science) بسیار مفید خواهند بود.
برخی از کتابخانه های محبوب جاوا برای یادگیری ماشین عبارتند از DL4J برای یادگیری عمیق (Deep Learning)، ADAMS برای داده کاوی، Java ML برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین، Neuroph برای ایجاد و آموزش شبکه های عصبی و Stanford CoreNLP برای پردازش زبان طبیعی (NLP).
سطح دشواری: یادگیری جاوا برای یک مبتدی نسبتاً آسان است زیرا یک زبان خواندنی است.
وظایف علوم داده که می‌توان با کمک زبان جاوا انجام داد عبارت‌اند از:
برنامه‌های بزرگ یادگیری ماشین را می‌سازد.
گزینه‌ای عاقلانه برای اینترنت و دادههای کلان است.
در کار با دادههای حساس از امنیت کافی برخوردار خواهید بود.
بهترین انتخاب برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین است.
4- اسکالا (Scala)
اسکالا در ابتدا برای JVM (ماشین مجازی جاوا) ساخته شد و از این رو شاخه‌ای از جاوا است. این زبان برنامه‌نویسی برای علم داده بیشتر مواردی را که جاوا بر عهده دارد برطرف می‌کند. کاربردهای اسکالا از برنامه‌نویسی وب گرفته تا یادگیری ماشین متفاوت است. به اندازه کافی مقیاس‌پذیر و موثر است که بتواند از دادههای کلان استفاده کند. بسیاری از چارچوب‌های علم داده با عملکرد بالا برای استفاده به طور خاص در اسکالا طراحی شده‌اند.
اسکالا، در ترکیب با Apache Spark، ابزاری بی‌بدیل ساخته است که می‌تواند با دادههای بزرگ به طور موثر برخورد کند. این زبان برنامه‌نویسی برای علم داده بسیار مورد نیاز است.
اسکالا روی JVM اجرا میشود. بنابراین اگر اغلب مجبور به کار با مجموعه دادههای با حجم بالا هستید، این یک گزینه ایده آل است. با توجه به منشا JVM آن، می‌توان به راحتی با جاوا در علم داده استفاده کرد. به خاطر داشته باشید که از Scala برای نوشتن Apache Spark که یک چارچوب محاسبات خوشه‌ای شناخته شده است، استفاده شده است. بنابراین، اگر قرار است وظایف علم داده شما حول محور Spark بچرخد، Scala گزینه خوبی است.
سطح دشواری: یادگیری اسکالا به دلیل دارا بودن قابلیت OOP نسبتاً آسان است.
وظایف علوم داده که می‌توان با کمک زبان اسکالا انجام داد عبارت‌اند از:
عملکرد در مجموعه دادههای بالا را روان‌تر می‌کند.
برای مقابله با حجم زیادی از داده‌ها ایده‌آل است.
می‌تواند داده‌ها را به هر شکل تجسم کند.
قادر به یادگیری فرایندهای موازی هنگام کار با آرایه‌های داده است.
می‌تواند عملیات تکی را در حالت‌های مختلف انجام دهد.
5- TensorFlow
TensorFlow یکی از کتابخانه‌های پیشرو برای محاسبات عددی است. این کتابخانه یک فریمورک مبتنی بر یادگیری ماشین است که برای مجموعه دادههای خیلی بزرگ استفاده میشود. TensorFlow با محاسبات توزیع شده بسیار خوب کار می‌کند. در TensorFlow، می‌توانید کارهای خود را به قطعات کوچکتر تقسیم کرده و به صورت موازی روی CPU و GPUهای مختلف اجرا کنید. از این رو، می‌تواند به شما در آموزش سریع شبکه های عصبی پیچیده و بزرگ کمک کند.
6- جولیا (Julia)
جولیا یک زبان برنامه‌نویسی علم داده خاص است که به طور هدفمند برای انجام تجزیه و تحلیل عددی و علوم محاسباتی توسعه یافته است. این زبان استثنایی در پرداختن به مفاهیم ریاضی مانند ماتریس‌ها و جبر خطی سریع عمل می‌کند.
جولیا در چند وقت اخیر به سرعت در حال محبوب شدن است. این فناوری هم با برنامه‌نویسی ساده برای اهداف عمومی و هم با تجزیه و تحلیل عددی پیچیده بسیار مناسب است. این زبان سریع‌ترین زبان اسکریپت‌نویسی در مقایسه با سایر زبان‌های موجود در لیست است زیرا در انجام برنامه‌نویسی وب در دو قسمت فرانت اند و بک اند کارآمد است.
سطح دشواری: گرچه اخیراً معرفی شده است، اما سهولت یادگیری جولیا مانند پایتون است.
وظایف علوم داده که می‌توان با کمک زبان جولیا انجام داد عبارت‌اند از:
تجزیه و تحلیل ریسک برای سازمان‌های مالی را انجام می‌دهد.
مسائل ریاضی را با سرعت زیاد حل می‌کند.
برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها در نظر گرفته شده است.
با داده‌ها سریعتر از R و پایتون کار می‌کند.
برگرفته از سایت های:
