; პროგრამირების 6 საუკეთესო ენა, მონაცემთა მეცნიერებისთვის და ანალიტიკისთვის - IT Academy STEP Tbilisi პროგრამირების 6 საუკეთესო ენა, მონაცემთა მეცნიერებისთვის და ანალიტიკისთვის - IT Academy STEP Tbilisi

თბილისი, ჯანო ბაგრატიონის 6

პროგრამირების 6 საუკეთესო ენა, მონაცემთა მეცნიერებისთვის და ანალიტიკისთვის

მონაცემთა მეცნიერება არის ერთერთი ყველაზე მაღალ-ანაზღაურებადი განხრა IT ინდუსტრიაში.

ჩვენ ვცხოვრობთ საინფორმაციო ეპოქაში და ყოველდღიურად უამრავ მონაცემებს ვაგენერირებთ. ამ მონაცემების დამუშავება მრავალი ბიზნესისთვის მომგებიანი განზრახვა გახდა. ამის მისაღწევად, მრეწველობის მთელი კავშირი დიდი მონაცემების ანალიზს და მონაცემთა მეცნიერებას მიმართავს. მონაცემთა მეცნიერება საშუალებას აძლევს ბიზნესებს გარდაქმნან ხელმისაწვდომი მონაცემების დიდი რაოდენობა სასარგებლო ინფორმაციად მეცნიერული მიდგომით.

მონაცემთა მეცნიერებს აქვთ სტატისტიკური ალგორითმების გამოყენებისთვის და დიდი მონაცემების დამუშავებისთვის საჭირო ცოდნა. ეს სტატისტიკური ალგორითმები გამოყენებულია პროგრამირების რამდენიმე კარგად ცნობილ ენებში დიდ მონაცემებთან მუშაობის დადასტურებული მტკიცებულებით, რაც ბევრ შემთხვევაში კარგად მიდის რამდენიმე გიგაბაიტის შემდეგ.

თუ ისწავლით და დაეუფლებით პროგრამირების 6 საუკეთესო ენიდან ერთერთს მონაცემთა მეცნიერებისთვის, თქვენ შეუერთდებით იმ პროფესიონალთა რიგებს, რომლებიც ყველაზე მაღალ ხელფასებს იღებენ სამუშაო ბაზარზე. უფრო მეტიც, the Harvard Business review-მ განაცხადა, რომ მონაცემთა მეცნიერება 21-ე საუკუნის ყველაზე საინტერესო სამუშაოა.

პროგრამირების საუკეთესო ენები მონაცემთა მეცნიერებისთვის

მოდით თვალი გადავავლოთ პროგრამირების 6 საუკეთესო ენას მონაცემთა მეცნიერებისთვის, რომელთა შესწავლაც და მონაცემთა მეცნიერებაში მომგებიანი კარიერის დაწყება დღესვე შეგიძლიათ.

1 Python

მონაცემების მეცნიერების საუკეთესო იარაღებს შორის ბრძოლაში, პითონს პირველი ადგილი უკავია. ეს ენა არის ზოგადი პროგრამირების დავალებების საყრდენი, როგორიცაა დესქთოფი და ვებ აპლიკაციების განვითარება. რაც პითონს მონაცემთა მეცნიერებისთვის მიმზიდველ არჩევანად აქცევს, მისი წაკითხვადობა და პროდუქტიულობაა.

პითონთან ერთად თქვენ გაქვთ წვდომა მონაცემთა ანალიზის ბიბლიოთეკების სპექტრთან პითონის პაკეტის ინდექსის საშუალებით, როგორიცაა პოპულარული NumPy და SciPy მოდულები. ეს ორი მოდული საშუალებას გაძლევთ განახორციელოთ რიცხობრივი რუტინები მრავალგანზომილებიან კოლექციებზე და მატრიცებზე და შეასრულოთ სიგნალებისა და გამოსახულების გამოთვლები, რაც მონაცემთა ანალიზში ჩვეულებრივი დავალებებია. არსებობს პითონის სხვა მრავალი ბიბლიოთეკა, რაც მონაცემთა ანალიზს ამარტივებს. ასეთია the Natural Language Toolkit (NLTK), რომელიც ბუნებრივი ენების სტატისტიკური ანალიზის საშუალებას გვაძლევს. პითონის ბიბლიოთეკების დიდი რაოდენობის გამო, რომელიც მიძღვნილია მონაცემთა მეცნიერებისადმი, ენა დამწყები და პროფესიონალ მონაცემთა მეცნიერებისთვის აშკარა არჩევანი ხდება.

2 R პროგრამირება

როცა Ross Ihaka-მ და Robert Gentleman-მა შექმნეს R ენა, ეს იმიტომ გააკეთეს, რომ მოეფიქრებინათ მონაცემთა ანალიზის შესრულების უკეთესი და მომხმარებელზე მორგებული გზა, სტატისტიკური და ვიზუალიზაციის გამოთვლა მონაცემთა დიდ რაოდენობაზე.

ენის საფუძვლიანობამ სტატისტიკაში და მონაცემთა ვიზუალიზაციაში კომერციულ მონაცემთა ანალიზში სწრაფი პოპულარობა და მონაცემთა სტატისტიკოსების აშკარა არჩევანი მოიპოვა. დამწყებებისთვის R-ის სწავლის კურსი გამარტივებულია მისი აქტიური და მოხერხებული მომხმარებლის საზოგადოების, ვრცელი დოკუმენტაციის და R-ის უამრავი  ფუნქციის გამო, რაც ამარტივებს რთულ მონაცემთა ანალიზის რუტინას.

3 MATLAB

ეს ენა განავითარეს Jack Little-მა, Moler-მა და MathWorks-ის დამაარსებელმა Steve Bangert-მა. MATLAB-მა სახელი მოიპოვა ტექნიკური გამოთვლების მსოფლიოში. ეს პროგრამირების ენაზე უფრო მეტია, რადგან მას ერთიანობაში, ერთ გარემოში მოჰყავს გამოთვლა, ვიზუალიზაცია და პროგრამირება.

ეს აქცევს MATLAB-ს მონაცემთა ანალიზის, გამოკვლევის და ვიზუალიზაციის საუკეთესო იარაღად გარე ბიბლიოთეკების ან მოდულების საჭიროების გარეშე. ფაქტიურად,  MATLAB-ი არის მონაცემთა ანალიზის ძირითადი იარაღი აკადემიური საზოგადოებისთვის ბოლო რამდენიმე ათეული წლების განმავლობაში. მისი აპრობირებული ჩანაწერი ქმნის შესანიშნავ არჩევანს ახალბედა მონაცემთა მეცნიერებისთვის.

4 Java

Java არის ერთერთი ყველაზე ძველი და ყველაზე გამოყენებადი ენა მსოფლიოში, Java აუცილებელია მონაცემთა მეცნიერების მისწრაფებებისთვის. შესაძლებელია ორგანიზაცია, რომელიც თქვენს დაქირავებას აპირებს მონაცემთა მეცნიერების პროექტებზე სამუშაოდ , უკვე იყენებდეს მონაცემებს თავის ინფრასტრუქტურაში. ეს იმას გულისხმობს, რომ თქვენი სტატისტიკური მოდელები ჯავაში უნდა იყოს თავსებადი.

უფრო მეტიც, არსებობს პოპულარული Java framework-ები, რომლებიც მონაცემთა ანალიზისთვის, მანაქანების შესწავლისთვის და ხელოვნური ინტელექტისთვის არის განკუთვნილი. ეს framework-ები, როგორიცაა Apache Spark, Hadoop და Hive მზარდი პოპულარობით სარგებლობს კომერციულ სივრცეში. ეს კი Java-ს, მონაცემთა ანალიზისთვის ერთერთ ყველაზე მოთხოვნად ენად აქცევს.

5 Julia

Julia არის პროგრამირების კიდევ ერთი ენა, რომელიც შეიმუშავეს მონაცემთა მეცნიერებისთვის. ეს ენა მიმართულია მეცნიერული გამოთვლებისკენ, მონაცემთა მოპოვებისკენ, მანქანების შესწავლისკენ და პარალელური გამოთვლებისკენ.

ამის გამო Julia ერთერთი ყველაზე სწრაფი ენაა ყველა დავალებისთვის, რაც მონაცემთა მეცნიერს შეიძლება დასჭირდეს მონაცემების დიდი რაოდენობის დამუშავების დროს. Julia წყვეტს ნებისმიერ ხარვეზს, რომელიც პროგრამირების სხვა ენებისთვის საერთოა და არ არის სპეციალურად მონაცემთა მეცნიერებისთვის შექმნილი.

6 Scala

Scala-ს მნიშვნელობა გაიზარდა მონაცემთა მეცნიერების სფეროში, რომელიც Spark-ის გამოსვლის შემდეგ გამოჩნდა. Spark-ი არის მონაცემთა დამუშავების ძრავა, რომელიც მთლიანად Scala-ზე არის დაწერილი.  Spark-ს აქვს ინტუიციური კოლექციის, დასუფთავების, დამუშავების და მონაცემთა ვიზუალიზაციის საშუალება, მაგრამ Scala-ზე დაწერილი კოდი ამას უფრო სწრაფად ასრულებს.

ეს იმას ნიშნავს, რომ თქვენ შეგიძლიათ დიდი მონაცემების ანალიზის გაკეთება სხვა ენებთან შედარებით უფრო სწრაფად. ამის გარდა, Scala კოდის დაწერა გაცილებით ადვილია მისი მარტივი სინტაქსის გამო. ის ასევე აადვილებს სკალა კოდის საცავების შენარჩუნებას.

დასკვნა

ამ 6 ენის შესწავლა თქვენს კარიერას მონაცემთა მეცნიერებაში წინ წაწევს. რადგან პროგრამირების ამ ენების სპეციალური თანმიმდევრობა არ არსებობს მონაცემთა მეცნიერებისთვის, თქვენ შეიძლება ერთზე მეტი ენის შესწავლა მოისურვოთ. ეს მოგცემთ მრავალფეროვნებას და კომპეტენციას, როგორც მონაცემთა მეცნიერს.

მიიღეთ საჭირო ცოდნა

შემოგვიერთდით მსოფლიო ბრენდ  IT აკადემია STEP-ში!

თბილისი,
ჯანო ბაგრატიონი #6
+995 (32) 215-55-51
+995 (32) 215-50-05

დარეკეთ ან დარეგისტრირდით ეხლავე, ჩვენი კვალიფიციური სპეციალისტები დაგიკავშირდებიან უმოკლეს დროში

რეგისტრაცია

სახელი, გვარი*
ტელეფონი*
E-mail*
სად გაეცანით ინფორმაციას ღია კარის დღის შესახებ?*

 


ახალი ამბები