Какие языки программирования используются в анализе данных

9 языков для Big Data

Мир IT и не только поглощен обработкой беспредельного количества данных. Будь то социальные сети или научная информация — везде требуются инструменты, значительно превышающие по возможностям устаревшие программы, вроде Excel. Требуются принципиально иные подходы и совершенные алгоритмы для их реализации. Вот 9 языков, с помощью которых работа с Big Data доставит вам чуть меньше головной боли.

R

Если достаточно образованного программиста спросить о современных языках обработки данных, то в первой тройке неизменно окажется R, даже несмотря на то, что многие его и языком не считают. Придуманный в 1997 году, как альтернатива платным продуктам MATLAB и SAS, он медленно, но верно набирал популярность. Сегодня такие компании, как Google и Facebook используют R, чтобы справляться с такими потоками информации, которые и вообразить сложно. Фильтруйте, моделируйте, представляйте данные при помощи всего нескольких строк кода — всё это про R.

В 2013 году проводился опрос в США среди специалистов в области Big Data на предмет выявления наиболее популярного используемого языка. Победил с 61% именно R. Угадайте, кто занял второе место?

Python

Да, 39% набрал один из самых крутых языков программирования, который совсем не случайно оказался популярен и среди людей, работающих с обработкой больших потоков данных. В некотором роде это компромисс между изощренностью R и лёгкостью, которую дарит язык Python. Его популярность обосновывается как раз отсутствием необходимости применения идеальных алгоритмов в угоду возможности включать в работу группу программистов, не имеющих специальных навыков. Если вы хотите начать изучать этот язык, рекомендуем пройти наш онлайн-интесив по питону.

Julia

Язык, который возник совсем недавно, но уже попал на радары всех специалистов Big Data. Он прост и масштабируем, как Python, при этом эффективен, как R. Пока язык Julia молод, ему не хватает мелких доработок, библиотек и элементарной человеческой поддержки, но сомнений в его безоблачном будущем практически нет.

Java

Ну да, какой рейтинг самых популярных языков программирования без участия Java. Пусть это даже не профильная область применения, Java имеет такую армию поклонников-энтузиастов, что создание специальных надстроек и библиотек — дело времени. Загляните внутрь LinkedIn, Facebook, Twitter — и в обработке данных вы найдёте следы Java. Да, у этого языка нет таких возможностей статистического моделирования, какие естьу Python и R, но если прототипирование не является важной задачей — Java может стать отличным решением.

Scala

Если вы никогда ранее не слышали об этом языке, то можете просто ознакомиться со статистическими данными ,чтобы понять насколько успешен сегодня и насколько перспективен завтра будет Scala. Java-подобный язык может быть развёрнут под веб и платформу Android. Но главное его преимущество заключается в удобстве и гибкости, которые не дадут вам многие другие языки из Big Data. Twitter, Siemens и LinkedIn подтверждают.

MATLAB

Если не говорить о MATLAB в контексте обработки и моделирования данных, то о чём вообще тогда стоит говорить? Да, возможно это не лучший язык, не самая доступная среда, но возможности, которые вы получаете, согласившись на оба этих компромисса — практически безграничны. Наука, обработка потоковой информации, анализ полученных и прогнозируемых данных — всё это идеальная область для развёртывания MATLAB.

Go

В этом рейтинге мы просто физически не могли обойти и невероятно популярное детище Google. Go активно разрабатывается, внедряется, постепенно завоевывает позиции в рейтинге популярности, и уж абсолютно точно он не хуже подавляющего большинства своих конкурентов. Он прост, он удобен, он бесконечно перспективен, в конце концов он специально создан для Big Data. А что ещё нужно, чтобы получить хорошую рекомендацию?

Kafka

Kafka — это не совсем язык, а скорее платформа, написанная на Java и Scala, для обработки потоковых запросов. Был разработан компанией LinkedIn для внутренних потребностей в 2011 году, но сегодня используемые алгоритмы не без успеха внедрены в такие гиганты, как Uber, Netflix, PayPal, eBay и многие другие.

Hadoop

Это ещё один набор утилит, библиотек и надстроек, которые вполне можно принять за отдельный язык, адаптирующих широко распространённый Java к обработке Big Data. Его активно используют такие гиганты, как Facebook и Yahoo!, а разработан он небезызвестной Apache Software Foundation, что автоматически заставляет поставить на Hadoop клеймо качества.

Освоить востребованную профессию в Аналитике больших данных можно всего за полтора года на курсах GeekBrains.

ТОП-10 языков программирования для Data Science в 2020 г

Языки программирования — это суперсила любого разработчика! Но время от времени происходит обновление существующих и появление новых, что приводит к путанице при выборе подходящего языка для реализации проекта.

Каждый из языков обладает своими особенностями, и тот, который с успехом работает в одном проекте, может совершенно не подходить для другого.

На сегодняшний день Data Science – одна из тех областей, в которой запрос на получение высокопроизводительных результатов растет быстрыми темпами.

Прежде, чем перейти к рассмотрению популярных языков программирования, ответьте на несколько вопросов:

• В чем точно заключается Ваша задача?
• Как Data Science может Вам помочь в этом?
• Насколько Вы компетентны в языках программирования, которыми уже владеете?
• Готовы ли Вы к продолжать обучение и углублять знания?
• В каком масштабе Ваша организация использует Data Science?

Итак, если Вы ответили на вопросы выше, тогда двигаемся дальше. Поговорим о наиболее часто используемых языках программирования для Data Science: с некоторыми Вы уже знакомы, однако другие могут оказаться совершенно новыми для Вас.

1. Python

Python занимает значимое место среди важнейших инструментов для Data Science и зачастую является лучшим выбором для решения задач в таких областях как машинное обучение (Machine Learning), глубокое обучение (Deep Learning), искусственный интеллект (Artificial Intelligence) и так далее. Он объектно-ориентированный, прост в использовании и удобен для разработчиков благодаря высокой читаемости кода.

Наличие богатых библиотек и возможность использования в различных ситуациях делает Python по-настоящему многофункциональным инструментом.

Особенности Python:

• Поддержка таких библиотек Data Science как Keras, Scikit-Learn, matplotlib, TensorFlow и т.д.
• Идеально подходит для сбора данных, анализа, моделирования и визуализации
• Поддержка большого количества параметров для экспорта и обмена файлами.
• Наличие сообщества для получения консультаций.

2. JavaScript

Мультипарадигмальный и событийно-ориентированный язык JavaScript — один из лучших языков для веб-программирования. С его помощью разработчики могут создавать насыщенные и интерактивные веб-страницы, что делает JavaScript прекрасным выбором при создании красивой визуализации.

Для Data Science используют другие варианты JavaScript, включая управление асинхронными задачами и обработку данных в реальном времени.

Особенности JavaScript:

• Возможность создания визуализации для анализа данных.
• Поддержка различных современных библиотек машинного обучения (Machine Learning): TensorFlow.js, Keras.js, и ConvNetJs
• Простота в изучении и использовании

3. Java

Язык программирования Java только выглядит устаревшим. Он давно используется некоторыми ведущими компаниями с целью безопасной разработки корпоративных приложений как наиболее предпочтительный вариант стека. Для снижения ажиотажа в сфере Data Science, Java предложила такие инструменты как Hadoop, Spark, Hive, Scala, и Fink.

Виртуальные машины Java – довольно частый выбор разработчиков для написания кода для распределенных систем, анализа данных и машинного обучения в корпоративной среде.

Особенности Java:

• Несколько IDE для быстрой разработки приложения.
• Применение для задач, связанных с анализом данных, глубоким обучением (Deep Learning), обработкой естественного языка (Natural Language Processing), поиском данных (data mining).
• Обеспечение простого масштабирования при построении сложных приложений с нуля.
• Возможность быстрого получения результатов.

4. R

R- это программная среда с открытым исходным кодом, предназначенная прежде всего для обработки статистической и графической сторон в Data Science. Анализ на основе временных рядов, создание кластеров, статистические тесты, линейное и нелинейное моделирование – это только некоторые варианты статистического вычисления и анализа, предоставляемые языком R. Он обеспечивает прекрасную расширяемость, позволяя другим программным языкам изменять объекты данных без особых трудностей благодаря своей сильной объектно-ориентированной природе.

Особенности R:

• Обеспечение эффективной обработки данных и дополнительных инструментов для анализа данных.
• Предоставление огромного количество опций для создания информативных графиков в процессе анализа данных.
• Возможность расширения основных функциональных возможностей с помощью надежных пакетов.
• Поддержка сообщества исполнителей.

5. C/C++

С — один из ранних языков программирования и большинство современных языков используют (например, язык программирования R) С/С++ как базу исходного кода. Работа с С/С++ требует глубокого понимания основных принципов программирования.

Несмотря на то, что это один из самых сложных языков программирования для начинающих в сфере Data Science из-за своей низкоуровневой природы, его все чаще используют для создания инструментов, которые могут быть использованы для обработки данных.

Особенности С/С++:

• Возможность получения более быстрых и лучше оптимизированных результатов, когда базовые алгоритмы также написаны на языке С.
• Он быстрее в сравнении с другими языками программирования благодаря своей эффективной природе.

6. SQL

SQL не просто предоставляет доступ к Вашей базе данных, но и дает возможность получения фактов и статистики из огромного массива данных, используя лишь несколько запросов.

Особенности SQL:

• Возможность сосредоточиться на «ЧТО» вместо «ПОЧЕМУ» благодаря непроцедурной природе языка SQL.
• Хорошая интегрируемость с программными языками и системами управления базами данных.
• Более плавное управление огромными объемами данных.

7. MATLAB

MATLAB-это в первую очередь математическая вычислительная среда, предназначенная для выполнения сложных вычислений; обладает различными инструментами, с помощью которых возможно выполнение таких действий, как манипулирование матрицами, построение графиков данных и функций и многое другое. Использование MATLAB позволяет с легкостью решить запутанные математические и статистические задачи.

Особенности MATLAB:

• Позволяет выполнять алгоритмы и создавать пользовательский интерфейс.
• Содержит внушительный набор математических функций.
• Предлагает встроенные графические процедуры для создания и визуализации графиков данных.
• Обеспечивает плавную масштабируемость

8. Scala

Scala — это высокоуровневый язык программирования, который запускается в виртуальной машине JAVA. Вместе со Spark эффективен для обработки большого количества разрозненных данных. Базовая поддержка параллельных процессов делает Scala идеальным выбором для создания высокопроизводительных фреймворков Data Science таких как Hadoop.

Особенности Scala:

• Стабильность, универсальность и сравнительно быстрое предоставление результатов.
• Наличие более чем 175000 библиотек, расширяющих его функциональность.
• Поддержка на различных IDE таких как IntelliJ IDEA, VS Code, Vim, Atom, Sublime Text и даже в вашем браузере.
• Сильная поддержка сообщества.

9. Julia

Julia — это универсальный язык программирования с динамической типизацией, подходящий для численного и машинного научного анализа. И хотя Julia является высокоуровневым языком, при необходимости может быть использован как низкоуровневый.

Его использовали некоторые компании для решения нестандартных задач, среди которых: анализ на основе временных рядов, анализ степени риска и даже планирование космической программы.

Особенности Julia:

• Возможность сосредоточиться на обеспечении высокой производительности
• Встроенная поддержка диспетчера пакетов.
• Предлагает визуализацию данных, действия с многомерными наборами данных и надежные инструменты для глубокого обучения (Deep Learning).
• Поддержка параллельных и распределенных вычислений.

10. SAS

SAS (Statistical Analytical System) — программная среда промышленного уровня, специально созданная для бизнес-аналитики, упреждающего и углубленного анализов.

SAS дает возможность пользователям извлекать, изменять и управлять данными из различных источников с целью углубленного статистического анализа.

Программная среда разбита на наборы инструментов, которые предоставляют упомянутую выше функциональность. Одни охватывают презентации, другие — управление данными, третьи — контроль качества и еще несколько функций, таких как редактор кода и менеджер проектов, менеджер grid-вычислений и так далее.

Дополнительные языки программирования для Data Science :

Каждый язык обладает своими особенностями и преимуществами, часто обеспечивающие получение более быстрых и лучших результатов по сравнению с другими. Область Data Science чрезвычайно широка и зачастую требует различных наборов инструментов для разных задач. Знание более, чем одного программного языка поможет преодолеть специфические трудности в работе с данными. Если же Вы только начинаете свой путь в области обработки данных, советуем начать с изучения языков программирования, рассмотренных в этой статье — они наиболее востребованы в настоящее время.

9 языков программирования для работы с Big Data

Виктория Тюфякова Ментор на курсе по Data Science, автор вебинаров по Machine Learning.

Некоторые языки программирования были созданы для обработки больших массивов данных, и вокруг них сложилась целая экосистема из библиотек и фреймворков. Другие языки совсем новые, но работают гораздо быстрее. Вместе с дата-сайентистом и ментором SkillFactory Викторией Тюфяковой разбираемся, в каких случаях лучше использовать R, а в каких — MATLAB и почему Julia может потеснить Python.

Освойте профессию «Data Scientist»

Программирование нужно для всех этапов работы с большими данными, от выгрузки и очистки до проектирования баз данных и точной настройки алгоритмов машинного обучения. Вы можете выбрать любой язык из этого списка, но у каждого из них есть свои особенности и задачи, для которых он лучше подходит. Если это работа с базой данных клиентов для маркетинговой аналитики, подойдут более простые языки, а если серьезное научное исследование — то более сложные и точные.

Профессия / 24 месяца
Data Scientist

Дата-сайентисты решают поистине амбициозные задачи. Научитесь создавать искусственный интеллект, обучать нейронные сети, менять мир и при этом хорошо зарабатывать. Программа рассчитана на новичков и плавно введет вас в Data Science.

5 491 ₽/мес 9 983 ₽/мес

R — для любителей статистики

R был создан для работы со статистикой. Он позволяет собирать и очищать данные, работать с таблицами, проводить статистические тесты, различные виды анализа и составлять графические отчеты. R подойдет для специалистов, знакомых с теорией вероятности, статистическими методами и математическим анализом, поэтому на первый взгляд он может показаться сложным из-за интуитивно непонятного синтаксиса. На практике R используют:

• для научных исследований в разных сферах;
• машинного обучения и нейросетей;
• маркетинговых исследований.

Для R создано более 10 тыс. библиотек и расширений. Например, Ggplot2 — для визуализации данных, Bioconductor — для работы с генетической информацией, а Quanteda — для анализа текстов.

Кроме этого, R выделяют среди конкурентов высокая скорость обработки данных и открытый исходный код.

Читайте также Big Data: что это и где применяется?

Основная проблема при использовании R для больших наборов данных — ограничение в оперативной памяти, которая обеспечивает более быстрый доступ и манипулирование данными, чем при хранении данных на жестких дисках. Если вы готовы пожертвовать производительностью, то можно работать с большими наборами данных в R. Также есть пакеты R, которые помогают при работе с большими данными; я бы рекомендовала обратиться к представлению задач CRAN «Высокопроизводительные и параллельные вычисления с R».

Python — популярный и понятный

Самый популярный язык программирования в рейтинге TIOBE. В работе с Big Data Python зарекомендовал себя как один из лучших инструментов наравне с R:

• Дата-сайентисты используют язык для работы с машинным обучением и искусственным интеллектом.
• Аналитики при помощи библиотек и фреймворков обрабатывают большие массивы данных.
• Дата-инженеры с помощью него интегрируют сторонние решения для работы с данными.

Для работы с данными создано несколько специализированных Python-библиотек: NumPy — для вычислений, Pandas — для анализа табличных данных, Matplotlib — для визуализации. В отличие от R, Python кроме обработки и визуализации данных активно используется для разработки сайтов, приложений и других продуктов. Также считается, что это простой язык для новичков, так как у него понятный синтаксис (мы рассказывали, с чего начать учить Python, в этой статье).

Для анализа больших данных на Python можно использовать PySpark – это библиотека из проекта Apache Spark для анализа больших данных. PySpark предоставляет множество функций для анализа больших данных на Python. Она поставляется с собственной оболочкой, которую вы можете запустить из командной строки».

Java — самый универсальный

На Java пишут сайты, разрабатывают ПО и приложения. Это многофункциональный и кроссплатформенный язык, код на котором одинаково работает на мобильных устройствах, консолях или в системе умного дома.

Он позиционируется как язык №1 в мире, которым пользуется около 9 млн разработчиков. На Java написано множество Big Data инструментов с открытым кодом (например, большая часть экосистемы Hadoop), поэтому разработчики могут на их основе создавать собственные продукты для управления данными. Универсальность — основное преимущество Java в Big Data.

Java — это высокоэффективный скомпилированный язык, который широко используется для высокопроизводительного кодирования (ETL) и алгоритмов машинного обучения. Вот почему большие данные и Java — большие друзья».

Scala — самый недооцененный

Язык Scala не очень популярен у программистов, в рейтинге TIOBE он не входит даже в первую двадцатку. При этом в задачах по обработке данных он гораздо быстрее, чем более популярный Python. Scala способен быстро обрабатывать невероятно большие объемы информации, поэтому его используют Twitter, LinkedIn или Тинькофф.

На Scala написан фреймворк Apache Spark, важный для машинного обучения и анализа больших данных. Этот фреймворк входит в экосистему Hadoop и позволяет параллельно обрабатывать неструктурированные данные в реальном времени. Он легко взаимодействует с кодом на Java и библиотеками этого языка.

Scala работает на JVM и у него лучше структуры параллелизма, чем у Java, поскольку Scala обеспечивает лучшую поддержку парадигмы функционального программирования».

Станьте дата-сайентистом и решайте амбициозные задачи с помощью нейросетей

C++ — сложный, но быстрый

C++ — язык общего назначения; это значит, что с его помощью можно решить задачу из любой области программирования. Чаще всего на нем пишут операционные системы, крупные игры и такие пакеты программ, как MS Office или Adobe. В Big Data он тоже используется в основном для создания инструментов обработки данных, а не для непосредственной работы с ними. Например, MapReduce, который сейчас входит в экосистему Hadoop, изначально был написан как раз на C++.

C++ быстрее, чем многие конкуренты (Go, R или Python). Особенно это востребовано в машинном обучении , где нужно быстро обрабатывать терабайты данных. Это единственный язык, на котором данные размером более 1 Гб могут быть обработаны за секунду.

Но при этом он действительно сложный в изучении. В 2009 году компания Google создала простой и понятный язык Go, который справлялся бы с задачами C++, высокой нагрузкой и большими объемами данных. После этого в сообществе разработчиков стали возникать споры, что лучше: учить GoLang или C++:

Язык программирования Go создан компанией Google для работы с большими данными, поэтому сейчас он используется в большинстве продуктов компании:

• для работы с искусственным интеллектом;
• работы с базами данных;
• веб-разработки (особенно для backend).

MATLAB — для любителей научных методов

Это язык, который больше подходит для научной или производственной сферы и сложных математических вычислений. Университеты используют его в академических курсах по прикладной математике, физике и в инженерных разработках.

Считается, что рядовому разработчику не требуется этот язык. В основном его используют там, где нужны предельная точность и минимальные погрешности при работе с данными: в системах автопилота, медицине или космических исследованиях.

Julia — молодой и перспективный

Язык Julia задумывался как более простая и понятная альтернатива MATLAB. Он одним из самых молодых и современных языков, но уже вошел в топ-5 любимых языков программирования среди разработчиков по версии Stack Overflow.

По параметрам производительности Julia не уступает Python, R или MATLAB. Его используют для обработки запросов в backend, машинного обучения и даже для создания компьютерных симуляций. В будущем Julia может заменить популярный Python, но пока этот язык развивается, не имеет собственной экосистемы инструментов и большого набора библиотек, а разработчики используют для работы с ним Python-библиотеки.

*Hadoop — не язык, но активно используется

Это набор IТ-продуктов, который в основном написан на языке Java и адаптирует его к работе с Big Data. В него входят:

• Hadoop Common — набор библиотек для управления файлами;
• Hadoop Distributed File System — система хранения файлов на разных серверах;
• Yet Another Resource Negotiator — система планирования заданий и управления кластерами данных;
• Hadoop MapReduce — фреймворк для выполнения параллельных вычислений.

Так как Hadoop — это целая экосистема продуктов, его часто принимают за отдельный язык программирования. Его используют сайты и интернет-магазины с высокой пользовательской нагрузкой, такие как Google, AliExpress, Ebay. С помощью Hadoop они анализируют поисковые запросы и другую информацию о своих пользователях.

Data Scientist

Дата-сайентисты решают поистине амбициозные задачи. Научитесь создавать искусственный интеллект, обучать нейронные сети, менять мир и при этом хорошо зарабатывать. Программа рассчитана на новичков и плавно введет вас в Data Science.

Языки программирования для Data Science и баз данных

Основы Data Science — это знание методов обработки больших данных, теория вероятности, статистика и математика. Но чтобы реализовать проект на практике, необходимо также уметь программировать. Запросить данные из базы, проанализировать их, доработать алгоритмы и запустить обучение нейросети, написать приложение, чтобы продемонстрировать свой проект в действии, — во всех этих задачах вам понадобится кодинг. Рассказываем о популярных и неочевидных языках программирования в Data Science.

Освойте профессию «Data Scientist» на курсе с МГУ

Языки программирования в Data Science

Разберем языки программирования, которые лучше всего подходят для работы с Data Science, и доступные инструменты и библиотеки.

Python

Наиболее универсальный язык программирования для Data Science с простым синтаксисом. Он активно используется в машинном обучении, бизнес-аналитике, персонализации, статистике и взаимодействии с базами данных.

Инструменты

25 месяцев
Data Scientist с нуля до PRO
Создавайте ML-модели и работайте с нейронными сетями
6 490 ₽/мес 10 817 ₽/мес

• Scikit-learn — библиотека для классических алгоритмов машинного обучения,
• TensorFlow и PyTorch — фреймворки для глубокого обучения.

Бизнес-аналитика

• Matplotlib и Seaborn — библиотеки для визуализации статистических данных.

Персонализация

• Scikit-Surprise — библиотека для построения рекомендательных систем.

Статистика

• Statsmodels — используется для статистического моделирования и тестирования гипотез.

Базы данных

SQL

• SQLAlchemy — обеспечивает ORM для взаимодействия с базой данных SQL,

ORM (Object-Relational Mapping) связывает базу с логикой ООП.

• Pandas — позволяет выполнять SQL-подобные запросы к табличным данным.

NoSQL

• PyMongo — библиотека для работы с MongoDB.
• Cassandra-Driver — работает с Apache Cassandra.

R

Второй по популярности язык программирования среди специалистов по Data Science. У него есть инструменты визуализации графиков, интеграция с базами данных и поддержка методов машинного обучения.

Инструменты

Машинное обучение

• caret — фреймворк для унификации множества алгоритмов машинного обучения.
• randomForest — алгоритм для построения деревьев принятия решений.

Бизнес-аналитика

• dplyr и tidyr — пакеты для обработки и анализа данных.
• ggplot2 — библиотека для создания информативных графиков.

Статистика

• stats — встроенные статистические функции для анализа данных.
• lm — пакет для линейной регрессии.
• brms — поддержка интерфейса для байесовской статистики.

Базы данных

SQL

• RODBC — интерфейс для подключения к базам с помощью ODBC.
• RMySQL и RSQLite — пакеты для работы с MySQL и SQLite.

NoSQL

• mongolite — библиотека для работы с MongoDB.

Читайте также 15 библиотек Python для Data Science

Java

У Java строго объектно-ориентированная структура и непростой синтаксис. Поэтому этот язык не так распространен для решения задач Data Science. Но у него есть неплохие библиотеки для работы с данными.

Инструменты

Машинное обучение

• Weka — библиотека и фреймворк для машинного обучения.
• Deeplearning4J — фреймворк с открытым исходным кодом для глубокого обучения.

Бизнес-аналитика

• Apache Hadoop и Apache Spark — инструменты для обработки больших данных.

Статистика

• Apache Commons Math — библиотека для математических и статистических вычислений.
• Tablesaw — библиотека для фреймов данных и визуализации, поддерживает описательную статистику.

Интеграция с базами данных

SQL

• JDBC (Java Database Connectivity) — стандартный способ взаимодействия с базами данных через SQL-запросы.
• Hibernate — фреймворк для объектно-реляционного отображения, позволяющий работать с базами с помощью Java-объектов.

NoSQL

• Spring Data — обеспечивает поддержку NoSQL баз данных в приложениях на Java.
• HBase и Cassandra — пакеты интеграции с СУБД.

C++

Благодаря высокой производительности и возможности оптимизации C++ подходит для вычислительных задач. Однако, по сравнению с более специализированными языками у C++ сложный синтаксис и мало библиотек для анализа данных.

Инструменты

Машинное обучение

• MLPACK — библиотека машинного обучения, реализованная на C++.

Интеграция с базами данных

SQL

• CppDB — библиотека для взаимодействия с базами данных с использованием SQL.

NoSQL

• ArangoDB C++ Driver — драйвер для интеграции с ArangoDB.

Scala

Scala также не обладает достаточным количеством специализированных библиотек и не так популярен в области Data Science. Хотя его можно использовать для разработки алгоритмов машинного обучения.

Инструменты

Машинное обучение

• Apache Spark MLlib — фреймворк для разработки алгоритмов машинного обучения.

Интеграция с базами данных

SQL

• ScalikeJDBC — библиотека для работы с базами.
• Slick — библиотека доступа к базам данных со строго типизированными, легко компонуемыми API.

NoSQL

• Casbah — драйвер для интеграции с MongoDB.

C#

Этот язык можно использовать в Data Science благодаря фреймворку ML.NET, предоставляющему инструменты для машинного обучения и обработки данных. C# интегрируется с базами данных через ADO.NET и Entity Framework для работы с SQL. Но он также не пользуется популярностью у специалистов Data Science из-за небольшого набора инструментов.

Инструменты

Машинное обучение

• ML.NET — фреймворк от Microsoft для машинного обучения.

Анализ данных

• LINQ to Objects — интегрированный языковой запрос для обработки данных в памяти.

Интеграция с базами данных

SQL

• ADO.NET — основной механизм для работы с базами данных в C#.
• Entity Framework — ORM-фреймворк, который поддерживает такие базы, как MySQL, PostgreSQL.

NoSQL

• MongoDB.Driver (MongoDB) — драйвер для взаимодействия с MongoDB.
• Couchbase.NET SDK — набор инструментов для работы с Couchbase.

Julia

Активно используется в машинном обучении, статистике и численных вычислениях благодаря широкому арсеналу библиотек, таких как Flux.jl для глубокого обучения. Julia также поддерживает интеграцию с базами данных.

Инструменты

Машинное обучение и анализ данных

• Flux.jl — библиотека для обучения нейронных сетей.
• MLJ (Machine Learning in Julia) — фреймворк с алгоритмами и инструментами для обработки данных, обучения моделей и оценки их производительности.

Интеграция с базами данных

SQL и NoSQL

• Julia Database Interfaces — поддержка всех популярных баз данных.

JavaScript

Для работы с машинным обучением у JavaScript есть такие инструменты, как TensorFlow.js и Brain.js. Однако возможности JavaScript в Data Science довольно ограниченны.

Инструменты

Машинное обучение

• TensorFlow.js — фреймворк для машинного обучения в браузере.
• Brain.js — библиотека машинного обучения для Node.js. Предоставляет API для создания нейронных сетей.

Анализ данных

• Pandas-js — неофициальный порт библиотеки Pandas из Python на JavaScript.

Интеграция с базами данных

SQL

• Sequelize — ORM для взаимодействия с базами данных. Поддерживает PostgreSQL, MySQL, SQLite.

NoSQL

• Mongoose — обеспечивает доступ к MongoDB.

Matlab

Matlab обладает достаточно мощными инструментами для инженерных и научных исследований. Он может проводить анализ данных, визуализацию и реализовывать алгоритмы машинного обучения. В других языках бывают библиотеки с функционалом Matlab.

Инструменты

Машинное обучение и статистика

• MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox — предоставляет множество инструментов для машинного обучения, анализа данных и статистики.

Интеграция с базами данных

SQL и NoSQL

• DataBase Toolbox — поддержка работы с реляционными и нереляционными базами данных.

Go (Golang)

Несмотря на свою эффективность в разработке высокопроизводительных приложений, у Go слабо развитые библиотеки для работы с машинным обучением и в целом с Data Science.

Станьте дата-сайентистом на курсе с МГУ и решайте амбициозные задачи с помощью нейросетей

Инструменты

Машинное обучение

• Gorgonia — библиотека для глубокого обучения и численных вычислений, вдохновленная TensorFlow.
• Golearn — набор инструментов для реализации машинного обучения.

Статистика

• Gonum stat — пакет для базовой статистики и математики.

Интеграция с базами данных

SQL

• database/sql — встроенный пакет для работы с базами данных SQL, предоставляющий общий интерфейс для взаимодействия с различными SQL-драйверами.

NoSQL

• mgo (MongoDB driver) — драйвер для работы с MongoDB.

Perl

Инструменты для работы с Data Science в Perl ограниченны, а сам он достаточно сложен по сравнению с современными языками.

Инструменты

Машинное обучение

• AI::DecisionTree — модуль для построения деревьев решений.

Статистика

• Statistics::Basic — предоставляет базовые статистические функции.
• Statistics::Descriptive — модуль с описательными функциями статистики.

Интеграция с базами данных

SQL

• DBI (Database Interface) — интерфейс для работы с различными базами данных, такими как MySQL или PostgreSQL.

Ruby

Хотя Ruby не так широко распространен в области Data Science, его можно использовать для анализа данных и машинного обучения.

Инструменты

Машинное обучение

• SciRuby — набор библиотек для обработки данных и машинного обучения.

Статистика

• DescriptiveStatistics — базовые статистические функции.

Интеграция с базами данных

SQL

• Active Record — ORM во фреймворке Ruby on Rails, который обеспечивает интеграцию с базами данных SQL.

NoSQL

• Mongoid — библиотека для работы с MongoDB.

Что же выбрать?

Самыми популярными языками в Data Science являются Python и R. Оба языка активно развиваются и имеют объемную документацию. Но почему они так востребованы?

Python

— Имеет богатую экосистему из библиотек и фреймворков, таких как NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch, что делает его мощным инструментом для машинного обучения и анализа данных.

— Отличается простым синтаксисом, что облегчает изучение и использование для начинающих и опытных разработчиков.

— Удобен для использования во многих областях, включая веб-разработку, научные исследования и анализ данных.

R

— Его синтаксис был создан для статистического анализа.

— Идеален для академических исследований, так как содержит пакеты, поддерживающие моделирование сложных статистических моделей. Также может тестировать гипотезы.

— Визуализирует результаты анализа с помощью такого пакета, как ggplot2, создает качественные графики и отчеты.

— Есть поддержка машинного обучения и оценки моделей ML.