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.
Лучший язык программирования
Если вы уже определились, что хотите стать программистом, необходимо выбрать, на коком языке вы будете писать код. Можно изучить все языки, но для начала достаточно начать с одного. В этой статье мы рассмотрим различные виды, а вы попробуете выбрать самый лучший язык программирования для вас.
Python
Существуем много областей применения Python, но чаще всего его используют в веб-разработке, data science (машинное обучение, анализ данных и визуализация), автоматизации процессов.
Этот язык обладает простым синтаксисом. Его даже называют языком для новичков в программировании. Некоторые команды были заимствованы из Pascal, C и C++. Он вобрал в себя лучшие черты других языков программирования. Над его улучшением постоянно работают программисты по всему миру. Если вы желаете чтобы ваш ребенок изучил данный язык, тогда можно записаться на курсы программирования python для детей у нас на сайте.
JavaScript
JS создавался, чтобы сделать веб-приложения и веб-сайты «живыми» (всплывающие окна, анимация, кнопки выбора, поля ввода данных и тд). Код для JS называется сценарий (от английского script). Во все современные браузеры встроен интерпретатор JavaScript.
Помимо использования в веб-программировании, JS можно использовать и для других задач, потому что он является полноценным языком программирования. Осуществить можно почти любую техническую идею (программирование роботов, мобильные приложения, компьютерные игры и т.д.).
Языки C
Эти языки являются классическими и в то же время перспективными в ближайшем будущем. Освоив эти языки, будет просто переключиться на другие языки программирования. Языки C пригодятся, если вам интересны перспективы в вычислениях и высокочастотном трейдинге. Они также используются в различных приложениях.
R и Matlab
Эти языки содержат множество полезных аналитических и статистических инструментов, включая библиотеки для построения графиков или создания числовых моделей. Изучите их, если хотите заниматься наукой о данных или количественных исследованиях. R – это язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом. Matlab – это пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и одноименный язык программирования, используемый в этом пакете.
Java
Если изучить сайты с вакансиями, можно узнать, что java программисты зарабатывают больше других. На рынке труда на java разработчиков огромный спрос. Это один из самых популярных языков для создания мобильных приложений на Android.
Objective C и Swift
Если вы хотите писать приложения для однородной операционной системы, которые смогут работать со всеми видами электронных устройств, то обратите внимание на эти языки программирования. На них создают приложения для iOS.
Lisp и Scheme
Если хотите изучить принципы компьютерного программирования, обратите внимание на языки Lisp и Scheme. Это функциональные языки, позволяющие познать основы кодинга. Лисп был создан для работ по искусственному интеллекту и до сих пор остается одним из основных средств в данной области.
Scala и Erlang
Это тоже функциональные, но более мощные языки. Их используют для параллельных вычислений и используют в крупных технологических компаниях. Такие языки называют промышленными.
Это не полный список языков, но достаточный на первое время, если хотите выбрать какие языки программирования лучше учить. Сначала определитесь с задачей, которую будете выполнять. А потом выбирайте популярный язык под эту задачу. Чем популярнее язык, тем больше обучающих онлайн-ресурсов вы найдете.
Примечание: В образовательном центре Polycent изучаются основы программирования для детей. Обучаем языкам Python, Scratch, C# и другим. Для тех ребят, кто хочет научиться создавать приложения на iPhone или iPad организуем курсы Swift с нуля, работая в программе Xcode.
Топ языков программирования в Data Science
Разработчики Anaconda — дистрибутива языков программирования Python и R — недавно провели опрос о состоянии сферы data science среди 4299 респондентов (специалистов, студентов и академиков) из более 140 стран мира.
Более трети — 37% — сообщили, что за время пандемии их компании сократили инвестиции в DS. Ещё 26% респондентов говорят, что эти расходы увеличились, а 24% — что не изменились.
14% утверждают, что их компании опираются на DS при принятии «всех» бизнес-решений, 39% — «многих» решений, а в 35% случаев к находкам дата-сайентистов прислушиваются лишь иногда.
Лишь 36% ответили, что их руководство обладает навыком data literacy на высоком уровне и умеет читать визуализации и модели, в 12% случаев руководство не умеет грамотно работать с данными. Неумение руководства интерпретировать выводы дата-сайентистов — одна из причин, по которой в компаниях страдает процесс принятия решений на основе данных: так считает четверть респондентов. Помимо этого, повлиять на бизнес-решения им мешают быстро меняющиеся приоритеты (33%) и нехватка ресурсов для эффективного анализа данных (25%).
Самым недостающим навыком названо управление большими данными (38%). Знание глубокого обучения среди дефицитных скиллов упомянули 27%, визуализацию данных 22%, машинное обучение — 21%, Python — 20%, а теорию вероятности и статистику — 19%.
Полную версию отчёта с другими выводами исследователей можно получить по ссылке.
7 языков программирования, которые необходимо знать специалистам по данным и аналитикам данных
Источник
Написано Вивек Кумар Для выпускников программной инженерии, увлеченных тем, как манипулирование данными влияет на нашу текущую экономику, наука о данных и аналитика — это захватывающая область для работы. Усиливается тем фактом, что количество рабочих мест в области данных и аналитиков почти удвоилось с апреля 2016 года по апрель 2017 года. Очевидно, что эти роли также нравятся рекрутерам. Наука о данных а аналитика сочетает навыки программирования с передовыми статистическими и количественными навыками. Есть много языков программирования, предлагаемых курсы по науке о данных которые начинающие специалисты по данным и аналитики могут рассмотреть со специализацией. Несмотря на то, что существует ассортимент языков программирования, которые пригодятся для карьеры в области науки о данных и аналитики, мы перечисляем семь языков, которые необходимо знать, которые будут полезны аналитикам данных и ученым:
1. R — язык и среда для статистических вычислений и графики:
Прямой потомок старшего S программирование Язык R был выпущен Фондом R для статистических вычислений в 1995 году. Написанный на C, Fortran и на самом языке R, R может быть скомпилирован и запущен на самых разных платформах Windows, MacOS и UNIX. Его широкое распространение как специалистами по обработке данных, так и аналитиками объясняется тем, что у него есть пакет практически для всех мыслимых количественных и статистических приложений. К ним относятся филогенетика, нейронные сети, нелинейная регрессия, расширенное построение графиков и т. Д. Поскольку это язык с открытым исходным кодом, он позволяет чрезвычайно активному сообществу участников. Недавний рост и популярность R является свидетельством его эффективности в области науки о данных на долгие годы.
2. Python — язык программирования общего назначения:
Представленный Гвидо ван Россумом в 1991 году, Python — чрезвычайно популярный язык общего назначения, широко используемый в сообществе специалистов по науке о данных и аналитике. Он имеет широкий спектр специализированных модулей и может похвастаться поддержкой мирового сообщества с многочисленными онлайн-сервисами, которые предоставляют Python API (интерфейс прикладного программирования). Его легко выучить, а низкий входной барьер также делает его идеальным первым языком для тех, кто плохо знаком с областью науки о данных и аналитики. Python также является отличной перспективой для тех, кто ищет карьеру в области науки о данных, основанной на приложениях. Большая часть процесса науки о данных вращается вокруг процесса ETL (извлечение-преобразование-загрузка), который поддерживается универсальностью, которую предлагает Python. Python также предоставляет такие пакеты, как Tensorflow, pandas и scikit-learn, что делает его фантастическим вариантом для расширенных приложений машинного обучения.
3. SQL — язык структурированных запросов:
С момента своего появления в 1974 году компанией IBM SQL претерпел несколько реализаций; однако основные принципы остаются прежними. Он определяет, управляет и запрашивает реляционные базы данных — процесс, имеющий решающее значение для любой роли в области науки о данных или аналитики. SQL является фаворитом разработчиков, работающих с данными, из-за его декларативного синтаксиса, который делает его легко читаемым и понятным языком. SQL используется в целом ряде приложений, от чтения больших наборов данных до их запросов для получения значимых результатов. SQL также может быть напрямую интегрирован в другие языки с помощью таких модулей, как SQLAlchemy. Это полезный язык обработки данных, многие приложения, связанные с наукой о данных, зависят от ETL, который является одним из основных навыков SQL. Его долговечность и эффективность делают его обязательным для специалистов по обработке данных языком, который необходимо знать и осваивать.
4. Java:
В настоящее время Java поддерживается корпорацией Oracle. Это стандартный язык общего назначения, работающий на виртуальной машине Java (JVM). Он обладает мощной способностью интегрировать методы науки о данных и аналитики в существующую кодовую базу. В результате многие современные системы построены на серверной части Java. Это бесценный язык для критически важных приложений обработки данных, поскольку он обеспечивает серьезную безопасность типов. Java — идеальная вычислительная система, которая обеспечивает легкую переносимость между различными платформами. Эти факторы делают его подходящим для написания конкретных производственных кодов ETL и алгоритмов машинного обучения с интенсивными вычислениями. Многословие Java делает его очевидным первым выбором для специального анализа и специализированных статистических приложений. Многие компании требуют от специалистов по обработке данных, чтобы они могли беспрепятственно интегрировать производственный код науки о данных в их существующую кодовую базу, что стало возможным благодаря преимуществам, предлагаемым производительностью и безопасностью типов Java.
5. Scala:
Scala был разработан Мартином Одерски в 2004 году и представляет собой мультипарадигмальный язык, позволяющий использовать как объектно-ориентированный, так и функциональный подходы. Он работает на JVM и является идеальным выбором для специалистов по обработке данных и аналитиков, работающих с большими объемами данных. Фреймворк кластерных вычислений Apache Spark был написан на Scala, который обещает высокую производительность в сложных сценариях, включающих массивные коллекции данных. Поскольку он скомпилирован на байт-коде Java, который обеспечивает взаимодействие Scala с самой Java, это делает Scala хорошо подходящим языком программирования для специалистов по обработке данных и аналитиков.
6. Julia – programming language for high-performance numerical analysis and computational science:
Выпущенная примерно в 2012 году компанией NumFocus, Julia произвела определенное впечатление в мире числовых вычислений и анализа данных. JIT (JIT) язык программирования, Julia предлагает своим разработчикам простоту, динамическую типизацию и возможности создания сценариев. Благодаря раннему внедрению в нескольких финансовых организациях, Julia уже стала фаворитом в сообществе аналитиков данных. Несмотря на то, что изначально она была ориентирована на численный анализ, она также может использоваться для программирования общего назначения.
7. MATLAB — язык программирования и среда для итеративного анализа и проектирования процессов:
Matrix Laboratory (MATLAB) — это язык числовых вычислений, используемый в академических кругах и в индустрии обработки данных. MATLAB, разработанный и лицензированный MathWorks в 1984 году, предназначен для использования в количественных приложениях, которые предъявляют сложные математические требования. К ним относятся, помимо прочего, обработка изображений, преобразования Фурье, цифровая обработка сигналов и матричная алгебра. Его встроенные возможности построения графиков также делают его идеальным инструментом для визуализации данных. MATLAB, который часто преподается как часть учебной программы на многих курсах бакалавриата по дисциплинам физики, прикладных наук, математики и инженерии, также широко используется в аналитике данных. В дополнение к этому, его широкое использование в количественной и числовой областях делает его обязательным языком в области науки о данных. Хотя это был обзор языков программирования, которые критически важно освоить специалистам по данным и аналитикам, важно также понимать, что использование каждого отдельного языка очень зависит от приложения. Тем не менее, глубокое знание кодирования дает специалистам по обработке данных и аналитикам данных идеальный баланс производительности и универсальности — комбинацию, которая очень необходима для этой должности.