Ha az adatkutatók megtanulják a JavaScript-et?

A web első számú nyelvének az adattudományban való használatának előnyei és hátrányai

Ha az elmúlt években figyelemmel kísérte a technikai tájat, akkor valószínűleg legalább két dologra figyelt fel.

Egyrészt észrevehette, hogy a JavaScript manapság nagyon népszerű nyelv. Azóta növekszik a népszerűsége, amióta a Node.js engedélyezte a JavaScript-fejlesztőknek szerveroldali kód írását.

A közelmúltban az olyan keretrendszerek, mint az Electron, a Cordova és a React-Native, lehetővé tették a JavaScript-fejlesztők számára, hogy natív alkalmazásokat készítsenek számos platformon.

Valószínűleg azt is észrevette, hogy sok izgalom övezi az adattudomány területét, különösen a gépi tanulást. Az elmélet és a technika legújabb fejleményei ezt az egykor ezoterikus területet sokkal hozzáférhetőbbé tették a fejlesztők számára.

Megkérdezheti tehát, hogy természetes párost alkotnak-e? Az adatkutatóknak fontolóra kellene venniük a JavaScript elsajátítását?

A legtöbb tudós a Python, R és SQL valamilyen kombinációjával dolgozik. Ha még nem ismeri a mezőt, akkor ezeket a nyelveket kell először elsajátítania .

Az adatkutatók specializálódhatnak egy másik nyelvre is, például a Scala vagy a Java nyelvekre. Sok oka van annak, hogy ezek a nyelvek ilyen népszerűek.

De viszonylag kevés adatkutató szakosodott a JavaScript-re.

Tekintettel azonban a JavaScript mindenütt jelenlétére és az adattudomány népszerűségére, mennyire profitálhatnának az adatkutatók a nyelv alapjainak elsajátításából is? És mit szólnál a JavaScript-fejlesztőkhöz, akik szeretnék felfedezni az adattudományt?

Kezdjük azzal, hogy megvizsgálunk néhány fontos kifogást, majd áttekintünk néhány támogató érvet.

Ellen

  • Funkcionalitás - A JavaScript csak nem rendelkezik olyan adattudományi csomagokkal és beépített funkcionalitással, mint az R és a Python. Ha nem bánja a kerék újrafeltalálását, akkor ez kevésbé lehet kérdés. De ha kifinomultabb elemzéseket kell lefuttatnia, akkor elég gyorsan elfogynak a lehetőségek.
  • Termelékenység - A Python és R kiterjedt ökoszisztémáinak további előnye, hogy számos útmutató és útmutató elérhető szinte minden adattudományi feladathoz. A JavaScript esetében ez nem igaz. Valószínűleg hosszabb ideig fogja kitalálni, hogyan oldja meg az adattudomány problémáját a JavaScript-ben, mint a Python vagy az R esetében.
  • Többszálas szál - gyakran hasznos nagy adathalmazok feldolgozása vagy szimulációk futtatása párhuzamosan. A Node.js azonban nem alkalmas számításigényes, processzorhoz kötött feladatokra. Ilyen feladatoknál az olyan nyelvek, mint a Python, a Java vagy a Scala, elsőbbséget élveznek a JS felett. De nézze meg a Microsoft Napa.js projektjét. Ez egy többszálú JavaScript futási időt biztosít, amely kiegészítheti a Node.js fájlt.
  • Lehetőségköltség - Talán az a fő oka, hogy az adatkutatók általában nem tanulnak sok nyelvet a Pythonon és az R-n kívül, az „alternatívaköltség”. Minden óra, amelyet egy másik nyelv megtanulására fordítanak, olyan óra, amelyet befektethettek egy új Python keretrendszer vagy egy másik R könyvtár megtanulásába. Míg ezek a nyelvek uralják az adattudományi munkaerőpiacot, nagyobb az ösztönzés azok elsajátítására. És mivel az adattudomány olyan gyorsan változó terület, mindig van valami új tanulnivaló.

Mert

  • Megjelenítés - A JavaScript kiemelkedő az adatok megjelenítésében. Az olyan könyvtárak, mint a D3.js, a Chart.js, a Plotly.js és még sokan mások, az erőteljes adatmegjelenítést és az irányítópultokat egyszerűen megkönnyítik. Nézzen meg néhány remek D3 példát!
  • Termékintegráció - Egyre több vállalat használ Node-alapú veremmel rendelkező web-technológiákat alaptermékének vagy szolgáltatásának felépítéséhez. Ha adatkutatói szerepe szoros együttműködést igényel a termékfejlesztőkkel, akkor nem árt, ha ugyanazon a nyelven „beszél”.
  • ETL - Az adatfeldolgozási folyamatok általában általános nyelvűek, például Python, Scala vagy Java. A JavaScript gyakran nem kerül be. Ez azonban igazságtalan lehet. A Node „fs” fájlrendszer-modulja nagyszerű API-t kínál, amely lehetővé teszi a szabványos fájlrendszer-műveletek szinkron vagy aszinkron meghívását. A Node remekül játszik együtt a MongoDB-vel és sok más népszerű adatbázis-rendszerrel is. A Streams API nagyon megkönnyíti a nagy adatfolyamokkal való munkát - ez további potenciális előny az ETL számára. Mint fent említettük, a többszálas és párhuzamos feldolgozásról lásd a Microsoft Napa.js projektjét.
  • Tensorflow.js - Ki mondja, hogy JS nem tud menő gépi tanulási dolgokat csinálni? Korábban, 2018-ban megjelent a Tensorflow.js. Ez eljuttatja a gépi tanulást a JavaScript-fejlesztőkhöz - mind a böngésző, mind a szerver oldalon. A Tensorflow egy népszerű gépi tanulási könyvtár, amelyet a Google fejlesztett ki, és 2015-ben nyílt forráskódúvá vált. A legjobb dolog, amit most megtehet, az, hogy megnéz néhány demót.

Következtetés

Tehát, ha az adatkutatók megtanulják a JavaScript-et?

A JavaScript elsajátítása nem károsítja az önéletrajzát. De ne tanulja meg más nyelvek helyettesítésére.

Első nyelvként a legjobb tanács a Python vagy az R egyikének megtanulása. Kényelmesnek kell lennie valamilyen adatbázis-nyelv, például SQL vagy MongoDB használatával is.

Ha azonban ismeri az alapokat, érdemes tovább specializálódnia. Talán azt szeretné, hogy megtanulja az Apache Sparkot óriási, elosztott adatkészletekkel való együttműködésre. Vagy talán inkább egy másik nyelvet szeretne megtanulni, például Scala, MATLAB vagy Julia.

Miért ne vegye fontolóra a JavaScript-et? Értékesnek bizonyul, ha az adatmegjelenítésre kíván szakosodni, vagy ha a szerepe megkívánja, hogy szorosan működjön együtt egy olyan termékkel, amelyet JavaScript vagy kapcsolódó technológia segítségével építettek.

A JavaScript gépi tanulási képességei gyorsan fejlődnek. Egyes használati esetekben talán már erős alternatíva a szokásos adattudományi nyelvekkel szemben.

Végül a döntés egyszerre praktikus és személyes. Attól függ, hogy az adattudomány mely aspektusait találja a legérdekesebbnek, és milyen karrierlehetőségek izgatják leginkább.

De a jelenlegi trendek mellett egy biztos. Az elkövetkező években a JavaScript több kaput nyit meg, mint amennyit bezár.