Hogyan válasszuk ki a legjobb programozási nyelvet az Data Science Project számára

A programozási nyelvek közötti harc mindig is aktuális téma volt a techvilágban. Tekintettel arra, hogy milyen gyorsan halad a technológia, néhány havonta új programozási nyelv vagy keretrendszer áll rendelkezésünkre.

Ez egyre nehezebbé teszi a fejlesztők, az elemzők és a kutatók számára a legjobb nyelv kiválasztását, amely hatékonyan elvégzi a feladataikat, miközben a legalacsonyabb költségekkel jár.

De azt gondolom, hogy hajlamosak vagyunk a nyelvválasztás rossz okait vizsgálni. Egy csomó tényező vezet egy bizonyos nyelv kiválasztásához. És mivel a Data Science projektek elárasztják a piacot, a kérdés NEM „melyik a legjobb nyelv”, hanem az, hogy „melyik felel meg a projekt követelményeinek és a környezetének (munkakörülményeinek)?”

Tehát ezzel a bejegyzéssel bemutatom Önnek a megfelelő kérdéseket, amelyeket fel kell tennie, hogy eldönthesse, melyik a legjobb programozási nyelv az adattudományi projektjéhez.

A Data Science számára leggyakrabban használt programozási nyelvek

A Python és az R a legelterjedtebben használt nyelv statisztikai elemzéshez vagy gépi tanulás-központú projektekhez. De vannak mások - például a Java, a Scala vagy a Matlab.

A Python és az R egyaránt a legkorszerűbb nyílt forráskódú programozási nyelvek, nagy közösségi támogatással. És folyamatosan tanulunk az új könyvtárakról és eszközökről, amelyek lehetővé teszik számunkra a nagyobb teljesítmény és komplexitás elérését.

Piton

A Python jól ismert a könnyen megtanulható és olvasható szintaxisáról. Egy olyan általános célú (minden kereskedelem jack) nyelvével, mint a Python, teljes tudományos ökoszisztémákat hozhat létre, anélkül, hogy sokat aggódna a kompatibilitás vagy az interfész problémák miatt.

A Python kód alacsony karbantartási költségekkel rendelkezik, és vitathatatlanul robusztusabb. Az adatforgalomtól kezdve a funkciók kiválasztásán, a web-lekaparáson és a gépi tanulási modelljeink telepítéséig a Python szinte mindent elvégezhet az integráció támogatásával az összes főbb ML és mély tanulási API-ból, mint például a Theano, a TensorFlow és a PyTorch.

R

Az R-t akadémikusok és statisztikusok fejlesztették ki több mint két évtizeddel ezelőtt. Az R ma számos statisztikusnak, elemzőnek és fejlesztőnek lehetővé teszi az elemzés hatékony elvégzését. Több mint 12000 csomag áll rendelkezésre a CRAN-ban (nyílt forráskódú tárház).

Mivel a statisztikákat szem előtt tartva fejlesztették ki, az R gyakran az elsődleges választás az alapvető tudományos és statisztikai elemzések során. Szinte minden elemzéshez van egy csomag R-ben.

Az adatok elemzését nagyon egyszerűvé tették olyan eszközökkel, mint az RStudio, amelyek lehetővé teszik, hogy tömör és elegáns jelentésekkel kommunikálják az eredményeket.

4 kérdés, amelyek segítenek kiválasztani a legjobban illő nyelvet a projektjéhez

Szóval, hogyan lehet a megfelelő választást választani a munkájához?

Próbálja megválaszolni a következő 4 kérdést:

1. Melyik nyelvet / keretet részesíti előnyben a szervezete / iparága?

Nézze meg az iparágat, ahol dolgozik, valamint a társai és versenytársai által leggyakrabban használt nyelvet. Könnyebb lehet, ha ugyanazon a nyelven beszél.

Itt van egy elemzés, amelyet David Robinson, adatkutató végzett. Ez tükrözi az R népszerűségét az egyes iparágakban, és láthatja, hogy az R-t erősen használják az Akadémia és az Egészségügy területén.

Tehát, ha valaki kutatásba, tudományos életbe vagy bioinformatikába akar belemenni, akkor fontolóra veheti az R-t a Python helyett.

Az érem másik oldala a szoftveriparokat, az alkalmazásvezérelt szervezeteket és a termékalapú vállalatokat foglalja magában. Előfordulhat, hogy a szervezete infrastruktúrájának technológiai veremét vagy a kollégák / csapatok által használt nyelvet kell használnia.

Ezen szervezetek / iparágak többségének Python-alapú infrastruktúrája van, beleértve az egyetemeket is:

Mint vágyakozó tudós, ezért a legtöbb alkalmazást igénylő nyelv és technika elsajátítására kell összpontosítania, amelyek növelhetik az elhelyezkedési esélyeit.

2. Mi a projekt kerete?

Ez egy fontos kérdés, mert a nyelv felvétele előtt meg kell határoznia a projekt menetrendjét.

Például mi történik, ha egyszerűen egy statisztikai problémát szeretne megoldani egy adatkészleten keresztül, végezzen néhány többváltozós elemzést, és készítsen jelentést vagy irányítópultot, amely elmagyarázza a betekintést? Ebben az esetben R lehet jobb választás. Nagyon hatékony vizualizációs és kommunikációs könyvtárakkal rendelkezik.

Másrészt mi van, ha az a célja, hogy először feltáró elemzést végezzen, kidolgozzon egy mély tanulási modellt, majd a modellt egy webalkalmazáson belül telepítse? Ezután a Python webes keretrendszere és az összes fő felhőszolgáltató támogatása egyértelmű győztessé teszi.

3. Mennyire tapasztalt az adattudomány területén?

A statisztikákat és a matematikai fogalmakat korlátozottan ismerő kezdő adattudományi szakemberek számára a Python jobb választás lehet, mert így könnyedén kódolhatja az algoritmus töredékeit.

Az olyan könyvtárakkal, mint a NumPy, magad manipulálhatod a mátrixokat és a kód algoritmusokat. Kezdőként mindig jobb, ha megtanulják a dolgokat a semmiből felépíteni, ahelyett, hogy a gépi tanulási könyvtárak használatával ugrálnának.

De ha már ismeri a gépi tanulási algoritmusok alapjait, akkor bármelyik nyelvet felveheti és elkezdheti őket.

4. Mennyi idő áll rendelkezésére, és mennyi a tanulás költsége?

Az az időtartam, amellyel befektethet, újabb esetet jelent az Ön számára. A programozásban szerzett tapasztalatától és a projekt szállítási idejétől függően választhatja az egyik nyelvet a másik helyett, hogy elinduljon a terepen.

Ha van egy kiemelt projekt, és nem ismeri egyik nyelvet sem, az R könnyebb lehet az induláshoz, mivel korlátozott / nincs tapasztalat a programozással kapcsolatban. Statisztikai modelleket írhat néhány kódsorral a meglévő könyvtárak segítségével.

A Python (gyakran a programozó választása) nagyszerű lehetőség a kezdéshez, ha van némi sávszélessége a könyvtárak felfedezéséhez és az adatkészletek feltárásának módszereinek megismeréséhez. (R esetében ez gyorsan elvégezhető az Rstudio-n belül.)

Egy másik fontos tényező, hogy több Python mentor van R-hez képest. Ha valaki segítségre van szüksége a python / R projektjéhez, itt kereshet egy kódoló mentort, és ennek a linknek a használatával 10 dolláros jóváírást is kap fel lehet használni az első mentori értekezletre.

Következtetés

Dióhéjban az R és a Python képességei közötti szakadék egyre szűkül. A legtöbb munkát mindkét nyelv elvégezheti. És mindkettőnek gazdag ökoszisztémája van, amely támogat.

A projekt nyelvének kiválasztása a következőktől függ:

  • Korábbi tapasztalata az adattudomány (statisztika és matematika) és programozás terén.
  • A projekt tárgyköre és a szükséges statisztikai vagy tudományos feldolgozás mértéke.
  • A projekt jövőbeli hatálya.
  • Az a nyelv / keretrendszer, amelyet a csapatok, a szervezet és az ipar támogat a legszélesebb körben.

A blog videó verzióját itt tekintheti meg,

Adattudomány Harshit-szal

Ezzel a csatornával tervezek pár sorozatot lefuttatni, amely lefedi az egész adattudományi teret. Ezért érdemes feliratkoznia a csatornára:

  • A sorozat kiterjed az összes szükséges / igényelt minőségi oktatóanyagra az egyes témákról és altémákról, például a Python Fundamentals for Data Science.
  • Elmagyarázta a matematikát és annak levezetését, hogy miért tesszük azt, amit az ML-ben és a mély tanulásban.
  • Podcastok a Google, a Microsoft, az Amazon stb. Adatkutatóival és mérnökeivel, valamint nagy adatközpontú vállalatok vezérigazgatóival.
  • Projektek és utasítások az eddig tanult témák megvalósításához.

Kapcsolatba léphet velem a Twitteren vagy a LinkedIn-en.