Nell'ultimo blog sui big data, abbiamo parlato dei Data Integration Tools, gli otto livelli dell'architettura Funzionale. In questo blog elencherò i linguaggi dei dati che costituiscono il nono livello dell'architettura del livello funzionale.
I progetti di big data sono ora comuni a tutti i settori, grandi o piccoli, e tutti cercano di trarre vantaggio da tutte le informazioni che i Big Data hanno da offrire. Per quanto software avanzato e basato su GUI sviluppiamo, la programmazione del computer è al centro di tutto. Spero che i blog precedenti sui tipi di strumenti ti abbiano aiutato nella pianificazione dell'organizzazione Big Data per la tua azienda. Ma resta ancora uno strato incompiuto, senza il quale si può andare un po’ avanti nel viaggio. Ma più avanti nel viaggio, quando i dati aumentano in quantità allarmanti, la situazione diventa complessa. E allora l'unico salvataggio per te sarebbero le lingue dati.
Elenco delle lingue dati
1. Java –
L'incrollabile popolarità di Java è abbastanza evidente da far capire che è il miglior linguaggio di programmazione per la scienza dei dati. Tutte le piattaforme che fanno parte dell'ecosistema JVM, come MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark e Apache Beam sono compatibili con Java. Java ti dà accesso a raccolte mongo di strumenti di debug, strumenti di monitoraggio, librerie e profiler, quindi è il linguaggio più testato, rivisto e collaudato per la scienza dei dati.
Il vantaggio più grande offerto da Java è che è una piattaforma indipendente e una volta compilato potrebbe essere eseguito su qualsiasi piattaforma. Eliminando così la necessità di compilatori specifici per il linguaggio.
Il problema più grande è che è ridicolmente prolisso e non esiste REPL per lo sviluppo iterativo.
Vedi anche: Best Open Strumenti di integrazione dei dati di origine
2. R –
Il linguaggio di programmazione R è tra i 2 principali linguaggi di programmazione utilizzati da data scientist e analisti. Il linguaggio di programmazione R è molto diverso dagli altri linguaggi in quanto è essenzialmente un linguaggio dedicato al calcolo statistico e alla grafica. Pertanto, non sostituisce alcuna lingua. R ha un fascino semplice e ovvio. R può essere utilizzato per automatizzare un gran numero di questi calcoli, anche quando i dati di righe e colonne cambiano o crescono costantemente.
R è stato utilizzato per creare algoritmi dietro Google, Facebook, Twitter e molti altri servizi. Può funzionare su Linux, Windows e MacOS.
3. SQL –
SQL è l'acronimo di Structured Query Language che ha b da decenni è al centro dell'archiviazione e del recupero dei dati. Rimane uno strumento estremamente popolare tra gli analisti di dati. Alcune delle attività che potrebbero essere eseguite con SQL sono
Vedi anche: I migliori 19 strumenti gratuiti di data mining
4. Hadoop –
Hadoop è uno dei migliori linguaggi di programmazione open source per la scienza dei dati. Dispone di un framework di programmazione basato su Java che supporta l'elaborazione e l'archiviazione di set di dati estremamente grandi in un ambiente informatico distribuito. Se stai leggendo qualcosa su Hadoop, non c'è possibilità che non ti imbatti mai nell'immagine di un piccolo elefante. E se lo trovi, stai sicuramente leggendo di Hadoop.
Hadoop è progettato per essere robusto nel tuo ambiente di applicazioni Big Data e continuerà a funzionare anche in caso di guasto di singoli server o cluster. È progettato per passare da singoli server a migliaia di macchine, ciascuna delle quali offre calcolo e archiviazione locali.
Sebbene Hadoop sia più lento di altri strumenti di elaborazione, è dimostrato che i risultati sono molto accurati e il che lo rende l'opzione migliore per l'analisi del backend.
5. JavaScript –
JavaScript è un linguaggio di scripting e di programmazione popolare, potente, dinamico e molto diffuso, utilizzato per creare fantastici siti Web e giochi per il web. Siamo ancora confusi riguardo al sito web e all’applicazione web. Deriva gran parte della sua sintassi dal linguaggio C. La caratteristica più vantaggiosa di JavaScript è che è compatibile con tutti i browser e viene utilizzato in oltre il 90% di tutte le pagine Web.
Sebbene non abbia alcuna relazione con il linguaggio Java, consente comunque agli sviluppatori di accedere a eseguire script lato client, interagire con l'utente in tempo reale, controllare il browser e comunicare in modo asincrono con il server.
6. SAS –
SAS è una forma abbreviata per il sistema di analisi statistica è il leader dei migliori linguaggi di programmazione per la scienza dei dati. È tra i migliori nello spazio di analisi commerciale con h quota più alta nell’organizzazione privata. SAS è stato utilizzato per la modellazione statistica sin dagli anni ’60 e mantiene ancora la posizione dopo molti anni di aggiornamenti e perfezionamenti. Il motivo principale della sua popolarità è la sua vasta gamma di funzioni statistiche con una GUI intuitiva che può essere appresa in brevissimo tempo. SAS include una varietà di componenti per accedere a database e file flat non formattati, manipolare dati e produrre output grafico per la pubblicazione su pagine Web e altre destinazioni.
7. SPSS –
SPSS Statistics è un pacchetto software utilizzato per l'analisi statistica logica in batch e non in batch. SPSS è un programma basato su Windows che può essere utilizzato per eseguire l'immissione e l'analisi dei dati e per creare tabelle e grafici. È in grado di gestire grandi quantità di dati ed eseguire tutte le analisi trattate nel testo e molto altro ancora.
Vedi anche: I migliori strumenti di pulizia dei dati offline
IBM SPSS è stato in lo utilizza da decenni e da allora fornisce potenti strumenti per statistici e data scientist. Nel corso degli anni, la piattaforma SPSS si è evoluta per supportare tutte le fasi del processo di data mining, che include anche quanto segue:
La mia lista dei migliori linguaggi di programmazione per la scienza dei dati non è ancora completa. Il resto dell'elenco continuerà nel prossimo blog. Fino ad allora fammi sapere il tuo linguaggio di programmazione preferito per la scienza dei dati nei commenti qui sotto.
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