ما هي لغات البرمجة المستخدمة في علم البيانات؟

مرحبًا يا من هناك! باعتباري موردًا للبيانات، غالبًا ما يتم سؤالي عن لغات البرمجة المستخدمة في علم البيانات. إنه موضوع مثير للاهتمام للغاية، وهناك الكثير لتوضيحه. لذلك، دعونا نتعمق!

بايثون: الملك بلا منازع

إذا كنت تعمل في مجال علم البيانات، فمن المحتمل أنك سمعت عن بايثون. إنها لغة البرمجة الأكثر شيوعًا في علم البيانات، وذلك لسبب وجيه. تتميز لغة Python بأنها متعددة الاستخدامات وسهلة التعلم ولديها نظام بيئي واسع من المكتبات والأطر التي تجعل تحليل البيانات والتعلم الآلي وتصور البيانات أمرًا سهلاً.

إحدى المكتبات الرئيسية في لغة بايثون لعلوم البيانات هي Pandas. توفر Pandas هياكل بيانات مثل DataFrames وSeries، وهي مفيدة بشكل لا يصدق لمعالجة البيانات ومعالجتها. يمكنك بسهولة قراءة البيانات من مصادر مختلفة مثل CSV وExcel وقواعد البيانات وإجراء تنظيف البيانات وإجراء التحليل الإحصائي الأساسي.

مكتبة أخرى رائعة هي NumPy. الأمر كله يتعلق بالحوسبة العددية في بايثون. تعد مصفوفات NumPy الأساس لكثير من عمليات علم البيانات لأنها تتمتع بذاكرة أكبر وأكثر كفاءة وأسرع في المعالجة مقارنة بقوائم Python الأصلية. وهذا مفيد عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.

بالنسبة للتعلم الآلي، يعد Scikit - Learn بمثابة تغيير في قواعد اللعبة. يحتوي على مجموعة واسعة من الخوارزميات للتصنيف والانحدار والتجميع والمزيد. يمكنك بناء النماذج وتدريبها باستخدام بضعة أسطر فقط من التعليمات البرمجية. وعندما يتعلق الأمر بتصور البيانات، فإن Matplotlib وSeaborn هما الخياران الأفضل. إنها تسمح لك بإنشاء جميع أنواع المخططات، بدءًا من الرسوم البيانية الخطية البسيطة وحتى الخرائط الحرارية المعقدة.

باعتبارنا موردًا للبيانات، فإننا غالبًا ما نعتمد على لغة Python للمعالجة المسبقة للبيانات التي نجمعها قبل تقديمها لعملائنا. سواء أكان الأمر يتعلق بالتأكد من أن البيانات بالتنسيق الصحيح أو تطبيع القيم، فإن Python هي الأداة التي نلجأ إليها. ويستخدم العديد من عملائنا أيضًا لغة Python لتحليل البيانات التي نقدمها، مما يجعل العملية برمتها سلسة.

R: قوة للتحليل الإحصائي

R هي لغة برمجة أخرى لها موطئ قدم قوي في علم البيانات، وخاصة في مجال الإحصاء. تم تطويره من قبل الإحصائيين للإحصائيين، ويظهر في إمكانياته.

أكبر قوة في R هي مجموعتها الواسعة من الحزم الإحصائية. على سبيل المثال،علامة الإقحامالحزمة هي إطار عمل يبسط عملية بناء وتقييم نماذج التعلم الآلي. لديها وظائف لتقسيم البيانات، وضبط النموذج، وتقييم الأداء.

يعد R أيضًا ممتازًا لتصور البيانات. الggplot2تعد الحزمة واحدة من أكثر مكتبات تصور البيانات شيوعًا. يستخدم أسلوبًا نحويًا للرسومات، مما يعني أنه يمكنك إنشاء تصورات معقدة من خلال الجمع بين المكونات المختلفة بطريقة معيارية.

باعتبارنا موردًا للبيانات، نستخدم أحيانًا لغة R لإجراء تحليل إحصائي متعمق للبيانات المتوفرة لدينا. على سبيل المثال، إذا أراد العميل فهم توزيع متغيرات معينة في البيانات، فيمكننا استخدام R لحساب الإحصائيات الوصفية وإنشاء تصورات تظهر الأنماط بوضوح.

SQL: لغة قواعد البيانات

SQL، أو لغة الاستعلام الهيكلية، ليست بالضبط لغة برمجة ذات أغراض عامة مثل Python أو R، ولكنها جزء أساسي من علم البيانات. يتم استخدام SQL للتواصل مع قواعد البيانات، وبما أن كمية كبيرة من البيانات في مشاريع علوم البيانات يتم تخزينها في قواعد البيانات، فإن مهارات SQL أمر لا بد منه.

باستخدام SQL، يمكنك إجراء عمليات مثل الاستعلام عن البيانات من جداول متعددة، وتصفية البيانات بناءً على شروط محددة، وتجميع البيانات (مثل حساب المجاميع والمتوسطات وما إلى ذلك)، وربط الجداول. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية للحصول على البيانات التي تحتاجها من قواعد البيانات لمشاريع علوم البيانات الخاصة بك.

لنفترض أننا مورد بيانات نقوم بتخزين بيانات العميل في قاعدة بيانات علائقية. نحن نستخدم SQL لاستخراج البيانات ذات الصلة لعملائنا بناءً على متطلباتهم المحددة. سواء أكان الأمر يتعلق بالحصول على بيانات لفترة زمنية معينة أو لمجموعة محددة من العملاء، فإن SQL تجعل ذلك ممكنًا.

جافا: خيار موثوق

Java هي لغة برمجة راسخة ولها العديد من التطبيقات في علم البيانات. وهي معروفة بموثوقيتها وقابلية التوسع والأداء. تحتوي Java على عدد كبير من المكتبات لمعالجة البيانات والتعلم الآلي.

إحدى مزايا Java هي قدرتها على العمل مع تقنيات البيانات الضخمة. على سبيل المثال، Apache Hadoop وApache Spark، المشهوران بمعالجة البيانات الضخمة، لديهما واجهات برمجة تطبيقات Java. هذا يعني أنه يمكنك كتابة تعليمات برمجية بلغة Java لتنفيذ معالجة البيانات الموزعة على مجموعات بيانات واسعة النطاق.

في دورنا كمورد للبيانات، يتعين علينا أحيانًا التعامل مع معالجة بيانات واسعة النطاق. تكون Java مفيدة عندما نحتاج إلى إنشاء أنظمة فعالة وقابلة للتطوير لإدارة هذه البيانات ومعالجتها. فهو يساعدنا على التأكد من أن مسارات معالجة البيانات لدينا يمكنها التعامل مع كميات كبيرة من البيانات دون حدوث تعطل.

جوليا: نجم صاعد

تعد جوليا لغة برمجة جديدة نسبيًا في مجال علوم البيانات، ولكنها تحظى باهتمام كبير. تجمع جوليا بين سهولة استخدام اللغات الديناميكية مثل Python وأداء اللغات المكتوبة بشكل ثابت مثل Java.

إحدى الأشياء الرائعة في جوليا هي قدرتها على التعامل مع الحسابات الرقمية بكفاءة عالية. يحتوي على مترجم في الوقت المناسب (JIT) يمكنه تسريع تنفيذ التعليمات البرمجية بشكل كبير. وهذا يجعله خيارًا رائعًا للمهام الحسابية المكثفة في علم البيانات، مثل تشغيل خوارزميات التعلم الآلي المعقدة.

كمورد بيانات، نحن نراقب جوليا. على الرغم من أننا لم ندمجها بشكل كامل في سير العمل لدينا حتى الآن، إلا أنه يمكننا رؤية الإمكانات، خاصة عندما يتعلق الأمر بتحسين أداء عمليات تحليل البيانات لدينا.

أدوات أخرى واللغات المرتبطة بها

عندما يتعلق الأمر بتحليل البيانات ومراقبتها، فإن أدوات مثلDSA8300 Tektronix محلل تسلسلي رقميوDSA72004 محلل تسلسلي رقمي من تكترونكس، 20 جيجاهرتز، 50 جي إس/ثانية، 4 قنوات.وDSA72004B محلل تسلسلي رقمي Tektronix، 20 جيجا هرتز، 50 GS/s، 4 قنوات.لعب أدوار مهمة. غالبًا ما تأتي هذه المحللات مع واجهات البرمجة الخاصة بها والتي تسمح لك بأتمتة جمع البيانات وتحليلها. عادةً ما تتم برمجة هذه الواجهات بلغات مثل C أو C++، المعروفة بمستوى التحكم المنخفض والأداء العالي.

اتخاذ القرار الصحيح

لذا، كما ترون، هناك العديد من لغات البرمجة المستخدمة في علم البيانات، ولكل منها نقاط قوة خاصة بها. عند اختيار لغة برمجة لمشروع علم البيانات الخاص بك، فإنك تحتاج إلى مراعاة عوامل مثل طبيعة البيانات، والمهام المحددة التي تحتاج إلى تنفيذها، ومهاراتك وتفضيلاتك الخاصة.

إذا كنت بدأت للتو في مجال علم البيانات، فإنني أنصحك بتعلم لغة بايثون أولاً. من السهل التقاطها، وهناك الكثير من الموارد المتاحة عبر الإنترنت. بمجرد أن يكون لديك فهم جيد للغة Python، يمكنك البدء في استكشاف لغات أخرى مثل R أو SQL وفقًا لمتطلبات مشروعك.

باعتبارنا مورد بيانات، فإننا نستخدم مجموعة من هذه اللغات لضمان قدرتنا على تقديم أفضل خدمات البيانات الممكنة لعملائنا. سواء أكان الأمر يتعلق بجمع البيانات، أو معالجتها مسبقًا، أو تحليلها، فلدينا الأدوات واللغات المناسبة في ترسانتنا.

دعونا نتواصل

إذا كنت في السوق للحصول على بيانات عالية الجودة لمشاريع علوم البيانات الخاصة بك، أو إذا كانت لديك أي أسئلة حول لغات البرمجة المستخدمة في علوم البيانات، فلا تتردد في التواصل معنا. نحن هنا لمساعدتك في تحقيق أقصى استفادة من بياناتك والارتقاء بمشاريعك إلى المستوى التالي.

مراجع

• فاندر بلاس، ج. (2016). دليل علوم بيانات بايثون: الأدوات الأساسية للعمل مع البيانات. أورايلي وسائل الإعلام.
• ويكهام، هـ. (2016). ggplot2: رسومات أنيقة لتحليل البيانات. سبرينغر.
• جافا والبيانات الضخمة: دليل شامل. عالم المعلومات.