ビッグ データに関する前回のブログでは、機能アーキテクチャの 8 層であるデータ統合ツールについて説明しました。このブログでは、機能層アーキテクチャの 9 層目を形成するデータ言語をリストします。
ビッグ データ プロジェクトは現在、規模の大小を問わず、すべての業界に共通しており、すべてのデータ言語を活用しようとしています。ビッグデータが提供する洞察。私たちが開発する高度な GUI ベースのソフトウェアであっても、コンピューター プログラミングはすべての中核です。ツールの種類に関する以前のブログが、貴社のビッグ データ組織の計画に役立つことを願っています。しかし、未完成のレイヤーがまだ残っており、それがなければ旅を少し先に進めることができます。しかし、後半でデータが驚くべき量に増加すると、作業は複雑になります。そして、あなたを救う唯一の救いはデータ言語です。
データ言語のリスト
1. Java –
Java がデータ サイエンスに最適なプログラミング言語であることは、Java の根強い人気が十分に明らかです。 MapReduce、HDFS、Storm、Kafka、Spark、Apache Beam など、JVM エコシステムの一部であるすべてのプラットフォームは Java と互換性があります。 Java を使用すると、デバッグ ツール、監視ツール、ライブラリ、プロファイラーの mongo コレクションにアクセスできるため、データ サイエンス用に最もテストされ、改訂され、実証済みの言語です。
Java が提供する最大のメリットは、Java がプラットフォームであることです。独立しており、一度コンパイルすると、どのプラットフォームでも実行できます。したがって、その言語に固有のコンパイラは必要ありません。
この言語の最大の問題は、言語が途方もなく冗長であり、反復開発のための REPL がないことです。
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2. R –
R プログラミング言語は、データ サイエンティストやアナリストが使用するプログラミング言語のトップ 2 の 1 つです。 R プログラミング言語は、基本的に統計計算とグラフィックス専用の言語であるため、他の言語とは大きく異なります。したがって、言語の代替となるものではありません。 R にはシンプルかつ明白な魅力があります。 R を使用すると、行や列のデータが絶えず変化または増加している場合でも、これらの膨大な数の計算を自動化できます。
R は、Google、Facebook、Twitter、その他多くのサービスの背後にあるアルゴリズムを作成するために使用されました。 Linux、Windows、MacOS 上で実行できます。
3. SQL –
SQL は Structured Query Language の頭字語で、次のようになります。 een は、何十年にもわたってデータの保存と取得の中心にありました。データ アナリストの間では依然として非常に人気のあるツールです。 SQL を使用して実行できるタスクには、
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4. Hadoop –
Hadoop は、データ サイエンスに最適なオープンソース プログラミング言語の 1 つです。 Java ベースのプログラミング フレームワークを備えており、分散コンピューティング環境での非常に大規模なデータ セットの処理と保存をサポートします。 Hadoop に関する何かを読んでいるなら、小さな象の絵に決して遭遇しない可能性はありません。もしこれに出会ったなら、あなたはきっと Hadoop について読んでいるはずです。
Hadoop はビッグ データ アプリケーション環境で堅牢になるように設計されており、個々のサーバーやクラスターに障害が発生した場合でも機能を継続します。単一サーバーから数千台のマシンにスケールアップできるように設計されており、それぞれがローカルの計算とストレージを提供します。
Hadoop は他の処理ツールよりも遅いですが、結果は非常に正確で、そのため、バックエンド分析に最適なオプションとなります。
5. JavaScript –
JavaScript は、Web 用のクールな Web サイトやゲームを作成するために使用される、人気があり、強力かつ動的で最も普及しているスクリプトおよびプログラミング言語です。私たちはウェブサイトとウェブアプリケーションについてまだ混乱しています。構文の多くは C 言語から派生しています。 JavaScript の最も有益な機能は、すべてのブラウザと互換性があり、すべての Web ページの 90% 以上で使用されていることです。
Java 言語とはまったく関係ありませんが、開発者は Java 言語にアクセスできます。クライアント側スクリプトを実行し、リアルタイムでユーザーと対話し、ブラウザを制御し、サーバーと非同期に通信します。
6. SAS –
SAS は、Statistical Analysis system の短縮形で、データ サイエンスに最適なプログラミング言語のリーダーです。 h を備えた商用分析分野では最高の製品の 1 つです。 民間団体ではトップシェア。 SAS は 1960 年代から統計モデリングに使用されており、長年にわたる更新と改良を経た現在でもその地位を保っています。人気の主な理由は、非常に短時間で習得できる使いやすい GUI を備えた幅広い統計関数です。 SAS には、データベースやフォーマットされていないフラット ファイルにアクセスし、データを操作し、Web ページやその他の宛先に公開するためのグラフィック出力を生成するためのさまざまなコンポーネントが含まれています。
7. SPSS –
SPSS 統計は、論理的なバッチおよび非バッチ統計分析に使用されるソフトウェア パッケージです。 SPSS は、データ入力と分析を実行し、表やグラフを作成するために使用できる Windows ベースのプログラムです。大量のデータを処理でき、テキストなどで説明されているすべての分析を実行できます。
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IBM SPSS は、何十年にもわたって使用され、それ以来、統計学者やデータサイエンティストに強力なツールを提供してきました。長年にわたり、SPSS プラットフォームはデータ マイニング プロセスのすべてのフェーズをサポートするように進化してきました。これには以下も含まれます。
データ サイエンスに最適なプログラミング言語のリストはまだ完成していません。リストの残りは次のブログに続きます。それまでは、以下のコメント欄であなたのお気に入りのデータ サイエンス用プログラミング言語を教えてください。
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