Основы Data Science — это знание методов обработки больших данных, теория вероятности, статистика и математика. Но чтобы реализовать проект на практике, необходимо также уметь программировать. Запросить данные из базы, проанализировать их, доработать алгоритмы и запустить обучение нейросети, написать приложение, чтобы продемонстрировать свой проект в действии, — во всех этих задачах вам понадобится кодинг.
Рассказываем о популярных и неочевидных языках программирования в Data Science.
Языки программирования в Data Science
Разберем языки программирования, которые лучше всего подходят для работы с Data Science, и доступные инструменты и библиотеки.
Python
Наиболее универсальный язык программирования для Data Science с простым синтаксисом. Он активно используется в машинном обучении, бизнес-аналитике, персонализации, статистике и взаимодействии с базами данных.
Инструменты
Машинное обучение
- Scikit-learn — библиотека для классических алгоритмов машинного обучения,
- TensorFlow и PyTorch — фреймворки для глубокого обучения.
Бизнес-аналитика
- Matplotlib и Seaborn — библиотеки для визуализации статистических данных.
Персонализация
- Scikit-Surprise — библиотека для построения рекомендательных систем.
Статистика
- Statsmodels — используется для статистического моделирования и тестирования гипотез.
Базы данных
SQL
- SQLAlchemy — обеспечивает ORM для взаимодействия с базой данных SQL,
ORM (Object-Relational Mapping) связывает базу с логикой ООП.
- Pandas — позволяет выполнять SQL-подобные запросы к табличным данным.
NoSQL
- PyMongo — библиотека для работы с MongoDB.
- Cassandra-Driver — работает с Apache Cassandra.
R
Второй по популярности язык программирования среди специалистов по Data Science. У него есть инструменты визуализации графиков, интеграция с базами данных и поддержка методов машинного обучения.
Инструменты
Машинное обучение
- caret — фреймворк для унификации множества алгоритмов машинного обучения.
- randomForest — алгоритм для построения деревьев принятия решений.
Бизнес-аналитика
- dplyr и tidyr — пакеты для обработки и анализа данных.
- ggplot2 — библиотека для создания информативных графиков.
Статистика
- stats — встроенные статистические функции для анализа данных.
- lm — пакет для линейной регрессии.
- brms — поддержка интерфейса для байесовской статистики.
Базы данных
SQL
- RODBC — интерфейс для подключения к базам с помощью ODBC.
- RMySQL и RSQLite — пакеты для работы с MySQL и SQLite.
NoSQL
- mongolite — библиотека для работы с MongoDB.
Java
У Java строго объектно-ориентированная структура и непростой синтаксис. Поэтому этот язык не так распространен для решения задач Data Science. Но у него есть неплохие библиотеки для работы с данными.
Инструменты
Машинное обучение
- Weka — библиотека и фреймворк для машинного обучения.
- Deeplearning4J — фреймворк с открытым исходным кодом для глубокого обучения.
Бизнес-аналитика
- Apache Hadoop и Apache Spark — инструменты для обработки больших данных.
Статистика
- Apache Commons Math — библиотека для математических и статистических вычислений.
- Tablesaw — библиотека для фреймов данных и визуализации, поддерживает описательную статистику.
Интеграция с базами данных
SQL
- JDBC (Java Database Connectivity) — стандартный способ взаимодействия с базами данных через SQL-запросы.
- Hibernate — фреймворк для объектно-реляционного отображения, позволяющий работать с базами с помощью Java-объектов.
NoSQL
- Spring Data — обеспечивает поддержку NoSQL баз данных в приложениях на Java.
- HBase и Cassandra — пакеты интеграции с СУБД.
C++
Благодаря высокой производительности и возможности оптимизации C++ подходит для вычислительных задач. Однако, по сравнению с более специализированными языками у C++ сложный синтаксис и мало библиотек для анализа данных.
Инструменты
Машинное обучение
- MLPACK — библиотека машинного обучения, реализованная на C++.
Интеграция с базами данных
SQL
- CppDB — библиотека для взаимодействия с базами данных с использованием SQL.
NoSQL
- ArangoDB C++ Driver — драйвер для интеграции с ArangoDB.
Scala
Scala также не обладает достаточным количеством специализированных библиотек и не так популярен в области Data Science. Хотя его можно использовать для разработки алгоритмов машинного обучения.
Инструменты
Машинное обучение
- Apache Spark MLlib — фреймворк для разработки алгоритмов машинного обучения.
Интеграция с базами данных
SQL
- ScalikeJDBC — библиотека для работы с базами.
- Slick — библиотека доступа к базам данных со строго типизированными, легко компонуемыми API.
NoSQL
- Casbah — драйвер для интеграции с MongoDB.
C#
Этот язык можно использовать в Data Science благодаря фреймворку ML.NET, предоставляющему инструменты для машинного обучения и обработки данных. C# интегрируется с базами данных через ADO.NET и Entity Framework для работы с SQL. Но он также не пользуется популярностью у специалистов Data Science из-за небольшого набора инструментов.
Инструменты
Машинное обучение
- ML.NET — фреймворк от Microsoft для машинного обучения.
Анализ данных
- LINQ to Objects — интегрированный языковой запрос для обработки данных в памяти.
Интеграция с базами данных
SQL
- ADO.NET — основной механизм для работы с базами данных в C#.
- Entity Framework — ORM-фреймворк, который поддерживает такие базы, как MySQL, PostgreSQL.
NoSQL
- MongoDB.Driver (MongoDB) — драйвер для взаимодействия с MongoDB.
- Couchbase.NET SDK — набор инструментов для работы с Couchbase.
Julia
Активно используется в машинном обучении, статистике и численных вычислениях благодаря широкому арсеналу библиотек, таких как Flux.jl для глубокого обучения. Julia также поддерживает интеграцию с базами данных.
Инструменты
Машинное обучение и анализ данных
- Flux.jl — библиотека для обучения нейронных сетей.
- MLJ (Machine Learning in Julia) — фреймворк с алгоритмами и инструментами для обработки данных, обучения моделей и оценки их производительности.
Интеграция с базами данных
SQL и NoSQL
- Julia Database Interfaces — поддержка всех популярных баз данных.
JavaScript
Для работы с машинным обучением у JavaScript есть такие инструменты, как TensorFlow.js и Brain.js. Однако возможности JavaScript в Data Science довольно ограниченны.
Инструменты
Машинное обучение
- TensorFlow.js — фреймворк для машинного обучения в браузере.
- Brain.js — библиотека машинного обучения для Node.js. Предоставляет API для создания нейронных сетей.
Анализ данных
- Pandas-js — неофициальный порт библиотеки Pandas из Python на JavaScript.
Интеграция с базами данных
SQL
- Sequelize — ORM для взаимодействия с базами данных. Поддерживает PostgreSQL, MySQL, SQLite.
NoSQL
- Mongoose — обеспечивает доступ к MongoDB.
Matlab
Matlab обладает достаточно мощными инструментами для инженерных и научных исследований. Он может проводить анализ данных, визуализацию и реализовывать алгоритмы машинного обучения. В других языках бывают библиотеки с функционалом Matlab.
Инструменты
Машинное обучение и статистика
- MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox — предоставляет множество инструментов для машинного обучения, анализа данных и статистики.
Интеграция с базами данных
SQL и NoSQL
- DataBase Toolbox — поддержка работы с реляционными и нереляционными базами данных.
Go (Golang)
Несмотря на свою эффективность в разработке высокопроизводительных приложений, у Go слабо развитые библиотеки для работы с машинным обучением и в целом с Data Science.
Инструменты
Машинное обучение
- Gorgonia — библиотека для глубокого обучения и численных вычислений, вдохновленная TensorFlow.
- Golearn — набор инструментов для реализации машинного обучения.
Статистика
- Gonum stat — пакет для базовой статистики и математики.
Интеграция с базами данных
SQL
- database/sql — встроенный пакет для работы с базами данных SQL, предоставляющий общий интерфейс для взаимодействия с различными SQL-драйверами.
NoSQL
- mgo (MongoDB driver) — драйвер для работы с MongoDB.
Perl
Инструменты для работы с Data Science в Perl ограниченны, а сам он достаточно сложен по сравнению с современными языками.
Инструменты
Машинное обучение
- AI::DecisionTree — модуль для построения деревьев решений.
Статистика
- Statistics::Basic — предоставляет базовые статистические функции.
- Statistics::Descriptive — модуль с описательными функциями статистики.
Интеграция с базами данных
SQL
- DBI (Database Interface) — интерфейс для работы с различными базами данных, такими как MySQL или PostgreSQL.
Ruby
Хотя Ruby не так широко распространен в области Data Science, его можно использовать для анализа данных и машинного обучения.
Инструменты
Машинное обучение
- SciRuby — набор библиотек для обработки данных и машинного обучения.
Статистика
- DescriptiveStatistics — базовые статистические функции.
Интеграция с базами данных
SQL
- Active Record — ORM во фреймворке Ruby on Rails, который обеспечивает интеграцию с базами данных SQL.
NoSQL
- Mongoid — библиотека для работы с MongoDB.
Что же выбрать?
Самыми популярными языками в Data Science являются Python и R. Оба языка активно развиваются и имеют объемную документацию. Но почему они так востребованы?
Python
— Имеет богатую экосистему из библиотек и фреймворков, таких как NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch, что делает его мощным инструментом для машинного обучения и анализа данных.
— Отличается простым синтаксисом, что облегчает изучение и использование для начинающих и опытных разработчиков.
— Удобен для использования во многих областях, включая веб-разработку, научные исследования и анализ данных.
R
— Его синтаксис был создан для статистического анализа.
— Идеален для академических исследований, так как содержит пакеты, поддерживающие моделирование сложных статистических моделей. Также может тестировать гипотезы.
— Визуализирует результаты анализа с помощью такого пакета, как ggplot2, создает качественные графики и отчеты.
— Есть поддержка машинного обучения и оценки моделей ML.
Инструменты, которые используют эти языки, для работы с данными
Выбирать язык программирования для Data Science можно, исходя из своих задач. Универсальный вариант — это Python. Когда у вас в арсенале уже будет базовый язык, можно попробовать другие и найти самый удобный для ваших задач.
