Баннер мобильный (1) Пройти тест

Языки программирования для Data Science и баз данных

Подборка эффективных языков программирования и инструментов для решения задач Data Science

Подборка

22 января 2024

Поделиться

Скопировано
Языки программирования для Data Science и баз данных

Содержание

    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 

    Python для Data Science
    Пример применения Python в Data Science. Источник

    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

    язык R в Data Science
    Пример применения R в Data Science. Источник

    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

    Java для Data Science
    Пример применения Java в Data Science. Источник

    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

    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++

    C++ для Data Science
    Пример применения С++ в Data Science. Источник

    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

    Scala

    Scala в Data Science
    Пример применения Scala в Data Science. Источник

    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#

    C# в Data Science
    Пример применения C# в Data Science. Источник

    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

    Julia для Data Science
    Пример применения Julia в Data Science. Источник

    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

    JavaScript

    Javascript для Data Science
    Пример применения JavaScript в Data Science. Источник

    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 для Data Science
    Пример применения Matlab в Data Science. Источник

    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

    Интеграция с базами данных

    SQL и NoSQL

    • DataBase Toolbox — поддержка работы с реляционными и нереляционными базами данных.

    Go (Golang)

    Golang для Data Science
    Пример применения Go в Data Science. Источник

    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

    Perl

    язык Perl для Data Science
    Пример применения Perl в Data Science. Источник

    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

    Ruby в Data Science
    Пример применения Ruby в Data Science. Источник

    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

    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

    Цель
    Python
    R
    Фреймы данных
    Pandas
    dplyr, data.table
    Модули Apache Spark
    PySpark
    SparkR
    Машинное обучение
    Scikit, TensorFlow
    caret, randomForest
    Глубокое обучение
    PyTorch, Keras
    MXNet, Keras
    Линейная алгебра
    Pandas
    Matrix
    Визуализация данных
    Matplotlib, Seaborn
    ggplot2

    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.

    Подборка

    Поделиться

    Скопировано
    0 комментариев
    Комментарии