En el último blog sobre big data, hablamos sobre las herramientas de integración de datos, la octava capa de la arquitectura funcional. En este blog enumeraría los lenguajes de datos que forman la novena capa de la arquitectura de capa funcional.
Los proyectos de big data ahora son comunes a todas las industrias, ya sean grandes o pequeñas, y todas buscan aprovechar todas las ventajas. conocimientos que el Big Data tiene para ofrecer. Por muy avanzado que desarrollemos el software basado en GUI, la programación informática es el núcleo de todo. Espero que los blogs anteriores sobre los tipos de herramientas le hayan ayudado en la planificación de la organización Big Data de su empresa. Pero todavía queda una capa sin terminar, sin la cual se puede avanzar un poco en el viaje. Pero más adelante en el viaje, cuando los datos aumentan en cantidades alarmantes, la cosa se vuelve compleja. Y entonces el único rescate para usted serían los Idiomas de Datos.
Lista de Idiomas de Datos
1. Java –
La inquebrantable popularidad de Java es lo suficientemente evidente como para saber que es el mejor lenguaje de programación para la ciencia de datos. Todas las plataformas que forman parte del ecosistema JVM, como MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark y Apache Beam, son compatibles con Java. Java le brinda acceso a colecciones mongo de herramientas de depuración, herramientas de monitoreo, bibliotecas y generadores de perfiles, por lo que es el lenguaje más probado, revisado y probado para ciencia de datos.
El mayor beneficio que ofrece Java es que es una plataforma independiente y una vez compilado podría ejecutarse en cualquier plataforma. Por lo tanto, se elimina la necesidad de compiladores específicos para el lenguaje.
El mayor problema es que es ridículamente detallado y no hay REPL para el desarrollo iterativo.
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2. R –
El lenguaje de programación R se encuentra entre los 2 principales lenguajes de programación que utilizan los científicos y analistas de datos. El lenguaje de programación R es muy diferente de otros lenguajes, ya que es esencialmente un lenguaje dedicado a la computación estadística y los gráficos. Por lo tanto, no sustituye a ningún idioma. R tiene un atractivo simple y obvio. R se puede utilizar para automatizar una gran cantidad de estos cálculos, incluso cuando los datos de filas y columnas cambian o crecen constantemente.
R se utilizó para crear algoritmos detrás de Google, Facebook, Twitter y muchos otros servicios. Puede ejecutarse en Linux, Windows y MacOS.
3. SQL –
SQL es el acrónimo de lenguaje de consulta estructurado que tiene b Ha estado en el centro del almacenamiento y recuperación de datos durante décadas. Sigue siendo una herramienta muy popular entre los analistas de datos. Algunas de las tareas que se podrían realizar con SQL son
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4. Hadoop –
Hadoop es uno de los mejores lenguajes de programación de código abierto para ciencia de datos. Tiene un marco de programación basado en Java que admite el procesamiento y almacenamiento de conjuntos de datos extremadamente grandes en un entorno informático distribuido. Si estás leyendo algo sobre Hadoop, entonces no hay posibilidad de que nunca te encuentres con la imagen de un pequeño elefante. Y si lo encuentra, seguramente estará leyendo sobre Hadoop.
Hadoop está diseñado para ser sólido en su entorno de aplicaciones de Big Data y continuará funcionando incluso si fallan servidores o clústeres individuales. Está diseñado para escalar desde servidores únicos hasta miles de máquinas, cada una de las cuales ofrece computación y almacenamiento local.
Aunque Hadoop es más lento que otras herramientas de procesamiento, está demostrado que los resultados son mucho más precisos y lo que lo convierte en la mejor opción para el análisis backend.
5. JavaScript –
JavaScript es un lenguaje de programación y secuencias de comandos popular, potente, dinámico y más extendido que se utiliza para crear sitios web y juegos geniales para la web. Todavía estamos confundidos acerca del sitio web y la aplicación web. Gran parte de su sintaxis deriva del lenguaje C. La característica más beneficiosa de JavaScript es que es compatible con todos los navegadores y se utiliza en más del 90% de todas las páginas web.
Aunque no tiene ninguna relación con el lenguaje Java, aún brinda acceso a los desarrolladores a ejecutar scripts del lado del cliente, interactuar con el usuario en tiempo real, controlar el navegador y comunicarse de forma asincrónica con el servidor.
6. SAS –
SAS es una forma abreviada de sistema de análisis estadístico y es el líder de los mejores lenguajes de programación para ciencia de datos. Se encuentra entre los mejores en el espacio de análisis comercial con h. mayor participación en organizaciones privadas. SAS se ha utilizado para modelado estadístico desde la década de 1960 y aún mantiene esa posición después de muchos años de actualizaciones y mejoras. La razón principal detrás de su popularidad es su amplia gama de funciones estadísticas con una GUI fácil de usar que se puede aprender en muy poco tiempo. SAS incluye una variedad de componentes para acceder a bases de datos y archivos planos sin formato, manipular datos y producir resultados gráficos para su publicación en páginas web y otros destinos.
7. SPSS –
SPSS stats es un paquete de software utilizado para análisis estadísticos lógicos por lotes y no por lotes. SPSS es un programa basado en Windows que se puede utilizar para realizar entrada y análisis de datos y crear tablas y gráficos. Es capaz de manejar grandes cantidades de datos y puede realizar todos los análisis cubiertos en el texto y mucho más.
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IBM SPSS ha estado en Se ha utilizado durante décadas y desde entonces proporciona herramientas poderosas para estadísticos y científicos de datos. A lo largo de los años, la plataforma SPSS ha evolucionado para soportar todas las fases del proceso de minería de datos, que también incluye lo siguiente:
Mi lista de los mejores lenguajes de programación para ciencia de datos aún no está completa. El resto de la lista continuará en el próximo blog. Hasta entonces, déjame saber cuál es tu lenguaje de programación favorito para ciencia de datos en los comentarios a continuación.
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