Veri Bilimi için En İyi 3 Programlama Dili

Veri Bilimi için programlama dili, herhangi bir geliştiricinin süper gücüdür. Daha hızlı ve daha optimize sonuçlar sunmaya çalışan yeni bir programlama dili veya mevcut bir dilde bir güncellemeye açılır. Yazılım Geliştiricileri, bir sonraki projeleri için hangisini seçeceklerine karar verirken, kendilerini çoğu zaman çok çeşitli programlama dilleri arasında bulabilirler.

Tüm programlama dilleri benzer değildir ve birçok durumda, bir proje için veya bir gereksinim için işe yarayan şey bir başkası için işe yaramaz.

Veri bilimi, verimlilik ve yüksek performanslı sonuçlara olan talebin hızla arttığı bu tür trend alanlardan biridir. Bu makale, bu üst düzey programlama dillerinden birkaçını kapsayacaktır.

Veri Bilimi Kariyer Yolunuz için En İyi Programlama Dilini Seçerken Nelere Dikkat Etmelisiniz?

Şimdi veri (data) bilimi için en iyi programlama dillerinden bazılarını kapsayan bölüme geçmeden önce, aşağıda bahsedilen kendinize sormanız gereken sorulardan birkaçı:

  • Yapmak istediğiniz tam olarak nedir?
  • Veri bilimi ile yapmak istediğiniz nedir?
  • Programlama dillerinde ne kadar yeteneklisiniz?
  • Bilgilerinizi bir sonraki seviyeye taşımaya hazır mısınız?
  • Yaptığınız çalışmada hangi ölçekte veri bilimi kullanmayı düşünüyorsunuz?
  • Veri bilimine karşı bir ilginiz var mı?

Artık yukarıdaki soruları yanıtladığınıza göre, bir sonraki bölüme geçelim. Bundan sonra, Data Science için en çok kullanılan programlama dillerinden bazılarına dikkatinizi çekmek istiyoruz. Popüler programlama dillerinden birkaçına zaten aşina olduğunuzu düşünüyorum.

Python

Veri Bilimi
Python İle Veri Analizi’nin Yapılması

Veri Bilimi için en iyi araçlar arasında hayati bir yere sahiptir ve genellikle Makine Öğrenimi, Yapay Zeka ve daha fazlası gibi alanlar için bir dizi görev için güzel tercih olacaktır. Yüksek kod okunabilirliği sayesinde nesne yönelimli, kullanımı kolay ve son derece geliştirici dostudur.

Veri Analizi’nin Yapılmasında Python çok zengin kütüphanelerinden ve çeşitli amaçlara yönelik uygulamalardan oluşan geniş ekosistemi, onu gerçekten çok yönlü bir seçenek haline getirir.

Python tarafından sunulan diğer bazı önemli özellikler şunlardır:

● Keras, Scikit-Learn, matplotlib, TensorFlow ve daha fazlası gibi güçlü kütüphaneleri için destek sağlar.

●Veri toplama, analiz, modelleme ve görselleştirme gibi görevler için mükemmel şekilde uygundur.

● Çok sayıda dosya dışa aktarma ve paylaşma seçeneğini destekler.

● Destek almak için güçlü bir toplulukla birlikte gelir.

JavaScript(JS)

JavaScript İle Veri Analizi

Çoklu paradigma ve olay odaklı kodlama dili olan JS, web geliştirme için en iyi programlama dilleri kategorisindedir.

Yazılım geliştiricileri zengin ve etkileşimli web sayfaları oluşturabilme özelliği .JS’in güzel görselleştirmeler oluşturmak için harika bir seçim haline getirir.

Veri Bilimi için JS’in diğer kullanımları, eşzamansız görevleri yönetmeyi ve gerçek zamanlı verilerin işlenmesini içerir. JavaScript lehine bir avuç zorlayıcı neden şunlardır:

  • Çalışmalarınızda veri analizi için görselleştirme oluşturmaya izin verir.
  • TensorFlow.js, Keras.js ve ConvNetJs gibi günümüzün çeşitli Makine Öğrenimi kütüphanelerine destek sağlar.
  • Öğrenilmesi ve kullanılması daha kolaydır.

Veri Bilimi için En İyi JavaScript Kütüphaneleri

Veri Bilimi
Veri Bilimi için En İyi JavaScript(.JS) Kütüphaneleri

1. D3.JavaScript:

D3.JS, veriye dayalı belgeler, özel veri görselleştirmeleri elde etmek için HTML, CSS ve SVG kullanarak verileri işlemek için kullanılabilen bir .JS kütüphanesidir. Belgeleri bir Belge nesne modeliyle birleştirme ve ardından belgeyi gereksinimlere göre dönüştürme kapasitesine sahiptir. D3.JS ayrıca kutu grafikleri, histogramlar gibi veri analizi için, ağaç haritaları gibi hiyerarşiler için, kart grafikleri gibi ağlar için farklı grafik türlerine ve dağılım grafikleri, çizgi grafikler, çubuk grafikler, pasta grafikler vb. ortak grafiklere de sahiptir. D3.JS ayrıca animasyon sağlar.

2.TensorFlow.JavaScript:

TensorFlow.JS, Makine Öğrenimi için kapsamlı, esnek bir araç, kitaplık ve kaynak çeşitliliğine sahip, JS’de bulunan bir Makine Öğrenimi kitaplığıdır. Mevcut olan resmi TensorFlow modellerini çalıştırabilir veya Python modellerinizi de dönüştürebilirsiniz. Kendi verilerinizi kullanarak yeniden eğitebileceğiniz önceden var olan makine öğrenimi modelleri de vardır. Ayrıca, makine öğrenimi modellerini, kullandığınız dilden bağımsız olarak bulut, tarayıcı, şirket içi veya cihaz dahil her yerde dağıtabilirsiniz. Bununla birlikte, TensorFlow .JS, mobil cihazlar için TensorFlow Lite, tam deneyim için TensorFlow Extended, Rust bağlamaları için TensorFlow Rust, vb. Gibi birçok başka seçeneğe sahiptir.

3. Brain.JavaScript:

Brain.JS, özellikle makine öğrenimi ve sinir ağları için bir .JS kütüphanesidir. Hesaplamalar için GPU kullandığı için oldukça hızlıdır ve ayrıca GPU mevcut olmadığında saf .JS’e geri dönme kapasitesine sahiptir. Brain.JS, çeşitli sinir ağları için uygulamalar sağlar ve en iyi şey, bu kitaplığı kullanmak için sinir ağlarına derinlemesine aşina olmanız gerekmemesidir.

Bu modelleri ayrıca bir işlev olarak .JSON formatında içe aktarabilir ve web sitenize entegre edebilirsiniz.

4. ml5.JavaScript:

ml5.JS, başka hiçbir harici bağımlılık içermeyen TensorFlow’a dayalı bir JS makine öğrenimi kitaplığıdır. İnsanların fotoğraf çekim pozlarını tespit etmek, perdeyi tespit etmek, bir diğeriyle bir görüntüyü şekillendirmek, metin oluşturmak, İngilizce kelime ilişkilerini bulmak, müzik bestelemek vb. çalışmalar yapmak için kullanılan tarayıcıdaki önceden eğitilmiş çeşitli algoritmalara erişim sağlar.

R

Veri Bilimi
R İle Veri Analizi

Öncelikle veri bilimindeki şeylerin istatistiksel ve grafik yönlerini ele almak için açık kaynaklı bir yazılım ortamıdır. R, zaman serisi analizi, kümeleme, istatistiksel testler, doğrusal ve doğrusal olmayan modellemedir.

R Studio ve Jupyter gibi üçüncü taraf arayüzler, güçlü nesne yönelimli yapısı sayesinde, R ile çalışmayı kolaylaştırır ve çoğu zaman diğer programlama dillerinin R’deki veri nesnelerini çok fazla güçlük çekmeden değiştirmesine izin verir. Programlama dili R’den temel çıkarımlar şunlardır:

  • Verilerinizin verimli bir şekilde işlenmesini ve ek veri analizi araçları sunar.
  • Veri analizi çalışmalarınızda grafikler oluşturmak için birçok seçenek sunar.
  • Topluluklar tarafından oluşturulmuş sağlam paketlerle işlevlerin genişletilmesine de izin verir.

Diğer yazılarımızı buradan okuyabilir, paylaşabilirsiniz. Görüşmek Üzere.

TinyML ile Akıllı Cihazları Küçük Hale Getirme

Web Programlama JavaScript Nedir?

Programlama Dilleri Ve Uygulama Alanları

Yazılım Öğrenebileceğiniz Siteler

Sıralama Algoritmaları

Küçük Bilgisayar Raspberry Pi