Kaip šiuolaikinės programavimo kalbos keičia duomenų mokslą

Kaip šiuolaikinės programavimo kalbos keičia duomenų mokslą

Šiuo metu duomenų mokslas išgyvena įdomią transformaciją, kurią smarkiai formuoja šiuolaikinės programavimo kalbos, tokios kaip Python, Rust ir Julia. Šios kalbos suteikia visapusiškų pranašumų analitikams, dirbantiems su dideliais duomenų kiekiais, ir leidžia kurti efektyvius sprendimus per specializuotas bibliotekas.

Python tapo de facto duomenų mokslininkų kalba. Jo patogi sintaksė leidžia kūrėjams greitai sukurti prototipus ir panaudoti daugybę jau esamų bibliotekų. Šie sprendimai palaiko tokias užduotis kaip duomenų analizė ir mašininis mokymasis. Ypač gerai žinomos bibliotekos, tokios kaip „NumPy“ matematinėms operacijoms ir „Pandas“ duomenų apdorojimui, kurios žymiai supaprastina duomenų valdymą. Naudojant Python, šiuos įrankius galima sklandžiai pasiekti įvairiose srityse, todėl tai yra daugelio įmonių kalba.

Rūdys: naujas įrankis duomenų mokslininkams

Rust yra laikoma nauja programavimo kalba duomenų moksle ir dėl geros priežasties. Jis pasižymi dideliu našumu ir saugumu, todėl yra puikus pasirinkimas dirbant su dideliais duomenų rinkiniais. Skirtingai nuo Python, Rust reikalauja ilgesnio kūrimo laiko, tačiau siūlo puikią atminties apsaugą ir tikslią klaidų prevenciją. Tai labai svarbu kuriant patikimus duomenų įrankius, kurie veiktų efektyviai ir be klaidų. Tokios bibliotekos kaip „Polars“ jau pasinaudojo „Rust“ pranašumais, suteikdamos duomenų rėmelio funkcijas, kurias kūrėjai gali naudoti kitomis programavimo kalbomis.

Kitas Rust privalumas yra vietinės pakuotės kolekcijos, vadinamosios "dėžės". Tai leidžia kūrėjams naudoti galingus matematinius skirtumus tiesiogiai „Rust“, panašiai kaip „Python“. Sujungus su tokiais įrankiais kaip evcxr_jupyter, darbas su Rust duomenų moksle tampa dar labiau prieinamas.

Be techninių Rust privalumų, reikia atsižvelgti ir į statesnę mokymosi kreivę. Dėl šio iššūkio „Rust“ yra mažiau tinkamas trumpalaikiams prototipams, bet dar vertingesnis ilgalaikiams projektams, kuriuose pagrindiniai veiksniai yra saugumas ir efektyvumas.

Julija: greitų skaičiavimų kalba

Julia pasirodė kaip perspektyvi skaitmeninio ir mokslinio skaičiavimo programavimo kalba. Jis buvo specialiai sukurtas suderinti C greitį su Python naudojimo paprastumu. Programavimo aplinka idealiai tinka sudėtingoms skaičiavimo užduotims, tokioms kaip modeliavimas arba sudėtingų mašininio mokymosi algoritmų kūrimas.

Julijos pranašumai yra gebėjimas išsaugoti aukšto lygio kalbų sintaksę, tuo pačiu užtikrinant žemo lygio kalbų efektyvumą. Kalba palaiko tiesioginį integravimą į esamas Python ir C/C++ kodų bazes, suteikdama lankstumo kūrėjams, dirbantiems skirtingose ​​aplinkose. Tačiau vis dar reikia įveikti kai kuriuos iššūkius, įskaitant nepakankamai parengtą dokumentaciją ir ribotą daugkartinio naudojimo bibliotekų skaičių.

Apibendrinant galima pasakyti, kad šių modernių programavimo kalbų įvedimas žymiai pagyvina konkurencinį duomenų mokslo kraštovaizdį. Su Python, Rust ir Julia duomenų mokslininkai turi galingų įrankių, kurie ne tik padidina efektyvumą ir patikimumą, bet ir palengvina naujovišką duomenų naudojimą įvairiais naudojimo atvejais.

Norėdami gauti daugiau informacijos šia tema, skaitykite išsamią ataskaitą www.dev-insider.de.