빅 데이터에 관한 지난 블로그에서 우리는 기능적 아키텍처의 8개 계층인 데이터 통합 도구에 대해 이야기했습니다. 이 블로그에서는 기능 계층 아키텍처의 9번째 계층을 형성하는 데이터 언어를 나열할 것입니다.
빅 데이터 프로젝트는 이제 크고 작은 모든 산업에서 공통적으로 모든 이점을 활용하려고 합니다. 빅데이터가 제공하는 통찰력. 아무리 진보된 GUI 기반 소프트웨어를 개발하더라도 컴퓨터 프로그래밍이 모든 것의 핵심입니다. 도구 유형에 대한 이전 블로그가 귀사의 빅데이터 조직을 계획하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 그러나 레이어가 아직 완성되지 않은 상태로 남아 있으므로 레이어 없이도 여행을 조금 더 진행할 수 있습니다. 그러나 여정 후반에 데이터가 놀랄 만큼 증가하면 복잡해집니다. 그리고 유일한 구원은 데이터 언어일 것입니다.
데이터 언어 목록
1. Java –
Java의 변함없는 인기는 그것이 데이터 과학을 위한 최고의 프로그래밍 언어라는 것을 알 만큼 충분히 분명합니다. MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark 및 Apache Beam과 같은 JVM 생태계의 일부인 모든 플랫폼은 Java와 호환됩니다. Java는 디버깅 도구, 모니터링 도구, 라이브러리 및 프로파일러로 구성된 mongo 컬렉션에 대한 액세스를 제공하므로 데이터 과학을 위한 가장 많은 테스트, 개정 및 입증된 언어입니다.
Java가 제공하는 가장 큰 이점은 플랫폼이라는 것입니다. 독립적이며 일단 컴파일되면 모든 플랫폼에서 실행될 수 있습니다. 따라서 언어별 컴파일러가 필요하지 않습니다.
가장 큰 문제는 엄청나게 장황하고 반복 개발을 위한 REPL이 없다는 것입니다.
참조: Best Open 소스 데이터 통합 도구
2. R –
R 프로그래밍 언어는 데이터 과학자와 분석가가 사용하는 상위 2개 프로그래밍 언어 중 하나입니다. R 프로그래밍 언어는 본질적으로 통계 컴퓨팅 및 그래픽 전용 언어라는 점에서 다른 언어와 많이 다릅니다. 따라서 어떤 언어도 대체할 수 없습니다. R에는 단순하고 분명한 매력이 있습니다. 행과 열 데이터가 지속적으로 변경되거나 증가하는 경우에도 R을 사용하면 이러한 수많은 계산을 자동화할 수 있습니다.
R은 Google, Facebook, Twitter 및 기타 여러 서비스의 알고리즘을 만드는 데 사용되었습니다. Linux, Windows 및 MacOS에서 실행될 수 있습니다.
3. SQL –
SQL은 구조적 쿼리 언어(Structured Query Language)의 약어입니다. 수십 년 동안 데이터를 저장하고 검색하는 핵심입니다. 이는 데이터 분석가들 사이에서 여전히 매우 인기 있는 도구입니다. SQL로 수행할 수 있는 작업 중 일부는 다음과 같습니다.
참조: 최고의 무료 데이터 마이닝 도구 19가지
4. Hadoop –
Hadoop은 데이터 과학을 위한 최고의 오픈 소스 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 분산 컴퓨팅 환경에서 매우 큰 데이터 세트의 처리 및 저장을 지원하는 Java 기반 프로그래밍 프레임워크가 있습니다. Hadoop에 관한 내용을 읽고 있다면 작은 코끼리 그림을 결코 접하지 못할 가능성이 없습니다. 이 제품을 접하셨다면 분명히 Hadoop에 대해 읽어보셨을 것입니다.
Hadoop은 빅 데이터 애플리케이션 환경에서 강력하게 설계되었으며 개별 서버나 클러스터에 장애가 발생하더라도 계속해서 기능을 수행합니다. 단일 서버에서 수천 대의 시스템으로 확장하도록 설계되었으며 각각 로컬 계산 및 저장 기능을 제공합니다.
Hadoop은 다른 처리 도구보다 느리지만 결과가 매우 정확하고 정확하다는 것이 입증되었습니다. 백엔드 분석을 위한 최고의 옵션입니다.
5. JavaScript –
JavaScript는 웹용 멋진 웹사이트와 게임을 만드는 데 사용되는 인기 있고 강력하며 동적이고 가장 널리 사용되는 스크립팅 및 프로그래밍 언어입니다. 우리는 여전히 웹사이트와 웹 애플리케이션에 대해 혼란스러워하고 있습니다. 구문의 대부분은 C 언어에서 파생되었습니다. JavaScript의 가장 유익한 기능은 모든 브라우저와 호환되며 모든 웹페이지의 90% 이상에서 사용된다는 것입니다.
Java 언어와 전혀 관련이 없지만 여전히 개발자에게 다음 작업에 대한 액세스를 제공합니다. 클라이언트측 스크립트를 실행하고, 사용자와 실시간으로 상호작용하고, 브라우저를 제어하고, 서버와 비동기식으로 통신합니다.
6. SAS –
SAS는 Statistical Analysis 시스템의 약자로 데이터 과학을 위한 최고의 프로그래밍 언어의 선두주자입니다. h를 통해 상업 분석 분야에서 최고 수준에 속합니다. 민간 조직에서 가장 높은 점유율을 차지합니다. SAS는 1960년대부터 통계 모델링에 사용되어 왔으며 수년간의 업데이트와 개선 후에도 여전히 그 자리를 유지하고 있습니다. 인기의 주된 이유는 매우 짧은 시간에 학습할 수 있는 사용자 친화적인 GUI를 갖춘 광범위한 통계 기능입니다. SAS에는 데이터베이스와 형식이 지정되지 않은 일반 파일에 액세스하고, 데이터를 조작하고, 웹 페이지 및 기타 대상에 게시하기 위한 그래픽 출력을 생성하기 위한 다양한 구성 요소가 포함되어 있습니다.
7. SPSS –
SPSS 통계는 논리적 배치 및 비배치 통계 분석에 사용되는 소프트웨어 패키지입니다. SPSS는 데이터 입력 및 분석을 수행하고 테이블과 그래프를 만드는 데 사용할 수 있는 Windows 기반 프로그램입니다. 이는 대량의 데이터를 처리할 수 있고 텍스트에 포함된 모든 분석 등을 수행할 수 있습니다.
참조: 최고의 오프라인 데이터 정리 도구
IBM SPSS는 수십 년 동안 사용되었으며 그 이후로 통계학자와 데이터 과학자에게 강력한 도구를 제공하고 있습니다. 수년에 걸쳐 SPSS 플랫폼은 다음을 포함하는 데이터 마이닝 프로세스의 모든 단계를 지원하도록 발전해 왔습니다.
데이터 과학을 위한 최고의 프로그래밍 언어 목록은 아직 완성되지 않았습니다. 나머지 목록은 다음 블로그에서 계속됩니다. 그때까지 아래 댓글을 통해 데이터 과학에서 가장 좋아하는 프로그래밍 언어를 알려주세요.
읽기: 0
