في المدونة الأخيرة حول البيانات الضخمة، تحدثنا عن أدوات تكامل البيانات، وهي الطبقة الثمانية للبنية الوظيفية. سأقوم في هذه المدونة بإدراج لغات البيانات التي تشكل الطبقة التاسعة من بنية الطبقة الوظيفية.
أصبحت مشاريع البيانات الضخمة الآن مشتركة بين جميع الصناعات سواء كانت كبيرة أو صغيرة، وتسعى جميعها إلى الاستفادة من جميع الرؤى التي تقدمها البيانات الضخمة. مهما كانت البرامج المتقدمة والمعتمدة على واجهة المستخدم الرسومية التي نقوم بتطويرها، فإن برمجة الكمبيوتر هي جوهر كل شيء. أتمنى أن تكون المدونات السابقة حول أنواع الأدوات قد ساعدت في التخطيط لمنظمة البيانات الضخمة لشركتك. لكن لا تزال هناك طبقة غير مكتملة، والتي بدونها يمكنك المضي قدمًا قليلاً في رحلتك. ولكن في وقت لاحق من الرحلة، عندما تزداد البيانات بكميات مثيرة للقلق، يصبح الأمر معقدًا. وبعد ذلك سيكون الإنقاذ الوحيد بالنسبة لك هو لغات البيانات.
قائمة لغات البيانات
1. Java –
إن شعبية Java التي لا تتزعزع واضحة بما يكفي لمعرفة أنها أفضل لغة برمجة لعلم البيانات. جميع الأنظمة الأساسية التي تعد جزءًا من نظام JVM البيئي، مثل MapReduce وHDFS وStorm وKafka وSpark وApache Beam متوافقة مع Java. تمنحك Java إمكانية الوصول إلى مجموعات mongo من أدوات تصحيح الأخطاء وأدوات المراقبة والمكتبات وملفات التعريف، وبالتالي فهي اللغة الأكثر اختبارًا ومراجعة وإثباتًا لعلوم البيانات.
أكبر فائدة تقدمها Java هي أنها منصة يمكن تنفيذه بشكل مستقل وبمجرد تجميعه عبر أي نظام أساسي. وبالتالي يتم التخلص من الحاجة إلى مترجمات خاصة باللغة.
المشكلة الأكبر فيها هي أنها مطولة بشكل يبعث على السخرية، ولا يوجد REPL للتطوير التكراري.
راجع أيضًا: أفضل فتح أدوات تكامل البيانات المصدرية
2. R –
<
تعد لغة البرمجة R من بين أفضل لغتين برمجة يستخدمهما علماء البيانات ومحللوها. تختلف لغة برمجة R كثيرًا عن اللغات الأخرى لأنها في الأساس لغة مخصصة للحوسبة الإحصائية والرسومات. ومن ثم فهي ليست بديلاً عن أي لغة. يتمتع R بجاذبية بسيطة وواضحة. يمكن استخدام R لأتمتة أعداد كبيرة من هذه الحسابات، حتى عندما تتغير أو تنمو بيانات الصفوف والأعمدة باستمرار.
تم استخدام R لإنشاء خوارزميات خلف Google وFacebook وTwitter والعديد من الخدمات الأخرى. ويمكن تشغيله على أنظمة Linux، وWindows، وMacOS.
3. SQL –
<
SQL هو اختصار للغة الاستعلام الهيكلية التي تحتوي على ب كانت في قلب تخزين البيانات واسترجاعها لعقود من الزمن. ولا تزال أداة تحظى بشعبية كبيرة بين محللي البيانات. بعض المهام التي يمكن إنجازها باستخدام SQL هي
راجع أيضًا: أفضل 19 أداة مجانية لاستخراج البيانات
4. Hadoop –
<
تعد Hadoop واحدة من أفضل لغات البرمجة مفتوحة المصدر لعلم البيانات. يحتوي على إطار برمجة قائم على Java يدعم معالجة وتخزين مجموعات البيانات الكبيرة للغاية في بيئة حوسبة موزعة. إذا كنت تقرأ أي شيء عن Hadoop، فليس هناك احتمال أنك لن تصادف أبدًا صورة فيل صغير. وإذا صادفته، فمن المؤكد أنك تقرأ عن Hadoop.
تم تصميم Hadoop ليكون قويًا في بيئة تطبيقات البيانات الضخمة لديك، وسيستمر في أداء وظائفه حتى في حالة فشل الخوادم الفردية أو المجموعات. لقد تم تصميمه للارتقاء من خوادم فردية إلى آلاف الأجهزة، كل منها يقدم حسابًا وتخزينًا محليين.
على الرغم من أن Hadoop أبطأ من بعض أدوات المعالجة الأخرى، إلا أنه ثبت أن النتائج دقيقة جدًا و مما يجعله الخيار الأفضل لتحليل الواجهة الخلفية.
5. جافا سكريبت -
<
جافا سكريبت هي لغات برمجة نصية وبرمجية شائعة وقوية وديناميكية وأكثر انتشارًا تُستخدم لإنشاء مواقع ويب وألعاب رائعة للويب. ما زلنا في حيرة من أمرنا بشأن موقع الويب وتطبيق الويب. وهي تستمد الكثير من تركيبها من لغة C. الميزة الأكثر فائدة لجافا سكريبت هي أنها متوافقة مع جميع المتصفحات، ويتم استخدامها في أكثر من 90% من جميع صفحات الويب.
على الرغم من عدم ارتباطها تمامًا بلغة جافا، إلا أنها لا تزال تتيح للمطورين إمكانية الوصول إلى تنفيذ البرامج النصية من جانب العميل، والتفاعل مع المستخدم في الوقت الفعلي، والتحكم في المتصفح والتواصل بشكل غير متزامن مع الخادم.
6. SAS –
SAS هو اختصار لنظام التحليل الإحصائي وهو رائد أفضل لغات البرمجة لعلم البيانات. إنه من بين الأفضل في مجال التحليلات التجارية مع h أعلى حصة في مؤسسة خاصة. تم استخدام SAS للنمذجة الإحصائية منذ ستينيات القرن العشرين وما زال يحتفظ بهذا المنصب بعد سنوات عديدة من التحديثات والتحسينات. السبب الرئيسي وراء هذه الشعبية هو النطاق الواسع من الوظائف الإحصائية مع واجهة المستخدم الرسومية سهلة الاستخدام والتي يمكن تعلمها في وقت قصير جدًا. يتضمن SAS مجموعة متنوعة من المكونات للوصول إلى قواعد البيانات والملفات المسطحة غير المنسقة، ومعالجة البيانات، وإنتاج مخرجات رسومية للنشر على صفحات الويب والوجهات الأخرى.
7. SPSS –
إحصائيات SPSS عبارة عن حزمة برامج تستخدم للتحليل الإحصائي المنطقي المجمع وغير المجمع. SPSS هو برنامج قائم على نظام Windows ويمكن استخدامه لإدخال البيانات وتحليلها وإنشاء الجداول والرسوم البيانية. فهو قادر على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ويمكنه إجراء جميع التحليلات المشمولة في النص وغير ذلك الكثير.
راجع أيضًا: أفضل أدوات تنظيف البيانات دون اتصال
تم استخدام IBM SPSS في تم استخدامه لعقود من الزمن ومنذ ذلك الحين أصبح يوفر أدوات قوية للإحصائيين وعلماء البيانات. على مر السنين، تطورت منصة SPSS لدعم جميع مراحل عملية استخراج البيانات، والتي تتضمن أيضًا ما يلي –
لم تكتمل قائمتي لأفضل لغات البرمجة لعلم البيانات بعد. سيتم متابعة بقية القائمة في المدونة التالية. وحتى ذلك الحين، أخبرني بلغتك البرمجية المفضلة لعلم البيانات في التعليقات أدناه.
قراءة: 0
