프로그래밍 「 추천 편」데이터 과학 및 기계 학습을 위한 최고의 프로그래밍 언어

업계 분석가 Doug Laney는 빅 데이터의 현재 정의가 볼륨, 속도 및 다양성의 세 가지 V로 구성되어 있다고 가정했습니다. 일상적으로 우리를 압도하는 많은 양의 정형 및 비정형 데이터를 설명하는 데 사용됩니다.

기업은 더 나은 전략과 의사 결정을 위한 귀중한 통찰력을 얻기 위해 분석할 수 있기 때문에 빅 데이터에 관심이 있습니다.

Java 또는 데이터 과학과 일부 특수 도구 및 라이브러리에 적합한 기타 언어를 배우면 취업 시장에 필요한 기술을 잘 갖추게 될 것입니다.

왜 빅 데이터에 뛰어드는가?

딜로이트 액세스 이코노믹스(Deloitte Access Economics)의 보고서에 따르면 기업의 거의 76%가 향후 몇 년 동안 데이터 과학 지출에 막대한 기여를 할 것이라고 합니다. 데이터 과학은 기업이 기록적인 시간 내에 고객 기반을 늘리고 확대하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 2003년에는 iTunes가 100억 명의 구독자를 확보하는 데 100개월이 걸렸습니다. 모바일 게임 Pokémon GO는 2016년에 불과 며칠 만에 동일한 위업을 달성했습니다. 데이터 사이언스와 빅 데이터는 고객 기반의 트렌드를 연구하고 수익이 거의 보장되는 솔루션을 제공하기 때문입니다.

데이터 과학은 Glassdoor가 실시한 설문 조사에서 2016년에 가장 높은 급여를 받는 직업으로 표시되었습니다. 매년 데이터 과학자의 필요성이 29%씩 증가한다고 합니다. 이러한 직책에 대한 수요는 계속해서 중요성이 커지고 있습니다. 국내 고용 시장에 따르면 5년에서 200년 사이에 2018,2028명의 새로운 컴퓨터 및 정보 연구 과학자 직책이 있을 것입니다. 이는 16%의 시장 성장률입니다.

이러한 전례 없는 수준의 성장은 인공 지능과 기계 학습의 인기가 높아졌기 때문일 수 있습니다. 2005년경에 이러한 급증이 일어나기 시작했습니다. 시장에 출시되자 데이터 과학은 비즈니스의 모든 것을 바꿔 놓았습니다. 사양의 핵심 요소를 도입함으로써 데이터 사이언티스트는 고객의 추세를 관찰하여 비즈니스를 확장했습니다.

기업 세계의 점점 더 기술적인 특성은 21세기의 고용 시장을 완전히 변화시켰습니다. 데이터 과학과 빅 데이터가 시장의 핵심 업체로 부상했습니다. 그들은 기업 사다리를 오를 수 있는 훌륭한 직업 전망과 기회를 제공합니다.

빅 데이터 분야의 직업

빅 데이터는 빅 데이터 엔지니어와 빅 데이터 분석의 두 가지 주요 경력 경로를 제공합니다.

빅 데이터 엔지니어

이들은 주로 대량의 데이터로 작업하는 데이터 엔지니어입니다. 그들:

• 데이터를 기업이 더 나은 비즈니스 의사 결정에 사용할 수 있는 인사이트로 변환합니다.
• 관련 소스에서 데이터를 검색하고, 해석 및 분석한 다음, 보고서를 작성합니다.
• 회사의 소프트웨어 및 하드웨어 인프라, 즉 데이터 처리에 사용되는 기계를 유지 관리합니다.

고임금 빅 데이터 엔지니어의 급여는 연간 $130,000에서 $220,000 사이입니다.

빅 데이터 분석 (과학자)

데이터 사이언티스트 또는 분석가는 데이터 설계에 관심이 있습니다. 그들:

• 데이터 모델링, 생산 및 마이닝의 새롭고 혁신적인 프로세스를 구축하고 개발합니다.
• 프로토타입 및 알고리즘 개발
• 데이터 연구를 기반으로 실험을 수행합니다.

훈련되고 숙련된 과학자는 대략 연간 $105,000에서 $185,000 사이의 수입을 올립니다.

빅 데이터의 상위 4개 프로그래밍 언어

데이터 과학 및 기계 학습의 상위 4개 프로그래밍 언어는 Java, Python, R 및 Scala입니다. 여기에 각각에 대한 개요가 있습니다.

자바

Java는 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 이 언어의 모토는 데이터 사이언티스트가 "한 번 작성하면 어디서나 실행"할 수 있다는 것인데, 이는 잘 설계된 Java 코드가 실제로 변경 없이 모든 플랫폼에서 실행될 수 있음을 의미합니다.

Java에 대한 몇 가지 사실 :

• Java 개발자가 되는 것은 좋은 일입니다. 자바는 개인에게 더 높은 급여를 받는 직업을 제공합니다. 대부분의 회사는 Java 교육을 받은 사람을 높이 평가하며 일반적으로 수요가 많습니다.
• Java는 가장 인기 있는 언어 중 하나입니다. 기업에 매우 유용하고 다목적 언어인 것 외에도 Java는 초보자를 돕는 것을 부끄러워하지 않는 가장 큰 커뮤니티 중 하나입니다.
• 많은 서버 측 응용 프로그램, 특히 엔터프라이즈 수준 응용 프로그램이 Java로 작성되었습니다. 몇 가지 주요 예로는 Google Apps Script, IBM Domino, JSSP 및 MongoDB가 있습니다. 이것은 프로그래밍 언어의 인기를 더욱 회복시킵니다.

Java 및 빅데이터

Java는 많은 기업에서 사용되며 빅 데이터를 학습하는 데 가장 효율적인 언어 중 하나입니다. 대기업은 거대한 데이터 세트를 사용하므로 Java는 거의 빅 데이터의 기본 언어가 됩니다. 또한 사실은 빅 데이터 처리를 지원하는 구성 요소 인 Hadoop 생태계의 일부도 Java로 작성된다는 것입니다.

• 아파치 하둡. Apache Hadoop은 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 도움이 됩니다. 외부 데이터를 단일 단위로 압축한 다음 추가로 분류하는 데 사용되는 프레임워크입니다. Hadoop은 장애 조치 지원 및 확장성을 잘 갖추고 있습니다. 또한 하드웨어에 대한 강도가 비교적 낮습니다. Hadoop은 로컬 데이터 처리 기술로 널리 알려져 있습니다.
• 아파치 스파크. 빠르게 진행된다면 Apache Spark가 떠오르는 것입니다. 통합된 방식으로 작동하며 빅 데이터에 매우 유용한 매우 효과적이고 번개처럼 빠른 분석 기계입니다.
• 아파치 하이브. Apache Hive는 빅 데이터 파일을 읽고, 쓰고, 관리하기 위한 프레임워크입니다. 그러나 이러한 파일은 Apache Hadoop 분산 파일 시스템에 저장해야 합니다.
• 아파치 스톰. Apache Storm은 빅 데이터 파일을 고속으로 처리하는 또 다른 프레임워크입니다. 이는 Apache Hadoop보다 훨씬 빠르고 효과적입니다.

Java는 어디에서 배울 수 있습니까?

• CodeGym — 초급 학생을 위한 실질적인 수업 계획이 있지만 다른 언어에서 전환하는 경우에도 사용할 수 있습니다. 수업은 따라하기 쉽고 게임 형식을 적용하는 연습으로 풍부합니다. 연습의 80%를 유지하면서 플랫폼은 1200개의 코딩 작업과 코드 유효성 검사를 제공합니다. 이 과정에서는 구문, 객체 지향 프로그래밍 및 Java, Java Collections Framework 및 Multithreading에서의 구현과 같은 주제를 다루는 Core Java를 배우게 됩니다.
• Udemy의 완전한 Java 인증 과정 — 상세하고 재미있는 학습 과정을 제공하며 공식 인증으로 완성됩니다. Java 언어가 무엇인지에 대한 일반적인 이해를 얻기 위한 17시간 과정입니다. Java 8 및 Java 11에 대한 전문 지식을 얻을 수 있는 추가 혜택이 있습니다.

파이썬

Python은 다양한 코딩 언어이자 데이터 과학을 위한 가장 중요한 도구 중 하나이며 개발자에게 큰 가치를 제공합니다. 빅 데이터 파일을 처리하는 데 사용되는 가장 널리 사용되는 도구 중 하나입니다. 기계 학습, 딥 러닝 인공 지능 등과 같은 작업을 처리할 수 있는 고급 언어입니다. 배우기 매우 간단하고 작동하기 쉽습니다. Python은 작은 프로그램에는 매우 효과적이지만 큰 프로그램에는 그다지 효과적이지 않습니다.

Python은 TensorFlow, PyTorch, SKlearn, Matplotlib, Scipy, Pandas 등과 같은 많은 수의 라이브러리로도 유명합니다.

Python은 대부분의 빅 데이터 프레임워크를 위한 API입니다.

파이썬은 어디서 배울 수 있나요?

• Codecademy는 Python 3에서 귀중한 과정을 제공합니다.
• Udemy의 초보자를 위한 Python은 기계 학습 학생들에게 매우 인기가 있습니다.

스칼라

Scala는 현대적이고 최첨단입니다. 기능적이고 객체 지향적인 다중 패러다임 언어로, 견고하고 안정적인 유형 시스템으로 확장 가능한 접근 방식을 가지고 있습니다.

Scala는 Java Virtual Machine에서 실행되므로 Java와의 원활한 상호 운용성을 보여줍니다. 그러나 커뮤니티가 작고(Java 또는 Python과 반대) 언어의 복잡성으로 인해 초보자에게는 적합하지 않습니다. 두 가지 사실을 모두 고려하여 Scala를 배우고 싶다면 먼저 Java로 시작하는 것이 좋습니다.

Scala 빅 데이터 프로젝트에서 사용하는 API

• 아파치 핑크. 본질적으로 바인딩된 데이터 스트림과 바인딩되지 않은 데이터 스트림에 대한 상태 저장 계산을 전문으로 하는 프레임워크입니다. 모든 공통 클러스터 환경에서 작동하며 매우 효과적인 속도로 계산을 수행합니다.
• 아파치 카프카. 이 이벤트의 본질은 커뮤니티에 배포된다는 것입니다. 하루에 셀 수 없이 많은 이벤트를 처리할 수 있는 스트리밍 플랫폼입니다.
• 아파치 삼자. Apache Samza는 메시징에 Apache Kafka를 사용하며 프레임워크는 분산 스트림 처리의 프레임워크입니다. 내결함성 및 프로세서 격리를 제공하기 위해 Apache Hadoop YARN을 사용합니다.
• 아카. 오픈 소스 라이브러리의 한 유형입니다. Java 또는 Scala를 사용하여 동시 애플리케이션을 개발합니다. Akka는 액터 모델을 활용하여 작업합니다.

배울 곳:

• Scala 연습에 관한 책과 도서관 문서
• Scala 자습서의 실제 작업

R

R 언어는 과학자와 연구원을 위해 만들어졌습니다. R 언어의 특성은 매우 과학적이며 주로 통계 및 그래픽 계산 방법의 도구로 인식되었습니다. 유용한 통계 및 계산 방법이 많이 있습니다.

R에 대한 몇 가지 사실 :

• R은 인상적인 다양한 통계 및 그래픽 기술을 제공합니다. 통계적 방법에는 선형 및 비선형 모델링, 고전적 통계 테스트, 시계열 분석, 분류, 클러스터링 등이 포함됩니다.
• 확장성이 뛰어납니다. R 언어는 통계 방법론 연구를 위한 선택 수단으로 제공되는 S 언어를 보완합니다. R은 오픈 소스 경로를 제공하기 때문에 디딤돌입니다.
• 초보자에게는 적합하지 않습니다. R은 빅 데이터의 데이터 분석 부분에 효과적으로 사용될 수 있지만 통계 및 통계 분석에 정말로 관심이 있다면 배우십시오.

R을 배울 수 있는 곳?

• Codecademy의 R 과정 배우기
• Coursera의 R 프로그래밍

결론

데이터 분석 분야의 전문 지식을 얻으려면 프로그래밍 언어를 마스터하십시오. 데이터 사이언티스트는 종종 선택할 수 있는 다양한 프로그래밍 언어에 얽혀 있을 수 있지만 선택할 수 있는 주요 언어는 Java, Python, R 및 Scala입니다.

초보 프로그래머이고 빅 데이터, Java 또는 Python에 관심이 있다면 선택하십시오. Java는 다양한 복잡성의 프로젝트에 적합하며 매우 풍부한 도구 풀을 가지고 있으며 과학 프로그래밍뿐만 아니라 널리 사용됩니다. 학업에 행운을 빕니다!