Data science

ความแตกต่างระหว่างการเข้ารหัสในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

นี่คือข้อแตกต่างระหว่างการเข้ารหัสในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง งานที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ใด ๆ ที่ต้องใช้การเข้ารหัส แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์เป็นทั้งแง่มุมของวิทยาการคอมพิวเตอร์ และทุกคนที่ทำงานร่วมกับพวกเขาควรรู้วิธีเขียนโปรแกรม หากคุณเป็นเพียงผู้ใช้ทั่วไป คุณไม่จำเป็นต้องมีความสามารถในการเขียนโปรแกรม หากคุณต้องการใช้ห้องสมุดของคนอื่น คุณไม่จำเป็นต้องเป็นนักเขียนโค้ดที่จริงจัง คุณต้องเข้าใจความหมายและวากยสัมพันธ์ในสถานการณ์นี้เท่านั้น ซึ่งเพียงพอแล้ว การเข้ารหัสใน Data Science ภาษาเขียนโค้ดระดับต่ำและระดับสูงเป็นภาษาเขียนโค้ดสองประเภท ภาษาระดับต่ำเป็นภาษาที่เข้าใจได้ง่ายและซับซ้อนน้อยกว่าที่คอมพิวเตอร์ใช้เพื่อดำเนินการฟังก์ชันต่างๆ ภาษาเครื่องเป็นพื้นฐานสำหรับการอ่านและประมวลผลแบบไบนารีโดยคอมพิวเตอร์ ในขณะที่ภาษาแอสเซมบลีจัดการกับการควบคุมฮาร์ดแวร์โดยตรงและปัญหาด้านประสิทธิภาพ ภาษาแอสเซมบลีถูกแปลงเป็นรหัสเครื่องโดยใช้ซอฟต์แวร์แอสเซมเบลอร์ เมื่อเปรียบเทียบกับภาษาระดับสูง ภาษาเขียนโค้ดระดับต่ำจะเร็วกว่าและใช้หน่วยความจำน้อยกว่า หมวดหมู่ที่สองของภาษาโปรแกรมมิงจะสรุปรายละเอียดและแนวคิดในการเขียนโปรแกรมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ภาษาระดับสูงเหล่านี้สามารถสร้างรหัสที่ไม่ได้รับผลกระทบจากประเภทของคอมพิวเตอร์ ยิ่งไปกว่านั้น พวกมันยังพกพาสะดวก มีลักษณะเหมือนมนุษย์มากกว่า และมีค่ามากสำหรับคำแนะนำในการแก้ปัญหา อย่างไรก็ตาม นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำนวนมากเลือกใช้ภาษาเขียนโค้ดระดับสูงเพื่อจัดการกับข้อมูลของตน ผู้ที่สนใจเข้าสู่วิชาอาจพิจารณาเน้นภาษาศาสตร์ข้อมูลเป็นจุดเริ่มต้น การเข้ารหัสในแมชชีนเลิร์นนิงนั้นใช้ผ่านการเข้ารหัส และผู้เขียนโค้ดที่รู้วิธีเขียนโค้ดนั้นจะมีความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับวิธีการทำงานของอัลกอริธึมและจะสามารถตรวจสอบและปรับปรุงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น C++, Java และ Python เป็นภาษาเขียนโปรแกรมทั่วไปที่กล่าวถึง แม้ว่าจะมีรายละเอียดมากกว่านี้ เมื่อพูดถึงแมชชีนเลิร์นนิง ภาษาอย่าง Lisp, R Programming และ Prolog กลายเป็นสิ่งจำเป็น ที่กล่าวว่าไม่จำเป็นต้องมีความรู้ภาษาอื่นมาก่อนเช่น HTML และ JavaScript ให้เริ่มต้นด้วยภาษาที่ใช้งานได้มากกว่า เช่น Python ซึ่งถือว่าตรงไปตรงมาในการเรียนรู้เนื่องจากมีลักษณะเฉพาะ เช่น การใช้คำศัพท์ภาษาอังกฤษแทนเครื่องหมายวรรคตอน วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องบางคนแนะนำให้ทุกคนที่สนใจในสาขานี้เริ่มต้นด้วยแนวคิดพื้นฐานเหล่านี้แทนที่จะเขียนโค้ด การทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานที่ช่วยให้ปัญญาประดิษฐ์ทำงานเป็นสิ่งสำคัญ ภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุด Python ปัจจุบัน Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้มากที่สุดในโลก ภาษาที่ยืดหยุ่นและใช้งานได้ทั่วไปนี้มีลักษณะเชิงวัตถุโดยธรรมชาติ นอกจากนี้ยังสนับสนุนกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมที่หลากหลาย รวมถึงการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชัน โครงสร้าง และขั้นตอน นอกจากนี้ยังเป็นหนึ่งในภาษาที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นทางเลือกที่รวดเร็วและเหนือกว่าสำหรับการแปลงข้อมูลโดยมีการทำซ้ำน้อยกว่า 70 ด้วยโมดูลของ Python การประมวลผลตามธรรมชาติและการทำเหมืองข้อมูลจะกลายเป็นเรื่องง่ายๆ Python ยังสร้างไฟล์ CSV ซึ่งทำให้การอ่านข้อมูลจากสเปรดชีตง่ายขึ้นสำหรับผู้เขียนโค้ด JavaScript มีไลบรารี Java อยู่หลายร้อยตัวแล้ว เพื่อจัดการกับปัญหาใดๆ ที่โปรแกรมเมอร์อาจพบ เมื่อพูดถึงการสร้างแดชบอร์ดและการแสดงข้อมูล มีบางภาษาที่โดดเด่น ภาษาที่ยืดหยุ่นนี้สามารถจัดการงานจำนวนมากได้พร้อมกัน ทุกอย่างตั้งแต่อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ไปจนถึงเดสก์ท็อปและโปรแกรมออนไลน์อาจถูกฝังไว้ด้วย Java ถูกใช้โดยระบบประมวลผลยอดนิยมเช่น Hadoop นอกจากนี้ยังเป็นหนึ่งในภาษาวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สามารถปรับขนาดได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายสำหรับแอปพลิเคชันขนาดใหญ่ Scala ภาษาโปรแกรมที่น่าดึงดูดและซับซ้อนนี้ถือกำเนิดขึ้นเมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมาใน 2003 Scala ถูกสร้างขึ้นเพื่อแก้ปัญหาเกี่ยวกับ Java มีแอปพลิเคชันหลากหลายตั้งแต่การพัฒนาเว็บไปจนถึงการเรียนรู้ของเครื่อง นอกจากนี้ยังเป็นภาษาที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพสำหรับการจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก Scala เปิดใช้งานการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุและเชิงฟังก์ชัน รวมถึงการประมวลผลแบบพร้อมกันและแบบซิงโครไนซ์ในธุรกิจปัจจุบัน R R เป็นภาษาคอมพิวเตอร์เชิงสถิติที่พัฒนาโดยนักสถิติสำหรับนักสถิติ ภาษาและเครื่องมือโอเพนซอร์สมักใช้สำหรับการคำนวณทางสถิติและการแสดงภาพ อย่างไรก็ตาม มีแอปพลิเคชั่นมากมายในวิทยาศาสตร์ข้อมูล และ R มีไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประโยชน์จำนวนหนึ่ง R อาจใช้เพื่อสำรวจการรวบรวมข้อมูลและทำการวิเคราะห์เฉพาะกิจ ในทางกลับกัน loops มีการวนซ้ำ 1000 ทำให้ควบคุมได้ยากกว่า Python SQL SQL หรือ Structured Query Language ได้กลายเป็นภาษาคอมพิวเตอร์ที่โดดเด่นสำหรับการจัดการข้อมูลตลอดหลายปีที่ผ่านมา แม้ว่าตารางและคิวรี SQL จะไม่ถูกนำไปใช้ในกิจกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหลัก แต่ก็สามารถช่วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้เมื่อมีปฏิสัมพันธ์กับระบบฐานข้อมูล สำหรับการจัดเก็บ จัดการ และกู้คืนฐานข้อมูลระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ภาษาเฉพาะโดเมนนี้มีประโยชน์อย่างยิ่ง Julia Julia เป็นภาษาเขียนโค้ดด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับวิธีเชิงตัวเลขและการวิจัยเชิงคำนวณที่มีประสิทธิภาพสูง มีความสามารถในการใช้หลักการทางคณิตศาสตร์อย่างรวดเร็ว เช่น พีชคณิตเชิงเส้น มันยังเป็นภาษาที่ยอดเยี่ยมสำหรับการทำงานกับเมทริกซ์ API ของ Julia อาจรวมอยู่ในแอปพลิเคชันที่สามารถใช้สำหรับการพัฒนาส่วนหลังและส่วนหน้าต่างๆ บทสรุป ในยุคปัจจุบันมีภาษาโปรแกรมมากกว่า 250 Python กลายเป็นผู้นำที่ชัดเจนในภาคส่วนขนาดใหญ่นี้มีห้องสมุดมากกว่า 70, 70 และประมาณ 8.2 ล้าน ผู้ใช้ทั่วโลก Python รองรับ TensorFlow, SQL และวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพิ่มเติมและกรอบการเรียนรู้ของเครื่อง ความคุ้นเคยเบื้องต้นกับ Python ยังช่วยให้คุณค้นพบเฟรมเวิร์กการประมวลผลเช่น Apache Spark ซึ่งเป็นที่รู้จักในด้านวิศวกรรมข้อมูลและแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การเรียนรู้ภาษาคอมพิวเตอร์เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ก่อนตัดสินใจเลือก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรประเมินข้อดีและข้อเสียของภาษาคอมพิวเตอร์หลายประเภทเพื่อการวิจัยข้อมูล

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button