9 языков для Big Data |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-03-14 11:15 Мир IT и не только поглощен обработкой беспредельного количества данных. Будь то социальные сети или научная информация — везде требуются инструменты, значительно превышающие по возможностям устаревшие программы, вроде Excel. Требуются принципиально иные подходы и совершенные алгоритмы для их реализации. Вот 9 языков, с помощью которых работа с Big Data доставит вам чуть меньше головной боли.
Если достаточно образованного программиста спросить о современных языках обработки данных, то в первой тройке неизменно окажется R, даже несмотря на то, что многие его и языком не считают. Придуманный в 1997 году, как альтернатива платным продуктам MATLAB и SAS, он медленно, но верно набирал популярность. Сегодня такие компании, как Google и Facebook используют R, чтобы справляться с такими потоками информации, которые и вообразить сложно. Фильтруйте, моделируйте, представляйте данные при помощи всего нескольких строк кода — всё это про R. В 2013 году проводился опрос в США среди специалистов в области Big Data на предмет выявления наиболее популярного используемого языка. Победил с 61% именно R. Угадайте, кто занял второе место? Да, 39% набрал один из самых крутых языков программирования, который совсем не случайно оказался популярен и среди людей, работающих с обработкой больших потоков данных. В некотором роде это компромисс между изощренностью R и лёгкостью, которую дарит язык Python. Его популярность обосновывается как раз отсутствием необходимости применения идеальных алгоритмов в угоду возможности включать в работу группу программистов, не имеющих специальных навыков. Язык, который возник совсем недавно, но уже попал на радары всех специалистов Big Data. Он прост и масштабируем, как Python, при этом эффективен, как R. Пока язык Julia молод, ему не хватает мелких доработок, библиотек и элементарной человеческой поддержки, но сомнений в его безоблачном будущем практически нет. Ну да, какой рейтинг самых популярных языков программирования без участия Java. Пусть это даже не профильная область применения, Java имеет такую армию поклонников-энтузиастов, что создание специальных надстроек и библиотек — дело времени. Загляните внутрь LinkedIn, Facebook, Twitter — и в обработке данных вы найдёте следы Java. Да, у этого языка нет таких возможностей статистического моделирования, какие естьу Python и R, но если прототипирование не является важной задачей — Java может стать отличным решением. Если вы никогда ранее не слышали об этом языке, то можете просто ознакомиться со статистическими данными ,чтобы понять насколько успешен сегодня и насколько перспективен завтра будет Scala. Java-подобный язык может быть развёрнут под веб и платформу Android. Но главное его преимущество заключается в удобстве и гибкости, которые не дадут вам многие другие языки из Big Data. Twitter, Siemens и LinkedIn подтверждают. Если не говорить о MATLAB в контексте обработки и моделирования данных, то о чём вообще тогда стоит говорить? Да, возможно это не лучший язык, не самая доступная среда, но возможности, которые вы получаете, согласившись на оба этих компромисса — практически безграничны. Наука, обработка потоковой информации, анализ полученных и прогнозируемых данных — всё это идеальная область для развёртывания MATLAB.
В этом рейтинге мы просто физически не могли обойти и невероятно популярное детище Google. Go активно разрабатывается, внедряется, постепенно завоевывает позиции в рейтинге популярности, и уж абсолютно точно он не хуже подавляющего большинства своих конкурентов. Он прост, он удобен, он бесконечно перспективен, в конце концов он специально создан для Big Data. А что ещё нужно, чтобы получить хорошую рекомендацию? Kafka — это не совсем язык, а скорее платформа, написанная на Java и Scala, для обработки потоковых запросов. Был разработан компанией LinkedIn для внутренних потребностей в 2011 году, но сегодня используемые алгоритмы не без успеха внедрены в такие гиганты, как Uber, Netflix, PayPal, eBay и многие другие. Это ещё один набор утилит, библиотек и надстроек, которые вполне можно принять за отдельный язык, адаптирующих широко распространённый Java к обработке Big Data. Его активно используют такие гиганты, как Facebook и Yahoo!, а разработан он небезызвестной Apache Software Foundation, что автоматически заставляет поставить на Hadoop клеймо качества. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: geekbrains.ru Комментарии: |
|