سی اس اس برای شما

زبان R با پتانسیل تبدیل شدن به زبان استاندارد بزرگ داده‎ها

در اصل یک دانشمند داده موفق کسی است که اشتیاق زیادی به علم آمارشناسی داشته باشد و هیچ زبان برنامه‌نویسی برای آمارشناسی بهتر از یادگیری R نیست. در استاندارد زبان‎های برنامه‌نویسی آماری، R در جایگاه بسیار ویژه‎ای در علوم داده قرار دارد. در بین تحلیلگران بزرگ داده این یک مهارت مشهور است و متخصصان داده که به R تسلط دارند، همکاری نزدیکی با برخی از بزرگ‌ترین نام‎های تجاری از قبیل گوگل، فیسبوک و نیویورک تایمز دارند. (شکل ۱) کاربردهای تجاری R با سرعت بسیار زیادی در حال رشد است و تطبیق‌پذیری آن مورد توجه بسیاری از شرکت‎ها است. دلایل دیگری که شما باید R را در فهرست مهارت‎های خود قرار دهید، شامل این موارد است:

دسترسی رایگان:

برخلاف SAS یا Matlab شما می‎توانید R را به طور رایگان نصب، استفاده، به‎روزرسانی، کلون، اصلاح، توزیع مجدد و حتی به فروش برسانید. بنابراین، استفاده از آن نه‌تنها باعث صرفه‌جویی در هزینه پروژه‎ها می‎شود، بلکه امکان به‎روزرسانی ساده و همیشگی به نسخه‎های جديدتر را نیز فراهم می‎کند که برای یک زبان برنامه‌نویسی آماری امتیاز بزرگی است.
سازگار با تمام سکو‎ها: R را می‎توان در ویندوز، مک، iOS یا لینوکس اجرا کرد.

یک زبان سنگین:

به‌عنوان یک زبان اسکریپت‌نویسی قدرتمند، R به شما کمک می‎کند مجموعه پیچیده بزرگ داده‌ها را اداره کنید. برای محاسبات بزرگ داده‌ها این یک زبان برنامه‌نویسی فوق‌العاده است. همچنین، R بهترین زبان برای استفاده در شبیه‌سازهای منابع فشرده و سنگین است. به علاوه، می‎توان از R در کلاسترهای محاسباتی با عملکرد بالا که ظرفیت پردازش در تعداد بسیار زیادی پردازنده را مدیریت می‎کند استفاده کرد.
مورد تحسین قرار گرفتن به طور گسترده: جای تعجب هم نیست که با تمام این مزایا R تا این اندازه مورد اقبال قرار گیرد. تخمین زده می‎شود که R بیش از دو میلیون کاربر داشته باشد و نظرسنجی‎های اخیر نشان می‎دهد این زبان برنامه‌نویسی محبوب‎ترین زبان در علم داده است.

منجر شدن به نوآوری در آمار:

خیلی از توسعه‎های جديد در آمارشناسی ابتدا در پکیج‎های R پدیدار می‎شوند، به‌دلیل آنکه R بسیار انعطاف‌پذیر و تکامل‌یافته است.

مورد توجه ناشران:

R زبانی است که به‌آسانی با انتشار اسناد یکپارچه می‎شود. با یکپارچگی روان با سیستم نشر اسناد LaTeX، خروجی آماری و نمودارهای R را می‎توان به اسناد ورد وارد کرد. ورود داده از Microsoft Excel, Microsoft Access, MySQL, SQLite, Oracle و نظاير آن نیز ساده و سریع انجام می‎شود.

اجتماعی بزرگ و پرجنب و جوش به همراه بانکی از منابع:

R از یک اجتماع جهانی بزرگ از کاربران مشتاقی تشکیل شده است که به طور منظم در انجمن‎های بحث و گفت‌وگو شرکت می‎کنند و در کنفرانس‎های مرتبط حضور دارند. صرف نظر از این، در حدود ۲۰۰۰ کتابخانه رایگان وجود دارد که بخش‎های آماری و مالی، آنالیز خوشه‎ای و نظایر آن را پوشش می‎دهد. شروع کار خیلی از تازه‌کاران علم داده با برنامه‌نویسی پایتون آغاز می‎شود. بیشتر به علت اینکه یادگیری پایتون راحت‎تر و قواعد برنامه‌نویسی در آن نسبت به R ساده‎تر است. این زبان برنامه‌نویسی سطح بالا انتخاب بسیاری از توسعه‌دهندگان وب و بازی است.

مطلب پیشنهادی

آیا R به زبان رسمی برنامه‌نویسی بزرگ‌داده‌ها تبدیل خواهد شد؟

R، زبانی با پتانسیل بالا در تحلیل

کار خیلی از تازه‌کاران علم داده با برنامه‌نویسی پایتون آغاز می‎شود. بیشتر به علت اینکه یادگیری پایتون راحت‎تر و قواعد برنامه‌نویسی در آن نسبت به R ساده‎تر است

شکل ۱

زبان همه‎کاره پایتون 

اما چرا پایتون باید یک اولويت یادگیری برای شما باشد. ما در شماره گذشته، مقاله مفصلی در ارتباط با پایتون منتشر کردیم. اما در این قسمت به ذکر دلایلی که یادگیری این زبان را توجیه‎پذیر می‎سازد اشاره می‎کنیم.

یادگیری راحت:

مثل جاوا، سی و پرل فهم اصول پایه پایتون برای تازه‌کاران راحت‎تر است. یک برنامه‌نویس که به زبان پایتون کدنویسی می‎کند، با توجه به ویژگی‎های کاربرپسند آن مثل قابلیت خواندن کد، دستورالعمل‎های ساده و سهولت در اجرا نیاز به نوشتن کدهای کمتری دارد.

ساده‎تر بودن اشکال‎زدایی:

پیدا کردن باگ‎های درون یک برنامه از جمله سخت‎ترین کارهایی است که یک برنامه‌نویس باید انجام دهد، به همین دلیل است که طراحی منحصر به فرد پایتون موجب شده است تا به انتخاب اول برنامه‌نویسان در شروع به کار کدنویسی علوم داده تبدیل شود. نوشتن کد کمتر به‌معنای دیباگ کردن راحت‎تر است. همچنین، کامپایل کردن برنامه‎ها در پایتون نسبت به سایر زبان‎های معروف دیگر با مشکلات کمتری مواجه می‎شود.

داشتن کاربردهای گسترده:

مثل R، زبان برنامه‌نویسی پایتون نیز کاربردهای زیادی در پکیج‎های مختلف نرم‌افزاری و بخش‎های مختلف این صنعت دارد. پایتون به موتور جست‌وجوی گوگل، یوتیوب، دراپ باکس، ردایت، کورا و فرندفید قدرت می‎دهد. ناسا، ای‎بی‎ام و موزيلا هم از آن بی‎بهره نیستند و شما به‌عنوان یک متخصص پایتون می‎توانید شغل مناسبی در یکی از این نام‎های بزرگ داشته باشید.

یک زبان شی‎گرا:

درکی قوی از اصول این زبان شی‎گرا به این معنا خواهد بود که می‎توانید تنها با یادگیری دستورالعمل کدنویسی یک زبان جدید این علم را در سایر زبان‎های شی‎گرا نیز به کار بگیرید.

منبع باز:

به‌عنوان یک زبان برنامه‌نویسی منبع باز، پایتون نیز رایگان است. بنابراین، شرکت‎های کوچک و استارت‌آپ‎ها می‎توانند از این مزیت بزرگ نهایت استفاده را ببرند. هزینه نداشتن و ماهیت ساده این زبان باعث می‎شود تا گروه‎های کوچک بتوانند به‌راحتی و به طور مؤثر آن را اداره کنند.

یک زبان با عملکرد بالا:

برای ساخت اپلیکیشن‎های تجاری بزرگ و حساس که نیاز به ثبات و سرعت دارند، پایتون یک انتخاب مناسب است. با در اختیار داشتن کتابخانه‎ها و منابع عظیم، دسترسی به ابزار کمکی مورد نیاز به‌راحتی در کنار شما است.

پایتون و رزبری‌پای:

این زبان برنامه‌نویسی نه‌تنها برای توسعه وب و بازی ایده‎ال است، بلکه اگر قصد داشته باشید کارهای شگفت‌انگیزی با رزبری‌پای انجام دهید، به پایتون نیاز خواهید داشت. از تازه‌کار تا متخصص برنامه‌نویسی، هر کسی می‎تواند با استفاده از پایتون یک اپلیکیشن کاربردی بسازد.

مطلب پیشنهادی

پایتون چیست و در چه زمینه‌هایی به کار گرفته می‌شود؟

همه چیز درباره زبان برنامه‌نویسی قدرتمند و همه‌کاره پایتون

هادوپ

اگر قصد دارید در حوزه بزرگ داده‌ها موفق ظاهر شوید، نمی‎توانید هادوپ را نادیده بگیرید. در ادامه مهم‌ترین دلایل اهمیت یادگیری این فریم‌ورک را بررسی می‎کنیم.

پرقدرت و منبع باز:

هادوپ به‌عنوان یک فریم‌ورک منبع باز به‌راحتی می‎تواند حجم زیادی از داده را ذخیره و پردازش کند. قدرت پردازش و توانایی‎های آن نیز مثال‌زدنی است. فورستر درباره هادوپ می‎گوید: «این فریم‌ورک به یک ابزار ضروری برای سازمان‎ها تبدیل شده است و آن را به سنگ بنای هر گونه سکوی داده انعطاف‌پذیر مورد نیاز در عصر تحلیل داده تبدیل کرده است.»

 بازار هادوپ و تجزیه و تحلیل بزرگ داده‌ها تا پایان سال ۲۰۱۷ به ۱۳٫۹ میلیارد دلار خواهد رسید.

مناسب بازاریابی:

هادوپ می‎تواند با کمک به سازمان‎ها در برآورده کردن نیازهای بازاریابی آن‌ها تغییرات بزرگی در ساختار این مؤسسات به وجود آورد. این کار با تجزیه و تحلیل خرده‌فروشی‎ها و کسب اطلاعات بیشتر درباره الگوهای رفتاری مشتريان در وب انجام می‎شود و با ارائه توصیه‎های فردی به هدف شخصی‌سازی کمک می‎کند.

یکی از سریع‎ترین فناوری‎های در حال رشد:

این فریم‌ورک و NoSQL توسط سازمان تحقيقات فناوری ویکی‎بون به‌عنوان سریع‎ترین فناوری‎های در حال رشد در بازار تجزیه و تحلیل داده معرفی شده‎اند. این یک انگیزه قوی برای شما است که اگر نمی‎خواهید از این قافله عقب بمانید، هرچه سریع‎تر به یادگیری هادوپ بپردازید. یک گزارش دیگر در این زمینه حاکی از آن است که بازار هادوپ و تجزیه و تحلیل بزرگ داده‌ها تا پایان سال ۲۰۱۷ به ۱۳٫۹ میلیارد دلار خواهد رسید. (شکل ۲) 

شکل ۲

مطلب پیشنهادی

۹ منبع آنلاین و رایگان آموزش برنامه‌نویسی

افزایش توان‌مندی‌های فردی

فراهم آوردن فرصت‎های فوق‌العاده در طیفی گسترده‎ از زمینه‎ها: متخصصان هادوپ با یافتن فرصت‎های شغلی مناسب در صنایع گوناگون می‎توانند نقش‎های گوناگونی از قبیل معمار هادوپ، توسعه‌دهنده هادوپ، متخصص داده و مدیریت هادوپ را به دست آورند. علاوه بر این، به‌کارگیری این فناوری تنها در شرایطی ممکن خواهد بود که متخصصان درک عمیقی از این فریم‌ورک داشته باشند.
خوب بودن درآمد: هادوپ یکی از مهم‌ترین مهارت‎های مورد نیاز در بازار بزرگ داده‌ها است و فارغ‌التحصیلان توسعه هادوپ می‎توانند انتظار دریافت دستمزدهای بالایی را داشته باشند. سازمان‎های مرتبط با علم تجزیه و تحلیل داده با رضایت کامل متخصصان مسلط به هادوپ را استخدام و دستمزدهای بالایی را به آن‌ها پرداخت می‎کنند.
آینده روشن: برای هر متخصصی که به‌دنبال پیشرفت در دامنه بزرگ داده‌ها است، یادگیری این مهارت در مقطعی از حرفه آن‌ها ضروری و اجتناب‌ناپذیر می‎شود. بازار بزرگ داده‌ها به طرز چشمگيری در حال رشد است و هادوپ نیز به‌عنوان یک فریم‌ورک از این قاعده مستثنا نیست.
پذیرفته شدن به‌سرعت در بین شرکت‎های بزرگ جهانی: شرکت‎های بزرگی مثل دل، آمازون وب سرویس، ای‎بی‎ام، یاهو، مایکروسافت، گوگل، ای‎بی و اوراکل رقابت بزرگی را در به‌کارگیری این فریم‌ورک آغاز کرده‎اند. اگر شما هم می‎خواهید بخشی از این بازی بزرگ باشید، هرچه زودتر دست به کار شوید.