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十種程序語言幫你讀懂大數(shù)據(jù)的“秘密”

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關(guān)鍵詞: 大數(shù)據(jù)

      隨著大數(shù)據(jù)的熱潮不斷升溫,幾乎各個領(lǐng)域都有洪水傾瀉般的信息涌來,面對用戶成千上萬的瀏覽記錄、記錄行為數(shù)據(jù),如果就單純的Excel來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足的。但如果只用一些操作軟件來分析,而不怎么如何用邏輯數(shù)據(jù)來分析的話,那也只是簡單的數(shù)據(jù)處理。

      替代性很高的工作,而無法深入規(guī)劃策略的核心。

      當(dāng)然,基本功是最不可忽略的環(huán)節(jié),想要成為數(shù)據(jù)科學(xué)家,對于這幾個程序你應(yīng)該要有一定的認(rèn)識:

      R

      若要列出所有程序語言,你能忘記其他的沒關(guān)系,但最不能忘的就是R。從1997年悄悄地出現(xiàn),最大的優(yōu)勢就是它免費,為昂貴的統(tǒng)計軟件像是Matlab或SAS的另一種選擇。

      但是在過去幾年來,它的身價大翻轉(zhuǎn),變成了資料科學(xué)界眼中的寶。不只是木訥的統(tǒng)計學(xué)家熟知它,包括WallStreet交易員、生物學(xué)家,以及硅谷開發(fā)者,他們都相當(dāng)熟悉R。多元化的公司像是Google、Facebook、美國銀行以及NewYorkTimes通通都使用R,它的商業(yè)效用持續(xù)提高。

      R的好處在于它簡單易上手,透過R,你可以從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中篩選你要的數(shù)據(jù),從復(fù)雜的模型函數(shù)中操作數(shù)據(jù),建立井然有序的圖表來呈現(xiàn)數(shù)字,這些都只需要幾行程序代碼就可以了,打個比方,它就像是好動版本的Excel。

      R最棒的資產(chǎn)就是活躍的動態(tài)系統(tǒng),R社群持續(xù)地增加新的軟件包,還有以內(nèi)建豐富的功能集為特點。目前估計已有超過200萬人使用R,最近的調(diào)查顯示,R在數(shù)據(jù)科學(xué)界里,到目前為止最受歡迎的語言,占了回復(fù)者的61%(緊追在后的是39%的Python)。

      它也吸引了WallStreet的注目。傳統(tǒng)而言,證券分析師在Excel檔從白天看到晚上,但現(xiàn)在R在財務(wù)建模的使用率逐漸增加,特別是可視化工具,美國銀行的副總裁NiallO Conno說,“R讓我們俗氣的表格變得突出”。

      在數(shù)據(jù)建模上,它正在往逐漸成熟的專業(yè)語言邁進(jìn),雖然R仍受限于當(dāng)公司需要制造大規(guī)模的產(chǎn)品時,而有的人說他被其他語言篡奪地位了。

      “R更有用的是在畫圖,而不是建模。”頂尖數(shù)據(jù)分析公司Metamarkets的CEO,MichaelDriscoll表示,

      “你不會在Google的網(wǎng)頁排名核心或是Facebook的朋友們推薦算法時看到R的蹤影,工程師會在R里建立一個原型,然后再到Java或Python里寫模型語法”。

      舉一個使用R很有名的例子,在2010年時,PaulButler用R來建立Facebook的世界地圖,證明了這個語言有多豐富多強(qiáng)大的可視化數(shù)據(jù)能力,雖然他現(xiàn)在比以前更少使用R了。

      “R已經(jīng)逐漸過時了,在龐大的數(shù)據(jù)集底下它跑的慢又笨重”Butler說。

      所以接下來他用什么呢?

      Python

      如果說R是神經(jīng)質(zhì)又令人喜愛的Geek,那Python就是隨和又好相處的女生。

      Python結(jié)合了R的快速、處理復(fù)雜數(shù)據(jù)采礦的能力以及更務(wù)實的語言等各個特質(zhì),迅速地成為主流,Python比起R,學(xué)起來更加簡單也更直觀 ,而且它的生態(tài)系統(tǒng)近幾年來不可思議地快速成長,在統(tǒng)計分析上比起R功能更強(qiáng)。

      Butler說,“過去兩年間,從R到Python地顯著改變,就像是一個巨人不斷地推動向前進(jìn)‘。

      在數(shù)據(jù)處理范疇內(nèi),通常在規(guī)模與復(fù)雜之間要有個取舍,而Python以折衷的姿態(tài)出現(xiàn)。IPythonNotebook(記事本軟件)和NumPy被用來暫時存取較低負(fù)擔(dān)的工作量,然而Python對于中等規(guī)模的數(shù)據(jù)處理是相當(dāng)好的工具;Python擁有豐富的資料族,提供大量的工具包和統(tǒng)計特征。

      美國銀行用Python來建立新產(chǎn)品和在銀行的基礎(chǔ)建設(shè)接口,同時也處理財務(wù)數(shù)據(jù),”Python是更廣泛又相當(dāng)有彈性,所以大家會對它趨之若鶩。“O Donnell如是說。

      然而,雖然它的優(yōu)點能夠彌補R的缺點,它仍然不是最高效能的語言,偶爾才能處理龐大規(guī)模、核心的基礎(chǔ)建設(shè)。Driscoll是這么認(rèn)為的。

      Julia

      今日大多數(shù)的數(shù)據(jù)科學(xué)都是透過R、Python、Java、Matlab及SAS為主,但仍然存在著鴻溝要去彌補,而這個時候,新進(jìn)者Julia看到了這個痛點。

      Julia仍太過于神秘而尚未被業(yè)界廣泛的采用,但是當(dāng)談到它的潛力足以搶奪R和Python的寶座時,數(shù)據(jù)黑客也難以解釋。原因在于Julia是個高階、不可思議的快速和善于表達(dá)的語言,比起R要快的許多,比起Python又有潛力處理更具規(guī)模的數(shù)據(jù),也很容易上手。

      ”Julia會變的日漸重要,最終,在R和Python可以做的事情在Julia也可以“。Butler是這么認(rèn)為的。

      就現(xiàn)在而言,若要說Julia發(fā)展會倒退的原因,大概就是它太年輕了。Julia的數(shù)據(jù)小區(qū)還在初始階段,在它要能夠和R或Python競爭前,它還需要更多的工具包和軟件包。

      Driscoll說,它就是因為它年輕,才會有可能變成主流又有前景。

      Java

      Driscoll說,Java和以Java為基礎(chǔ)的架構(gòu),是由硅谷里最大的幾家科技公司的核心所建立的,如果你從Twitter、Linkedin或是Facebook里觀察,你會發(fā)現(xiàn)Java對于所有數(shù)據(jù)工程基礎(chǔ)架構(gòu)而言,是非常基礎(chǔ)的語言。

      Java沒有和R和Python一樣好的可視化功能,它也不是統(tǒng)計建模的最佳工具,但是如果你需要建立一個龐大的系統(tǒng)、使用過去的原型,那Java通常會是你最基的選擇。

      Hadoop and Hive

      為了迎合大量數(shù)據(jù)處理的需求,以Java為基礎(chǔ)的工具群興起。Hadoop為處理一批批數(shù)據(jù)處理,發(fā)展以Java為基礎(chǔ)的架構(gòu)關(guān)鍵; 相較于其他處理工具,Hadoop慢許多,但是無比的準(zhǔn)確和可被后端數(shù)據(jù)庫分析廣泛使用。和Hive搭配的很好,Hive是基于查詢的架構(gòu)下,運作的相當(dāng)好 。

      Scala

      又是另一個以Java為基礎(chǔ)的語言,和Java很像,對任何想要進(jìn)行大規(guī)模的機(jī)械學(xué)習(xí)或是建立高階的算法,Scala會是逐漸興起的工具。它是善于呈現(xiàn)且擁有建立可靠系統(tǒng)的能力。

      ”Java像是用鋼鐵建造的;Scala則是讓你能夠把它拿進(jìn)窯烤然后變成鋼的黏土“Driscoll說。

      KafkaandStorm

      說到當(dāng)你需要快速的、實時的分析時,你會想到什么?Kafka將會是你的最佳伙伴。其實它已經(jīng)出現(xiàn)五年有了,只是因為最近串流處理興起才變的越來越流行。

      Kafka是從Linkedin內(nèi)誕生的,是一個特別快速的查詢訊息系統(tǒng)。Kafka的缺點呢?就是它太快了,因此在實時操作時它會犯錯,有時候會漏掉東西。

      魚與熊掌不可兼得,“必須要在準(zhǔn)確度跟速度之間做一個選擇”,Driscoll說。所以全部在硅谷的科技大公司都利用兩個管道: 用Kafka或Storm處理實時數(shù)據(jù),接下來打開Hadoop處理一批批處理數(shù)據(jù)系統(tǒng),這樣聽起來有點麻煩又會有些慢,但好處是,它非常非常精準(zhǔn)。

      Storm是另一個從Scala寫出來的架構(gòu),在硅谷逐漸大幅增加它在串流處理的受歡迎程度,被Twitter并購,這并不意外,因為Twitter對快速事件處理有極大的興趣。

      Matlab

      Matlab可以說是歷久不衰,即使它標(biāo)價很高;在非常特定的利基市場它使用的相當(dāng)廣泛,包括密集的研究機(jī)器學(xué)習(xí)、信號處理、圖像辨識等等。

      Octave

      Octave和Matlab很像,除了它是免費的之外。然而,在學(xué)術(shù)信號處理的圈子,幾乎都會提到它。

      GO

      GO是另一個逐漸興起的新進(jìn)者,從Google開發(fā)出來的,放寬點說,它是從C語言來的,并且在建立強(qiáng)大的基礎(chǔ)架構(gòu)上,漸漸地成為Java和Python的競爭者。

      這么多的軟件可以使用,但我認(rèn)為不見得每個都一定要會才行,知道你的目標(biāo)和方向是什么,就選定一個最適合的工具使用吧!可以幫助你提升效率又達(dá)到精準(zhǔn)的結(jié)果。

    (審核編輯: 小丸子1)

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