数据科学与机器学习编码的区别

所有与计算机相关的职业都需要编程。如果我们是普通用户，则不需要编程技能。人工智能和机器学习是计算机科学的两个方面，从事这些领域工作的人应该能够进行编码。

如果用户想使用别人的库，那么他们不必成为专业的编码员。在这种情况下，只需要了解语法和语义，这就足够了。

数据科学中的编码

高级语言和低级语言由两种不同的代码语言组成。低级语言是用于各种目的的更简单易懂的计算机相关语言。

机器语言基本上是二进制代码，由计算机读取和运行；而汇编语言则处理直接的物理控制以及性能问题。汇编语言通过汇编程序被翻译成机器代码。与高级语言相比，低级编程语言速度更快，占用的内存更少。

第二种是有效地抽象信息和编程概念的编程语言。高级编程语言能够生成不因计算机类型而受影响的代码。它们也更灵活，更人性化，并且在解决问题方面非常有用。

但是，许多数据科学家选择使用高级编程语言在他们的数据库中工作。如果用户有兴趣了解更多关于该领域的信息，他们可能会想以数据科学相关语言作为起点。

机器学习中的编码

机器学习是通过编码实现的。能够编写代码的编码员可以理解算法的工作原理，并能更好地分析和改进其性能。

C++、Java C++和Python是提及最多的三种常用编程语言。但是，它们可能会变得更加具体。在机器学习方面，Lisp、R语言和Prolog等语言至关重要。

但是，确实，以前的JavaScript和HTML等语言知识不是必需的。相反，可以从其他更合适的语言开始，例如Python和R，它们因使用英语术语代替标点符号等特性而被认为相对容易掌握。

一些机器学习专家建议，有兴趣从事该领域的人应该从理解这些概念开始，而不是编写代码。理解使人工智能能够完成其工作基本思想至关重要。

最佳编程语言

在本节中，我们将讨论在机器学习和数据科学项目中使用的最佳编程语言。

Python

Python是全球最常用的数据科学编程语言。该语言灵活且通用。它可以轻松地解释为面向对象的。它还能够支持多种编程范式，例如函数式、结构化和过程式编程。

它也是数据科学中最受欢迎的语言之一。有了Python的模块，数据挖掘和自然语言处理变得容易。它是数据转换更快更好的选择，重复次数少于1000次。Python还可以创建CSV文件，使程序员更容易读取电子表格中的数据。

JavaScript

今天使用了许多Java库，可以解决程序员可能遇到的任何问题。在创建仪表板和展示数据方面，有一些独特的语言。

该语言足够灵活，可以同时处理多个任务。从台式机到电子设备，再到在线应用程序，都可以集成到Java中。Java广泛用于Hadoop等流行处理系统。它也是可以快速扩展并轻松处理大型应用程序的数据科学语言之一。

Scala

这款具有吸引力的先进编程语言早在2003年就已问世。Scala的开发是为了解决Java遇到的问题。它提供了多种应用，从网站开发到机器学习。它也是一种灵活高效的语言，可以处理大量数据。在当今的商业环境中，Scala允许函数式和面向对象编程以及并发和同步处理。

R

R是一种由统计学家为统计学家创建的基于计算机的统计语言。该语言是开源的，工具通常用于统计计算和可视化。但是，它提供了多种数据科学应用，并且R带有一系列有用的数据科学库。R是研究数据集合和执行临时分析的工具。另一方面，循环的迭代次数超过1000次，这使得初学者比Python更难。

SQL

SQL（结构化查询语言）几十年来一直作为一种用于管理数据的计算机语言而受到欢迎。虽然SQL表和查询并非主要用于数据科学任务，但它们可以协助数据科学家与数据库系统进行交互。领域特定的语言对于存储和操作数据库的关系管理系统尤其有益。

Julia

Julia是一种数据科学相关的编码语言，专门为高性能数值技术和计算研究而开发。Julia可以快速应用线性代数等数学概念。它也是处理矩阵的出色工具。Julia的API可用于创建各种前端和后端应用程序的程序。

结论

在当前时代，有超过250种不同的编程语言。Python在这个庞大的市场中是明显的领导者，拥有超过70,000个库和全球820万用户。Python可以与SQL、TensorFlow以及其他数据科学和机器学习框架一起使用。对Python的基本理解也将使我们能够找到计算框架，如Apache Spark，它以其数据工程师能力和海量数据分析应用而闻名。

掌握一门计算机语言的技能对于成为一名优秀的数据科学家至关重要。在决定使用哪种语言之前，数据科学家必须考虑用于数据分析的各种计算机语言的优缺点。