बिग डेटा के लिए शीर्ष प्रोग्रामिंग भाषाएं – भाग 1: सही टूल्स चुनना

बिग डेटा पर पिछले ब्लॉग में, हमने डेटा इंटीग्रेशन टूल्स, फंक्शनल आर्किटेक्चर की आठवीं परत के बारे में बात की थी। इस ब्लॉग में मैं उन डेटा भाषाओं को सूचीबद्ध करूंगा जो फंक्शनल लेयर आर्किटेक्चर की नौवीं परत बनाती हैं।

बिग डेटा प्रोजेक्ट अब सभी उद्योगों में आम हैं चाहे बड़े या छोटे सभी बिग डेटा द्वारा प्रदान की जाने वाली सभी अंतर्दृष्टि का लाभ उठाने की मांग कर रहे हैं। हालांकि हम कितने भी उन्नत और GUI-आधारित सॉफ्टवेयर विकसित करें, कंप्यूटर प्रोग्रामिंग सभी के मूल में है। मुझे आशा है कि टूल्स के प्रकारों पर पिछले ब्लॉग आपकी कंपनी के लिए बिग डेटा संगठन की योजना में मददगार रहे होंगे। लेकिन एक परत अभी भी अधूरी है, जिसके बिना आप यात्रा में थोड़ा आगे जा सकते हैं। लेकिन बाद में यात्रा में जब डेटा खतरनाक मात्रा में बढ़ता है, तो यह जटिल हो जाता है। और तब आपके लिए एकमात्र बचाव डेटा भाषाएं होंगी।

डेटा भाषाओं की सूची

1. Java –

Java की अडिग लोकप्रियता यह जानने के लिए पर्याप्त सबूत है कि यह डेटा साइंस के लिए सबसे अच्छी प्रोग्रामिंग भाषा है। JVM इकोसिस्टम का हिस्सा सभी प्लेटफॉर्म, जैसे MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark, और Apache Beam Java के साथ संगत हैं। Java आपको डीबगिंग टूल्स, मॉनिटरिंग टूल्स, लाइब्रेरी और प्रोफाइलर्स के मोंगो संग्रह तक पहुंच देता है, इसलिए यह डेटा साइंस के लिए सबसे अधिक परीक्षित, संशोधित और सिद्ध भाषा है।

Java द्वारा प्रदान किया जाने वाला सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह प्लेटफॉर्म इंडिपेंडेंट है और एक बार कंपाइल होने पर किसी भी प्लेटफॉर्म पर निष्पादित किया जा सकता है। इसलिए भाषा-विशिष्ट कंपाइलर्स की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

इसके साथ सबसे बड़ी समस्या यह है कि यह हास्यास्पद रूप से वर्बोज है, और इटरेटिव डेवलपमेंट के लिए कोई REPL नहीं है।

2. R –

R प्रोग्रामिंग भाषा डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों द्वारा उपयोग की जाने वाली शीर्ष 2 प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। R प्रोग्रामिंग भाषा अन्य भाषाओं से बहुत अलग है क्योंकि यह अनिवार्य रूप से सांख्यिकीय कंप्यूटिंग और ग्राफिक्स के लिए एक समर्पित भाषा है। इसलिए, यह किसी भी भाषा का विकल्प नहीं है। R में सरल और स्पष्ट अपील है। R का उपयोग इन गणनाओं की बड़ी संख्या को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है, तब भी जब पंक्ति और कॉलम डेटा लगातार बदल रहा हो या बढ़ रहा हो।

R का उपयोग Google, Facebook, Twitter और कई अन्य सेवाओं के पीछे एल्गोरिदम बनाने के लिए किया गया था। यह Linux, Windows और MacOS पर चल सकता है।

3. SQL –

SQL स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज का संक्षिप्त नाम है जो दशकों से डेटा स्टोर करने और पुनर्प्राप्त करने के केंद्र में रहा है। यह डेटा विश्लेषकों के बीच एक अत्यधिक लोकप्रिय टूल बना हुआ है। SQL के साथ पूरा किए जा सकने वाले कुछ कार्य हैं:

1. यह आपको डेटाबेस के साथ इंटरैक्ट करने में मदद करता है
2. यह डेटा के महासागर से प्रासंगिक जानकारी को फ़िल्टर करने के लिए उपयोग किया जाता है।
3. यह संपूर्ण डेटाबेस टेबल को प्रोसेस करने के बजाय डेटा के केवल प्रासंगिक हिस्से को निकालकर और प्रोसेस करके ऑनलाइन अनुरोधों और क्वेरी के लिए टर्नअराउंड समय को कम कर सकता है।
4. यह रिलेशनल डेटाबेस के प्रबंधन और डेटा पर विभिन्न संचालन करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक मानकीकृत प्रोग्रामिंग भाषा है

यह भी देखें: सर्वश्रेष्ठ 19 मुफ्त डेटा माइनिंग टूल्स

4. Hadoop –

Hadoop डेटा साइंस के लिए सर्वश्रेष्ठ ओपन सोर्स प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। इसमें एक जावा-आधारित प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क है जो वितरित कंप्यूटिंग वातावरण में अत्यंत बड़े डेटा सेट के प्रसंस्करण और भंडारण का समर्थन करता है। यदि आप Hadoop के बारे में कुछ भी पढ़ रहे हैं तो नन्हे हाथी की तस्वीर आए बिना कोई संभावना नहीं है। और यदि आप इसके सामने आते हैं तो आप निश्चित रूप से Hadoop के बारे में पढ़ रहे हैं।

Hadoop को आपके बिग डेटा एप्लिकेशन वातावरण में मजबूत होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और यह व्यक्तिगत सर्वर या क्लस्टर के विफल होने पर भी अपनी कार्यक्षमता जारी रखेगा। इसे एकल सर्वर से हजारों मशीनों तक स्केल अप करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, प्रत्येक स्थानीय गणना और भंडारण की पेशकश करता है।

हालांकि Hadoop कुछ अन्य प्रसंस्करण टूल्स की तुलना में धीमा है, लेकिन यह साबित हुआ है कि परिणाम बहुत सटीक हैं और जो इसे बैकएंड विश्लेषण के लिए सर्वश्रेष्ठ विकल्प बनाता है।

5. JavaScript –

JavaScript एक लोकप्रिय, शक्तिशाली, गतिशील और सबसे व्यापक स्क्रिप्टिंग और प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग वेब के लिए शानदार वेबसाइट और गेम बनाने के लिए किया जाता है। हम अभी भी वेबसाइट और वेब एप्लिकेशन के बारे में भ्रमित हैं। यह C भाषा से अपने सिंटैक्स का अधिकांश भाग प्राप्त करता है। JavaScript की सबसे लाभकारी विशेषता यह है कि यह सभी ब्राउज़रों के साथ संगत है, और 90% से अधिक वेब पेजों में उपयोग किया जाता है।

Java भाषा से पूरी तरह असंबंधित होने के बावजूद, यह अभी भी डेवलपर्स को क्लाइंट-साइड स्क्रिप्ट निष्पादित करने, उपयोगकर्ता के साथ रीयल-टाइम में इंटरैक्ट करने, ब्राउज़र को नियंत्रित करने और सर्वर के साथ अतुल्यकालिक रूप से संवाद करने की पहुंच देता है।

6. SAS –

SAS स्टैटिस्टिकल एनालिसिस सिस्टम का संक्षिप्त रूप है जो डेटा साइंस के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग भाषाओं का लीडर है। यह निजी संगठन में उच्चतम हिस्सेदारी के साथ वाणिज्यिक विश्लेषण स्थान में सर्वश्रेष्ठ में से एक है। SAS का उपयोग 1960 के दशक से सांख्यिकीय मॉडलिंग के लिए किया जाता रहा है और कई वर्षों के अपडेट और परिशोधन के बाद भी यह स्थिति बरकरार है। इसकी लोकप्रियता के पीछे मुख्य कारण सांख्यिकीय कार्यों की इसकी विस्तृत श्रृंखला है जिसमें एक उपयोगकर्ता के अनुकूल GUI है जिसे बहुत कम समय में सीखा जा सकता है। SAS में डेटाबेस और फ्लैट, अनफॉर्मेटेड फाइलों तक पहुंचने, डेटा में हेरफेर करने, और वेब पेज और अन्य गंतव्यों पर प्रकाशन के लिए ग्राफिकल आउटपुट उत्पन्न करने के लिए विभिन्न प्रकार के घटक शामिल हैं।

7. SPSS –

SPSS स्टैटिस्टिक्स लॉजिकल बैच्ड और नॉन-बैच्ड सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाने वाला एक सॉफ्टवेयर पैकेज है। SPSS एक Windows-आधारित प्रोग्राम है जिसका उपयोग डेटा एंट्री और विश्लेषण करने और टेबल और ग्राफ बनाने के लिए किया जा सकता है। यह बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने में सक्षम है और पाठ में कवर किए गए सभी विश्लेषण और बहुत कुछ कर सकता है।

IBM SPSS दशकों से उपयोग में है और तब से यह सांख्यिकीविदों और डेटा वैज्ञानिकों के लिए शक्तिशाली टूल प्रदान कर रहा है। वर्षों में, SPSS प्लेटफॉर्म डेटा माइनिंग प्रक्रिया के सभी चरणों का समर्थन करने के लिए विकसित हुआ है, जिसमें नीचे शामिल हैं –

1. मॉडल विकास
2. मॉडल तैनाती
3. मॉडल रिफ्रेश

डेटा साइंस के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग भाषाओं की मेरी सूची अभी पूरी नहीं हुई है। सूची का शेष भाग अगले ब्लॉग में जारी रहेगा। तब तक मुझे टिप्पणियों में नीचे डेटा साइंस के लिए अपनी पसंदीदा प्रोग्रामिंग भाषा बताएं।