डेटा साइंस का अवलोकन
जब हम डेटा के सेट पर काम करते हैं तो हम उस डेटासेट पर विभिन्न सांख्यिकीय फंक्शन्स लागू करते हैं। इन फंक्शन्स का उपयोग वर्णनात्मक सांख्यिकी, सांख्यिकीय परीक्षण, प्लॉटिंग फंक्शन्स आदि के व्यापक अन्वेषण के लिए किया जाता है। डेटा साइंस वास्तव में एल्गोरिदमिक विकास, डेटा इन्फरेंस और प्रौद्योगिकी का एक बहु-विषयक अन्वेषण है, विशेष रूप से विश्लेषणात्मक रूप से जटिल समस्याओं को हल करने के लिए। डेटा साइंस के मूल में डेटा होता है।
पायथन में, पैंडास डेटा विश्लेषण लाइब्रेरीज में से एक है, जिसका उपयोग एक्सेल स्प्रेडशीट, CSV और अन्य डेटा स्रोतों से डेटा आयात करने के लिए किया जाता है।
R का अवलोकन
R एक ओपन सोर्स भाषा है। यह भाषा बहुत लोकप्रिय है, क्योंकि यह अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल वातावरण विकसित करने और डेटा विश्लेषण, सांख्यिकी और ग्राफिकल मॉडल करने का एक बेहतर तरीका प्रदान करने में मदद करती है। जब इसे विकसित किया गया था, तब उस समय इस भाषा का उपयोग केवल शैक्षणिक और अनुसंधान क्षेत्रों के लिए किया जाता था। लेकिन आजकल, एंटरप्राइज वर्ल्ड भी इसका उपयोग करता है। अब R कॉर्पोरेट दुनिया में सबसे तेजी से बढ़ती सांख्यिकीय भाषाओं में से एक है।
डेटा साइंस के लिए विशेषताएं:
R एक विशाल समुदाय से संबंधित है। यह समुदाय मेलिंग लिस्ट्स, उपयोगकर्ता-योगदान दस्तावेज़ीकरण और एक बहुत सक्रिय स्टैक ओवरफ्लो समूह के माध्यम से सहायता प्रदान करता है। CRAN क्यूरेटेड R पैकेजेस का एक विशाल रिपॉजिटरी है जिसमें उपयोगकर्ता आसानी से योगदान कर सकते हैं। यह R फंक्शन्स और डेटा का एक संग्रह है। यह बिना किसी चीज़ को स्क्रैच से विकसित किए नवीनतम तकनीकों और कार्यक्षमताओं को विकसित करना आसान बनाता है।
कार्यक्षमताएं
R में डेटा विश्लेषण के लिए कई अंतर्निहित फंक्शन्स हैं। R भाषा मुख्य रूप से सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण उद्देश्यों के लिए लागू होती है। R में डिफ़ॉल्ट रूप से कई टूल्स हैं, जो डेटा विश्लेषण से संबंधित शोध और विकास में बहुत आवश्यक हैं।
आवेदन के प्रमुख डोमेन
डेटा विश्लेषण के लिए, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन एक बहुत महत्वपूर्ण हिस्सा है। चूंकि R ggplot2, ggvis, लैटिस आदि जैसे कई पैकेज प्रदान करता है, जो इन कार्यान्वयनों को आसान बनाने में बहुत सहायक हैं।
पैकेजों की उपलब्धता:
R में डेटा साइंस से संबंधित एप्लिकेशन को लागू करने के लिए कई पैकेज हैं। बड़ी संख्या में पैकेजों की उपलब्धता ने R को सबसे संसाधनपूर्ण और बहुमुखी बना दिया है।
R का उपयोग कब और कैसे करें
जब डेटा विश्लेषण कार्य के लिए स्टैंडअलोन कंप्यूटिंग या व्यक्तिगत सर्वर पर विश्लेषण की आवश्यकता होती है, उन स्थितियों में R का उपयोग किया जाता है। यह भाषा खोजपूर्ण कार्य के लिए बहुत उपयोगी है और यह किसी भी प्रकार के डेटा विश्लेषण को संभाल सकती है और समस्या की दिशा में एक बड़ा समाधान प्राप्त कर सकती है।
अनुप्रयोग
R भाषा ज्यादातर डेटा साइंस वातावरण में लागू होती है।
पायथन
पायथन का अवलोकन
पायथन एक बहुत लचीली भाषा है, यह कुछ नया करने के लिए बहुत अच्छी है और मुख्य रूप से पठनीयता और सरलता पर केंद्रित है। पायथन में डेटा साइंस से संबंधित एप्लिकेशन के विभिन्न क्षेत्रों पर काम करने के लिए कई पैकेज हैं।
डेटा साइंस के लिए विशेषताएं
डेटा सेट में आउटलेयर्स खोजने के लिए पायथन और R दोनों अच्छे हैं लेकिन डेटासेट अपलोड करने और आउटलेयर्स खोजने के लिए वेब सर्विस के मामले में, पायथन बेहतर है।
कार्यक्षमताएं
पायथन एक सामान्य-उद्देश्य प्रोग्रामिंग भाषा है इसलिए अधिकांश डेटा विश्लेषण कार्यक्षमताएं उपलब्ध हैं।
आवेदन के प्रमुख डोमेन
पायथन भी लसैग्ने, कैफे, केरस, Mxnet, OpenNN, टेंसरफ्लो आदि जैसे पैकेज प्रदान करता है। ये पैकेज डीप न्यूरल नेटवर्क विकसित करने की अनुमति देते हैं जो पायथन में कहीं अधिक सरल हैं।
पैकेजों की उपलब्धता
पायथन में डेटा विश्लेषण के लिए कुछ पैकेज हैं, जैसे पैंडास और साइकिट-लर्न। लेकिन यह लक्ष्य को प्राप्त करना बहुत आसान बनाता है।
पायथन का उपयोग कब और कैसे करें
जब हमारे डेटा विश्लेषण कार्यों को वेब ऐप्स के साथ एकीकृत करने की आवश्यकता होती है या यदि सांख्यिकी कोड को प्रोडक्शन डेटाबेस में शामिल करने की आवश्यकता होती है तो उन स्थितियों में पायथन का उपयोग किया जाता है। यह प्रोडक्शन उपयोग के लिए एल्गोरिदम को लागू करने के लिए एक बहुत लोकप्रिय उपकरण है।
अनुप्रयोग
पायथन कई क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, जैसे कि:
- कंप्यूटर विजन करना (फेस-डिटेक्शन और कलर-डिटेक्शन जैसी सुविधाएं)
- गेम विकसित करना
- मशीन लर्निंग करना (कंप्यूटर को सीखने की क्षमता देना)
- वेबसाइट बनाना
- रोबोटिक्स सक्षम करना
- स्क्रिप्टिंग करना
- वेब ब्राउज़र को ऑटोमेट करना
- वैज्ञानिक कंप्यूटिंग करना
- डेटा विश्लेषण करना
- वेब स्क्रैपिंग करना (वेबसाइटों से डेटा हार्वेस्ट करना)
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाना
