ภาษาโปรแกรมสำหรับ Big Data – ภาค 1: เลือกเครื่องมือที่เหมาะสม

ในบล็อกล่าสุดเกี่ยวกับ Big Data เราพูดถึง Data Integration Tools ชั้นที่ 8 ของ Functional Architecture ในบล็อกนี้จะรายการ Data Languages ที่เป็นชั้นที่ 9 ของ Functional Layer Architecture

โปรเจกต์ Big Data ปัจจุบันพบได้ทั่วทุกอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะใหญ่หรือเล็ก ทุกคนหาประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่ Big Data ให้มา แม้ซอฟต์แวร์ GUI based ขั้นสูงจะพัฒนาได้ โปรแกรมมิ่งคอมพิวเตอร์ยังคงเป็นหัวใจสำคัญของทุกอย่าง ผมหวังว่าบล็อกก่อนหน้าเกี่ยวกับประเภทเครื่องมือจะช่วยในการวางแผน Big Data Organization ของบริษัทคุณ แตยังมีชั้นหนึ่งเหลือไม่เสร็จ ซึ่งโดยไม่มีคุณสามารถไปข้างหน้าได้บ้าง แต่ภายหลังเมื่อข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างน่ากลัว มันจะซับซ้อน และการช่วยชีวิตเดียวสำหรับคุณคือ Data Languages

รายการ Data Languages

1. Java –

ความนิยมของ Java ที่ไม่ล้มเหลวพิสูจน์ว่าเป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่ดีที่สุดสำหรับ data science ทุกแพลตฟอร์มที่เป็นส่วนของ JVM ecosystem เช่น MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark, และ Apache Beam เข้ากันได้กับ Java Java ให้คุณเข้าถึง mongo collections ของ debugging tools, monitoring tools, libraries และ profilers ทำให้เป็นภาษาที่ทดสอบ ปรับปรุง และพิสูจน์แล้วมากที่สุดสำหรับ data science

ประโยชน์ใหญ่ที่สุดของ Java คือ platform independent และคอมไพล์ครั้งเดียวรันบนแพลตฟอร์มไหนก็ได้ กำจัดความต้องการคอมไพลอร์เฉพาะภาษา

ปัญหาใหญ่คือมัน verbose อย่างมาก และไม่มี REPL สำหรับการพัฒนา iterative

2. R –

ภาษาโปรแกรมมิ่ง R อยู่ใน top 2 ภาษาที่ data scientists และ analysts ใช้ R แตกต่างจากภาษาอื่นๆ เพราะมันเป็น dedicated language สำหรับ statistical computing และ graphics นั่นคือมันไม่ใช่ substitute ของภาษาใดๆ R มีความน่าสนใจง่ายและชัดเจน R ใช้สร้างอัลกอริทึมเบื้องหลัง Google, Facebook, Twitter และบริการอื่นๆ มากมาย รันบน Linux, Windows และ macOS ได้

3. SQL –

SQL ย่อมาจาก Structured Query Language ซึ่งอยู่ที่หัวใจการจัดเก็บและดึงข้อมูลมาหลายทศวรรษ มันยังคงเป็นเครื่องมือยอดนิยมในหมู่นักวิเคราะห์ข้อมูล งานบางอย่างที่ทำได้กับ SQL:

1. ช่วยโต้ตอบกับฐานข้อมูล
2. ใช้กรองข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากมหาสมุทรข้อมูล
3. ลด turnaround time สำหรับคำขอและคิวรีออนไลน์ โดยสกัดเฉพาะส่วนที่เกี่ยวข้องและประมวลผล แทนที่จะประมวลผลตารางฐานข้อมูลทั้งหมด
4. เป็นภาษาโปรแกรมมิ่งมาตรฐานสำหรับจัดการ relational databases และดำเนินการต่างๆ บนข้อมูล

อ่านเพิ่มเติม: Best 19 Free Data Mining Tools

4. Hadoop –

Hadoop เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมมิ่ง open source ที่ดีที่สุดสำหรับ data science มีเฟรมเวิร์กโปรแกรมมิิง berbasis Java ที่รองรับการประมวลผลและจัดเก็บชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างสุดโต่งในสภาพแวดล้อม distributed computing หากคุณอ่านอะไรเกี่ยวกับ Hadoop ไม่มีทางที่คุณจะไม่เจอรูปช้างเล็กๆ น้อยๆ และถ้าเจอ แสดงว่าคุณอ่านเกี่ยวกับ Hadoop อยู่

Hadoop ออกแบบให้ robust ในสภาพแวดล้อม Big Data applications และทำงานต่อได้แม้เซิร์ฟเวอร์หรือคลัสเตอร์แต่ละตัวล้มเหลว ออกแบบให้ scale up จาก single servers ไปจนถึงพันเครื่อง แต่ละเครื่องให้ local computation และ storage

แม้ Hadoop จะช้ากว่าบาง processing tools แต่พิสูจน์แล้วว่าผลลัพธ์แม่นยำมาก ทำให้เป็นตัวเลือกดีที่สุดสำหรับ backend analysis

5. JavaScript –

JavaScript เป็นภาษาสคริปติ้งและโปรแกรมมิ่งที่นิยม ทรงพลัง ไดนามิก และแพร่หลายที่สุด ใช้สร้างเว็บไซต์และเกมสำหรับเว็บ เรายังสับสนระหว่าง website และ web application มัน derive ส่วนใหญ่ของ syntax จากภาษา C ฟีเจอร์ที่ประโยชน์ที่สุดคือเข้ากันได้กับทุก browser และใช้ในเกิน 90% ของเว็บเพจทั้งหมด

แม้จะ unrelated กับ Java ก็ตาม มันยังให้การเข้าถึงนักพัฒนา execute client-side scripts โต้ตอบกับผู้ใช้ real-time ควบคุม browser และ communicate แบบ asynchronous กับ server

6. SAS –

SAS ย่อมาจาก Statistical Analysis system เป็นผู้นำของภาษาโปรแกรมมิ่งที่ดีที่สุดสำหรับ data science อยู่ในอันดับนำของ commercial analytics space ด้วย market share สูงสุดในองค์กรส่วนตัว SAS ถูกใช้สำหรับ statistical modelling ตั้งแต่ทศวรรษ 1960 และยังคงตำแหน่งหลังการอัปเดตและการปรับปรุงหลายปี สาเหตุหลักของความนิยมคือ statistical functions ที่กว้างขวางพร้อม GUI ที่ใช้งานง่าย เรียนรู้ได้ในเวลาสั้น SAS ประกอบด้วยคอมโพเนนต์หลากหลายสำหรับเข้าถึงฐานข้อมูลและ flat files, un-formatted files, จัดการข้อมูล และผลิต graphical output สำหรับเผยแพร่บนเว็บและจุดหมายอื่นๆ

7. SPSS –

SPSS statistics เป็นแพ็กเกจซอฟต์แวร์สำหรับ logical batched และ non-batched statistical analysis SPSS เป็นโปรแกรม Windows based ที่ใช้ทำ data entry และ analysis และสร้างตารางและกราฟ สามารถจัดการข้อมูลปริมาณมากและดำเนินการวิเคราะห์ทั้งหมดที่ครอบคลุมในข้อความ และมากกว่านั้น

IBM SPSS ใช้งานมาหลายทศวรรษ และตั้งแต่นั้นมานำเครื่องมือทรงพลังให้สถิติกรและ data scientists ตลอดปี แพลตฟอร์ม SPSS พัฒนาไปเพื่อรองรับทุก phase ของ data mining process ซึ่งรวมถึงด้านล่าง –

1. Model development
2. Model deployment
3. Model refresh

รายการภาษาโปรแกรมมิ่งที่ดีที่สุดสำหรับ data science ของผมยังไม่จบ ส่วนที่เหลือจะต่อในบล็อกถัดไป จนกว่าจะถึงตอนนั้น บอกผมภาษาโปรแกรมมิ่งโปรดสำหรับ data science ของคุณในความคิดเห็นด้านล่าง