Плюсы и минусы использования веб-сайта № 1 для науки о данных
Если вы следили за ландшафтом в техники в последние годы, вы, вероятно, заметили, по крайней мере, две вещи.
Для одного, возможно, заметили, что JavaScript – очень популярный язык в эти дни. С тех пор это растет популярность с момента Node.js Разрешено разработчики JavaScript для записи сервера-бокового кода.
Совсем недавно рамки, такие как Электрон , Cordova и Реагировать – родной позволил разработчикам JavaScript создавать нативные приложения по широкому диапазону платформ.
Вы, вероятно, также заметили, что существует много волнения, связанного с областью науки о данных, особенно машинного обучения. Последние достижения в теории и технологиях сделали это когда-то эзотерическое поле гораздо более доступным для разработчиков.
Вы можете спросить, то, делают ли они натуральное сопряжение? Должны ли данные ученые рассмотреть вопрос о изучении JavaScript?
Большинство данных ученых работают с некоторой комбинацией Python, R и SQL. Если вы новичок в поле, Это языки, которые вы должны освоить первым Отказ
Ученые данные могут также специализироваться на другом языке, такие как Scala, или Java. Есть Многие причины, по которым эти языки настолько популярны Отказ
Но относительно мало данных ученых специализируются на JavaScript.
Тем не менее, учитывая повсеместность JavaScript и популярность данных науки, насколько ученые могут извлечь ученые данные от изучения даже основных оснований языка? А также Как насчет разработчиков JavaScript, которые хотят изучить науку о данных?
Давайте начнем с взгляда на некоторые важные возражения, затем просмотрите некоторые аргументы в пользу.
Против
- Функциональность – JavaScript просто не имеет диапазона пакетов науки и встроенных функций по сравнению с такими языками, как R и Python. Если вы не возражаете, чтобы заново изобрести колесо, это может быть меньше вопроса. Но если вам нужно запустить более сложные анализы, у вас будет выходить из вариантов довольно быстро.
- Производительность – Еще одним преимуществом обширных экосистем Python и R существует ли много руководств и как доступен для практически любых задач науки о данных, которую вы хотите сделать. Для JavaScript это на самом деле не так. Вы, вероятно, сделаете больше дольше выяснения, как решить проблему науки данных в JavaScript, чем в Python или R.
- Многопоточность – Часто полезно обрабатывать большие наборы данных или Беги симуляции параллельно Отказ Однако Node.js не подходит для вычислительно интенсивных задач CPU. Для таких задач, такие языки, как Python, Java или Scala, имеют верхнюю руку над JS. Но проверить Проект Microsoft Napa.js Отказ Он обеспечивает многопоточное время выполнения JavaScript, которое может дополнить Node.js.
- Возможность Стоимость — Возможно, главная причина данных ученых, как правило, не выучить много языков за пределами Python, а r является « Возможность Стоимость ‘. Каждый час, потраченный на изучение другого языка, – это час, который могло бы быть вложен в изучение нового Python Framework или другой библиотеки R. Хотя эти языки доминируют над наукальным рынком науки о данных, больше стимулов их изучить. И поскольку наука данных является такая быстро движущаяся поле, всегда есть что-то новое, чтобы учиться.
Для
- Визуализация – JavaScript Excels при визуализации данных. Библиотеки, такие как D3.js , Chart.js , Plotly.js и Многие другие Сделайте мощные визуализации данных и приборные панели действительно легко построить. Проверьте Некоторые замечательные примеры D3 Действительно
- Интеграция продукта – Все больше и больше компаний используют веб-технологии с узлом стека для создания основного продукта или услуги. Если ваша роль в качестве ученого данных требует, чтобы вы тесно сотрудничали с разработчиками продукта, то он не может повредить «говорить» на одном языке.
- ETL – Технические трубопроводы обработки данных обычно реализуются на языке общего назначения, например, Python, Scala или Java. JavaScript часто не выглядит. Однако это может быть несправедливо. Модуль файловой системы узла «FS» предоставляет отличный API, который позволяет вызовевать стандартные операции файловой системы либо синхронно или асинхронно. Узел также играет вместе с Монгодб И многие другие популярные системы баз данных. Потоки API очень легко работать с потоками больших данных – другое потенциальное преимущество для ETL. Как упомянуто выше, для многопотативной и параллельной обработки см. Проект Microsoft Napa.js Отказ
- Tensorflow.js – Кто говорит, что JS не может проложить прохладные машины? Ранее в 2018 году, Tensorflow.js был выпущен . Это приносит машинное обучение разработчикам JavaScript – как в браузере, так и на стороне сервера. Tensorflow Это популярная библиотека машин, разработанная Google и сделала открытый источник в 2015 году. Признание жеста, распознавание объекта, музыкальная композиция … Вы называете его, вы, вероятно, можете иметь его. Лучшее, что вы можете сделать прямо сейчас посмотрите на некоторые демонстрации Отказ
Заключение
Итак, следует ли данные ученым изучать JavaScript?
Обучение JavaScript не повредит вашему Resumé. Но не узнайте его как замена на другие языки.
В качестве первого языка лучший совет состоит в том, чтобы узнать один из Python или R. Вы также должны быть комфортно с использованием некоторого языка базы данных, такие как SQL или MongoDB.
Однако, как только вы знакомы с основы, вы можете больше специализироваться. Возможно, вы хотите узнать Apache Spark Для работы с гигантскими, распределенными наборами наборах. Или, может быть, вы предпочитаете изучать другой язык, такой как Scala, или Matlab или Julia.
Почему бы не учитывать JavaScript? Он докажет ценный, если вы хотите специализировать на визуализации данных, или если ваша роль требует, чтобы вы тесно сотрудничали с продуктом, построенным с использованием JavaScript или связанных с ними технологии.
Возможности обучения машины JavaScript стремится быстро. Для некоторых случаев использования, возможно, уже прочная альтернатива обычным наукам данных.
В конечном итоге, решение является практичным, так и личным. Это зависит от того, какие аспекты науки о данных вы находите самые интересные, а какие карьерные возможности вызывают вас больше всего.
Но с Текущие тенденции Одна вещь наверняка. В ближайшие годы JavaScript откроет больше дверей, чем закрывается.
Оригинал: “https://www.freecodecamp.org/news/should-data-scientists-learn-javascript-e611d45804b8/”