Доклад на тему программные средства и языки программирования используемые для анализа данных. доклад на 11 лекцию. Рассказать вам о том, какие программные средства и языки программирования используются для анализа данных
 Скачать 17.88 Kb.
|
|
Добрый день, я хочу рассказать вам о том, какие программные средства и языки программирования используются для анализа данных. Первое, что нужно знать, это то, что для анализа данных используются специальные программы, которые помогают обрабатывать большие объемы информации и находить в ней закономерности. Анализ данных – это процесс изучения информации, которая содержится в больших объемах данных. Для этого используются различные программные средства и языки программирования. Язык программирования — это набор формальных правил, по которым пишут программы. Обычный язык нужен для общения людей, а язык программирования — для общения с компьютером. Как и в любом естественном языке, тут есть лексика — слова, функции и операторы, из которых по правилам синтаксиса составляются выражения. Они имеют чёткий, вполне определённый смысл, понятный компьютеру, — семантику. Одним из основных и самых популярных языков программирования для анализа данных является Python. С его помощью: ● пишут искусственный интеллект и программы для машинного обучения; ● обрабатывают большие данные с помощью готовых библиотек и фреймворков; ● извлекают и собирают данные из разрозненных источников; ● визуализируют результаты анализа данных. Он прост в изучении и имеет множество библиотек, которые помогают в работе с данными. Например, библиотека Pandas позволяет работать с таблицами и делать выборки данных, а библиотека Matplotlib помогает строить графики. Этот язык очень популярный. К нему написано много библиотек. У языка большое сообщество, легко можно найти коллег, обсуждать проекты и перенимать опыт. Еще одним популярным языком программирования для анализа текстовых данных является R и SAS. Они позволяют проводить статистический анализ, создавать модели и прогнозировать результаты. R - Один из самых старых языков для анализа данных и работы со статистикой: сбора данных в таблицы, их очистки, проведения статистических тестов и составления графических отчётов. Его активно используют для научных исследований в любых сферах — например, в маркетинге, — а также для машинного обучения и статистического анализа данных. Язык R требует серьёзных научных знаний по матанализу и статистике. Кроме того, он отличается от классических языков программирования нетрадиционной структурой данных. Например, пакет ggplot2 позволяет строить красивые графики, а пакет dplyr помогает делать выборки и фильтрацию данных. Кроме того, для визуализации данных и анализа данных используются специальные программные средства, такие как Excel, Tableau, Power BI и другие. Они позволяют быстро и удобно обрабатывать данные, анализировать данные в режиме реального времени строить графики, создавать интерактивные диаграммы, Для работы с большими объемами данных используются базы данных. Одной из самых популярных является PostgreSQL. Она позволяет хранить и обрабатывать данные, а также имеет множество расширений для анализа данных. Java, Как и Python, это универсальный язык: на нём работают с большими данными и создают ПО и приложения. Один из его главных плюсов — кроссплатформенность. Написанный на Java код работает на ПК, смартфонах, консолях, серверах и датчиках умного дома. Это происходит благодаря тому, что код Java запускается на специальной виртуальной машине, поддержка которой есть у большинства современных устройств. Именно на Java написаны многие инструменты для работы с большими данными. Его используют для алгоритмов машинного обучения и разработки высокопроизводительных систем извлечения и обработки данных. Для работы с геоданными используются программные средства, такие как ArcGIS и QGIS. Они позволяют создавать карты, анализировать геоданные и решать задачи геопространственного анализа. В заключение, для анализа данных используются различные программные средства и языки программирования. Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки, поэтому выбор инструмента зависит от конкретной задачи и требований к результатам. |