Veri bilimi için hangi diller kullanılır?
Veri Biliminde Kullanılan Diller
Veri bilimi, farklı dillerin ve araçların bir arada kullanıldığı bir alandır. Aşağıda, en yaygın kullanılan programlama dilleri yer almaktadır:- Python: Geniş kütüphane desteği ve basit sözdizimi ile veri analizi için popülerdir.
- R: İstatistiksel analizler ve veri görselleştirme için sıkça tercih edilir.
- SQL: Veri tabanlarından veri çekmek ve yönetmek için kullanılır.
- SAS: İstatistiksel analiz ve raporlama için yaygın bir platformdur.
- Java: Büyük veri uygulamaları ve ölçeklenebilir sistemler için kullanılır.
- Julia: Hızlı hesaplamalar için ideale bir dildir ve bilimsel hesaplamalarda öne çıkar.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri ön işleme adımlarının model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve optimize edilir
- Görüntüde nesne tespiti: YOLO–Faster R-CNN farkları
- Özellik ölçekleme: standardizasyon, normalizasyon ve robust scaler farkları
- Makine öğrenmesinde transfer öğrenme algoritmaları hakkında en yeni gelişmeler nelerdir?
- Veri çekme performansı: paralel okuma ve sütunlu formatlar (Parquet)
- Veri sızıntısı nedir?
- Akış verisi (streaming) için Kafka ve Spark Structured Streaming
- Model doğrulama (validation) nedir?
- Bulut tabanlı veri analizi nasıl yapılır?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi uygulamaları nelerdir?
- Veri biliminde denetimli öğrenme ile denetimsiz öğrenme arasındaki temel farklar nelerdir ve hangi durumlarda biri diğerine tercih edilir?
- CRISP-DM nedir?
- Denetimli öğrenme nedir?
- Precision ve recall arasındaki fark nedir?
- Çapraz satır–zaman veri kümelerinde sızıntı riskleri ve korunma
- Deney platformları: feature flag ve sequential testing riskleri
- Kayıp fonksiyonları: log-loss, hinge ve quantile loss seçimleri
- Hipotez testi nedir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımının model başarısı üzerindeki etkileri nelerdir ve hangi yöntemler sıklıkla tercih edilir?
- Model mimarisi seçimi için baseline–benchmark yaklaşımı