Բովանդակություն:
Video: Ո՞ր ՕՀ-ն է լավագույնը տվյալների գիտության համար:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Linux ընդդեմ Windows. Ո՞րն է լավագույն OS-ը տվյալների գիտնականների համար:
- Չկա կոնֆլիկտ, որ Linux-ը ա ավելի լավ տարբերակ քան Windows ծրագրավորողների համար.
- Աշխարհի ամենաարագ սուպերհամակարգիչների 90%-ն աշխատում է Linux-ով, մինչդեռ 1%-ը միացված է Windows .
- Linux-ն ունի ծրագրային ապահովման բազմաթիվ տարբերակներ, երբ խոսքը վերաբերում է կոնկրետ առաջադրանք կատարելուն, համեմատած Windows .
- Linux-ը շատ ճկուն է:
- Linux ՕՀ անվճար է։
Հաշվի առնելով սա, ո՞ր ՕՀ-ն է լավագույնը AI-ի համար:
1. Աջակցություն զարգացող տեխնոլոգիաներին: Ubuntu-ն լավագույնն է Linux բաշխում ծրագրավորողների համար բազմաթիվ պատճառներով: Առաջին պատճառը վերաբերում է տարբեր զարգացող տեխնոլոգիաների աջակցությանը, ինչպիսիք են խորը ուսուցումը, արհեստական ինտելեկտը և մեքենայական ուսուցումը:
Բացի այդ, Linux-ը անհրաժեշտ է տվյալների գիտության համար: Խոսելով փորձից, ունենալով որոշ հիմնական գիտելիքներ Linux կարող է շատ ձեռնտու լինել ա Տվյալների գիտնական . Ուրիշների հետ համագործակցելը նույնպես կարևոր ինչպես Տվյալների գիտություն լավագույնս խաղում է թիմում: Ավելի հաճախ, քան ոչ, Git-ը կլինի այն տարբերակը, որը դուք կօգտագործեք:
Նմանապես, ո՞ր Linux-ն է լավագույնը տվյալների գիտության համար:
Debian-ը ամենահեշտ կլինի, եթե ձեզ կայունություն է պետք և դեմ չեք ծրագրաշարի հին տարբերակներին: Gentoo-ն հիանալի է, եթե դուք պետք է փոխեք յուրաքանչյուր փաթեթի կառուցման ձևը, բայց դա ձեզ համար ավելի հոգնեցուցիչ և դժվար կդարձնի: LFS-ն, ըստ էության, նման է Gentoo-ին, բայց ավելի շատ դժվարություններով:
Ո՞ր օպերացիոն համակարգը լավագույնն է Windows-ը կամ Linux-ը:
Linux է ավելի լավ քան Windows և այս հոդվածում մենք կտեսնենք դրա առավելությունները Linux ավարտվել է Windows . Եթե դուք էներգիայի օգտագործող չեք, կարող է թվալ, որ « Windows ” ՕՀ է ավելի լավ (կամ ավելի հեշտ) ընտրություն, երբ համեմատվում է Linux . Երկու դեպքում էլ, եթե դուք չեք վայելում a Linux ապա տարածել Windows կլինի ձեր ակնհայտ ընտրությունը:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ո՞ր լեզուն է օգտագործվում տվյալների գիտության և առաջադեմ վերլուծության համար:
Պիթոն Նմանապես, ո՞ր լեզուն է լավագույնը տվյալների գիտության համար: Ծրագրավորման լավագույն 8 լեզուները, որոնք յուրաքանչյուր տվյալների գիտնական պետք է տիրապետի 2019 թվականին Պիթոն. Python-ը չափազանց տարածված ընդհանուր նպատակ է, դինամիկ և լայնորեն օգտագործվող լեզու է տվյալների գիտության համայնքում:
Կա՞ ծրագրավորում տվյալների գիտության մեջ:
Դուք պետք է ունենաք ծրագրավորման լեզուների իմացություն, ինչպիսիք են Python-ը, Perl-ը, C/C++-ը, SQL-ը և Java-ն, ընդ որում Python-ը հանդիսանում է տվյալների գիտության դերերում պահանջվող ամենատարածված կոդավորման լեզուն: Ծրագրավորման լեզուները օգնում են ձեզ մաքրել, մերսել և կազմակերպել չկառուցված տվյալների հավաքածու
Ո՞ր տվյալների բազան է լավագույնը Java-ի համար:
Տվյալների բազայի միացման ստանդարտը Java-ում կոչվում է JDBC: Իմ գիտելիքներով, ամենատարածված տվյալների բազան MySQL-ն է, բայց ես տեսել եմ բազմաթիվ հավելվածներ, որոնք օգտագործում են նաև այլ տվյալների բազաներ, այդ թվում՝ Oracle, PostgreSQL, IBM-DB2, MS-SQL, Sybase և նույնիսկ մաքուր Java «Java DB»: որը գալիս է JDK-ում (aka Apache Derby)
Ո՞րն է ավելի լավ տվյալների գիտության Python-ի կամ R-ի համար:
R-ն և Python-ը երկուսն էլ բաց կոդով ծրագրավորման լեզուներ են՝ մեծ համայնքով: R-ն հիմնականում օգտագործվում է վիճակագրական վերլուծության համար, մինչդեռ Python-ն ավելի ընդհանուր մոտեցում է տրամադրում տվյալների գիտությանը: R-ը և Python-ը ժամանակակից են ծրագրավորման լեզվի առումով՝ ուղղված տվյալների գիտությանը
Ինչու՞ է Python-ն այդքան հայտնի տվյալների գիտության համար:
Քանի որ Python-ը միակ ընդհանուր նշանակության ծրագրավորման լեզուն է, որը գալիս է գիտական հաշվողական գրադարանների ամուր էկոհամակարգով: Բացի այդ, լինելով մեկնաբանվող լեզու՝ շատ պարզ շարահյուսությամբ, Python-ը թույլ է տալիս արագ նախատիպեր ստեղծել: Դա նաև խորը ուսուցման անվիճելի արքան է