توفر لغة (Java) مجموعة جيدة من المكتبات المدمجة التي يمكن استخدامها لتحليلات البيانات وعلوم البيانات والتعلم الآلي و(Apache Spark) هو محرك تحليلات مفتوح المصدر يستخدمه علماء البيانات لمعالجة البيانات على نطاق واسع.
أنواع مكتبات لغة جافا المستخدمة في علم البيانات
1- إطار Deeplearning4J
إنّه إطار مفتوح المصدر مكتوب لـ (JVM) والذي يوفر مجموعة أدوات للعمل مع خوارزميات التعلم العميق، يقدم دعمًا شاملاً لبناء الشبكات العصبية وتدريبها ونشرها، و(Deeplearning4J) هو إطار عمل قابل للتكوين وهذا يعني أنّه يمكن دمج الشبكات العصبية البعيدة مثل: الآلات المقيدة وشبكات الالتفاف والمشفرات التلقائية والشبكات المتكررة؛ لإنشاء شبكات عميقة من أنواع مختلفة ويوفر (Deeplearning4J) أيضًا أدوات تصور شاملة ورسمًا بيانيًا حسابيًا.
2- مكتبة ND4J
(ND4J) هو اختصار لكائنات مصفوفة البعد (N) لـ (Java) ويوفر وحدات نمطية أساسية للحوسبة العلمية على (JVM)، كما تم تصميمه على أساس (NumPy) و(MATLAB) الأساسية، ومثل (SciPy) فإنّه يوفر مجموعة أدوات للحوسبة العلمية ويدعم (ND4J) معالجة الإشارات والجبر الخطي أيضًا وتم تصميم (ND4J) للعمل بسرعة في بيئات الإنتاج.
3- إطار Apache Mahout
(Apache Mahout) هو إطار جبر خطي موزع مكتوب بلغة (Java) و(Scala)، حيث يتم استخدامه بشكل عام للمساعدة في حل المشكلات مثل التجميع والتصنيف وتوصية العناصر، مثل تلك الموجودة في نظام التوصية وتمهد خوارزميات التعلم الآلي المضمنة المتوفرة على (Apache Mahout) الطريق لتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي الأكثر تعقيدًا، بدلاً من قضاء الوقت على الخوارزميات الأسهل.
4- محرك Apache Spark
(Apache Spark) هو محرك معالجة بيانات متاح المصدر يستخدم لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة، وتم توسيع نموذج (MapReduce) ليتم استخدامه بشكل أكثر كفاءة لمختلف أشكال الحساب الأخرى، بما في ذلك الاستعلامات التفاعلية ومعالجة التدفق والميزة الرئيسية لـ (Apache Spark) هي الحوسبة العنقودية في الذاكرة، ممّا يعني أنّ البيانات محفوظة في ذاكرة الوصول العشوائي بدلاً من محركات الأقراص البطيئة ويسمح لها بالمعالجة بالتوازي.
