لماذا يستخدم علماء البيانات لغة البرمجة جافا

اقرأ في هذا المقال


تُعد (Java) لغة برمجة رائعة لعلماء البيانات نظرًا لقابليتها للتوسع وتعدد الاستعمالات والمرونة، حيث هناك الكثير من الميزات والأدوات التي يمكنهم استخدامها لبناء نماذج التعلم الآلي ونشرها بسهولة، كما يمكن لأي شركة تطوير (Java) لتكوين حلول التعلم الآلي باعتماد الأدوات والتقنيات التي توفرها لغة البرمجة.

أسباب تجعل علماء البيانات يرغبون باستخدام لغة البرمجة جافا

تتقدم مهنة علوم البيانات بسرعة كبيرة تاركة وراءها جميع التخصصات الأخرى، وترجع الزيادة في شعبية علماء البيانات إلى دورهم المهم في استخدام كميات هائلة من المعلومات؛ لتوليد القيمة والاستفادة منها كأصل للصناعات، ومع ذلك بصرف النظر عن درجاتهم التعليمية من المتوقع أن يكون لدى علماء البيانات لغات برمجة أساسية وتتصدر (Java) قائمة أول لغات البرمجة، وهناك العديد من الأسباب التي تجعل علماء البيانات يفكرون في تعلم برمجة (Java) ومنها:

1- القديم هو الأساس

تعد (Java) واحدة من أقدم اللغات المستخدمة في تطوير المؤسسات ومن المحتمل جدًا أن يكون للمؤسسة التي تعمل بها أيضًا جزء كبير من بنيتها التحتية القائمة على (Java)، ولهذا قد يتم إنشاء نموذج أولي ربما في (R) أو (Python) ثم إعادة كتابة النماذج الخاصة بك إلى (Java).

2- استخدام لغة الجافا لكتابة أطر العمل

تتم كتابة معظم أطر عمل أو أدوات البيانات الضخمة الشائعة على أمثال: (Spark) و(Hadoop) بلغة (Java).

3- مجموعة الأدوات الرائعة

تحتوي (Java) على عدد كبير من المكتبات والأدوات لتعلم الآلة وعلوم البيانات.

4- برامج Java مستقلة عن النظام الأساسي

يمكن كتابة لغة برمجة (Java) على أنظمة أساسية متعددة وتعمل على معظم أنظمة (OS) والأهم من ذلك أنّ (Java) تُعد بأنّها نظام أساسي قائم على البرامج ويمكن للمجمع ترجمة كود (Java) وتحويله إلى رمز بايت.

5- تحتوي Java على مجموعة ممتازة من أطر عمل علم البيانات

تحتوي (Java) على العديد من المكتبات والأدوات مثل: مجموعة من (IDEs) والميزات المتطورة التي تعزز المطورين في كل مرحلة، ومن المحتمل أن تكون (Weka) واحدة من أشهر معدات البحث عن البيانات وأكثرها استخدامًا في (Java) وتحتوي (Java) على أدوات تطوير قوية لإنشاء برامج (Java) واختبارها.

6- تُعد Java أكثر كفاءة

تُعتبر (Java) واحدة من أسرع لغات البرمجة وأعلاها كفاءة مقارنة باللغات الأخرى مثل: (Python)، ونظراً لأنّه تم ضبط مخصص (Java) للعمل مع عمليات التخصيص قصيرة العمر، يتم تحفيز تطبيقات الأعمال عندما يستعمل المبرمجون (Java).

7- بناء جملة Java مخصصة للمطورين المبتدئين

(Java) هي لغة برمجة مدونة بأسلوب دقيق لأنّها تقيد اختلاط المتغيرات مع بعض أنواع البيانات المتعددة بحيث يتضمن بناء جملة (Java) على أكواد تنتمي إلى الفئات والقيم هي كائنات، كما أنّها لغة فريدة من نوعها وتسمح للمطورين بفهم الاصطلاحات وفهم تقنيات الترميز، ومن السهل فهم بناء جملة (Java) وبالتالي فهي مقبولة في جميع أنحاء العالم.

8- تتكامل Java بشكل جيد مع أحدث معايير تكنولوجيا المعلومات

لقد أدرك قادة تقنية المعلومات بالفعل قدرة (Java) على الارتباط بالأجيال الحديثة ويستفيدون من قدرة (Java) على الاندماج مع المعايير الأحدث، بحيث يمكن أن تتكامل (Java) أيضًا مع برنامج (COBOL) والبرامج الوسيطة وكما يمكنه الاتصال بشكل طبيعي بـ (OLTP) أيضًا.

ملاحظة: “COBOL” هي اختصار لـ “Common Business Oriented Language”.

ملاحظة:“OLTP” هي اختصار لـ “Online Transactional Processing”.

9- جافا قابلة للتطوير

تعتبر (Java) قابلة للتحسين، حيث يمكنها تغيير تكوين الأجهزة وتشغيلها على خادم التطبيق حسب الحاجة، كما سيجد عالم البيانات إنشاء تطبيقات معقدة وتوسيع نطاقها ليكون أسهل مع (Java).

لماذا يجب على علماء البيانات تعلم لغة JavaScript

بينما يمكن لعلماء البيانات استخدام (JavaScript) بنفس الطرق التي يستخدمها المطورون للغة هناك أيضًا عدة استخدامات لهذه اللغة مخصصة للعمل مع المعلومات والبيانات، بالإضافة إلى تطوير مشاريع علوم البيانات، وتُستخدم (JavaScript) في علم البيانات لتحسين وتصميم مواقع الويب وقواعد البيانات والتطبيقات وإنشاء تصورات البيانات والرسوم البيانية وبالإضافة إلى وسائل أحدث لإنشاء نماذج التعلم الآلي.

لا ينبغي الخلط بينها وبين (Java) فإنّ (JavaScript) هي لغة برمجة مهيأة للكائنات وهي ضرورية لتطوير الرسومات والتصورات عبر الإنترنت، و(JavaScript) تستخدم بشكل أساسي لإنشاء مواقع الويب والتطبيقات ويتم إقرانه عادةً مع لغات تطوير الويب الأخرى واللغات التي تركز على التصميم، مثل: (HTML) و(CSS) لإنشاء تجربة مستخدم ديناميكية وجذابة.

إنّ (JavaScript) لها العديد من الاستخدامات عند تعلم كيفية البرمجة، وبالنسبة لعلماء البيانات على وجه الخصوص تُعد (JavaScript)، أداة يمكن أن تساعدك على تعلم كيفية أن تكون أكثر تنوعًا وتواصلًا في قدراتك ويؤدي إقران (JavaScript) مع لغات البرمجة الأخرى إلى إنشاء محفظة أكثر شمولاً، ويمنح القدرة على التواصل والعمل بكفاءة.

1- تصورات البيانات والنماذج التفاعلية

  • تشتهر (JavaScript) في المقام الأول باستخداماتها عند إنشاء جماليات موقع الويب أو التطبيق، وأحد الأسباب الرئيسية التي يجب أن يأخذها علماء البيانات في الاعتبار لغة البرمجة هذه هو إنشاء تصورات للبيانات.
  • يمكن استخدام (JavaScript) لإنشاء نماذج تفاعلية يمكن مشاركتها مع الجمهور بطريقة أكثر تشويقًا من الناحية المرئية.
  • بدلاً من الرسم البياني أو الرسم البياني الثابت أو ثنائي الأبعاد، توفر البرمجة باستخدام (JavaScript) إمكانية تكوين صور متحركة ونماذج ثلاثية الأبعاد لنتائج بياناتك باستعمال مهاراتك الخاصة، بدلاً من الرسومات المعاد تكوينها من تطبيق أو برنامج.
  • هناك العديد من المكتبات التي يمكن استعمالها لإنشاء تصورات ونماذج البيانات باستخدام لغة برمجة (JavaScript) والتي تتضمن مجموعة كبيرة من النماذج المثيرة والمبتكرة.

2- تطوير المواقع والتطبيقات

تُعد عملية تصميم الويب وتطويره إحدى الطرق الأكثر مباشرة والتقليدية التي يمكن لعلماء البيانات من خلالها استخدام (JavaScript)، وداخل صناعة علم البيانات هناك العديد من الأدوات التي تم إنشاؤها لتحويل تحليل البيانات والتصورات والتقارير إلى تطبيقات يمكن مشاركتها مع أي شخص.

خاصةً بالنسبة لعلماء البيانات الذين يعملون في الصناعات التي تركز على الجمع بين البيانات والتكنولوجيا مثل: (FinTech) أو وسائل التواصل الاجتماعي، فإنّ امتلاك بعض المعرفة لعملية تطوير النظام الأساسي مفيد عند التعاون مع فريق أو تطوير منتجاتك الخاصة.

بالإضافة إلى ذلك يمكن لعلماء البيانات اعتماد (JavaScript) لتحديث محفظتهم المهنية مع التصورات والنماذج التي يقومون بإنشائها باستخدام اللغة، وهذا يضمن أنّ مهارات (JavaScript) الخاصة ستكون معروضة بالكامل لأصحاب العمل من خلال جوانب متعددة من تواجدك عبر الإنترنت.

3- نماذج الأتمتة والتعلم الآلي

  • نظرًا لتطور لغة برمجة (JavaScript) فإنّها لا تُستخدم فقط للعمل على الرسومات وأشكال التصور الأخرى ولكن أيضًا الأتمتة والتعلم الآلي.
  • باعتبارها واحدة من العديد من مكتبات البرامج التي يتردد عليها المطورون؛ فإنّ (TensorFlow) هي مكتبة مفتوحة المصدر تسمح لأي شخص يعمل بلغة برمجة (JavaScript) بتنفيذ نماذج التعلم الآلي الخاصة بهم.

ملاحظة:“NLP” هي اختصار لـ “Natural Language Processing”.

يجب أن يتعلم علماء البيانات (Java) لأنّها توفر مجموعة من وظائف علوم البيانات مثل تحليل البيانات ومعالجة البيانات والتحليل الإحصائي وتصور البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، و(Java) هي لغة موجهة للكائنات ومتعددة الاستخدامات وفريدة من نوعها توفر الكثير من الوظائف.

المصدر: Introducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionFoundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: