ما هي أطر عمل علم البيانات باستخدام جافا

في السنوات الأخيرة أصبح التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات من أكثر التقنيات التي يتم الحديث عنها ومكنت هذه التطورات التكنولوجية الشركات من الأتمتة والعمل على مستوى أعلى بكثير، وعلى الرغم من وجود العديد من لغات البرمجة التي يمكن استعمالها لبناء علوم البيانات ومنتجات (ML)، إلّا أنّ (Python) و(R) هما أكثر اللغات استخدامًا لهذا الغرض.

أهمية لغة البرمجة جافا لعلوم البيانات

(Java) هي لغة موجهة للكائنات ومتعددة الاستخدامات وفريدة من نوعها توفر الكثير من الوظائف، وأداؤها الممتاز وسرعتها يجعلها واحدة من أكثر الوسائل المطلوبة في السوق، كما يوفر أيضًا إمكانات أمان وبرمجة تتمحور حول الشبكة واستقلالية النظام الأساسي.

بالنسبة لعلماء البيانات توفر (Java) مجموعة من وظائف لعلوم البيانات بحيث يمكن أن تساعد (Java) في تطبيق خوارزميات التعلم الآلي على تطبيقات العالم الحقيقي، كما يسمح لك ببناء نماذج تكيفية وتنبؤية تعتمد على تقنيات معالجة الدُفعات والدفق وإلى جانب تعبير (REPL) و(lambda) فإنّه يبسط إنشاء تطبيقات واسعة النطاق.

في السنوات الأخيرة فضل عدد غير قليل من المؤسسات (Java) لتلبية احتياجات علم البيانات الخاصة بهم ومن تخطيط موارد المؤسسات إلى تطبيقات الويب، ومن أنظمة الملاحة إلى تطبيقات الهاتف المحمول تعمل (Java) على تسهيل التقدم لأكثر من ربع قرن حتى الآن.

وعندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات تقدم (Java) مجموعة من أساليب علوم البيانات مثل: معالجة البيانات وتحليل البيانات والتحليل الإحصائي لتصور البيانات ومعالجة اللغات الطبيعية، بحيث تسمح (Java) وعلوم البيانات باعتماد خوارزميات التعلم الآلي على منتجات وتطبيقات الأعمال في العالم الحقيقي، ويُعد اختيار استخدام (Java) لعلوم البيانات قرارًا تفضيليًا بشكل أساسي إما من جانب عالم البيانات الفردي أو صاحب العمل.

ملاحظة:“REPL” هي اختصار لـ “Read-Eval-Print Loop”.

ملاحظة:“ML” هي اختصار لـ “Machine learning”.

ما هي أطر عمل علم البيانات باستخدام جافا

من أجل البقاء على صلة بمجال التحول الرقمي يتم اختيار أداة التعلم الآلي المناسبة وبعض أطر معالجة البيانات التي تستخدم (Java) تفعل الشيء نفسه، حيث تساعد أطر العمل هذه على التوصل إلى نماذج تنبؤية دقيقة، بينما يمكن للبنية التحتية الخاصة أن تستمر في امتلاك مجموعة التكنولوجيا الحالية، وأدوات (Java) وعلوم البيانات التي من شأنها المساعدة في الاحتفاظ بواجهة مناسبة لبروتوكول الإنتاج:

• (DL4J) للتعلم العميق.

• آدمز لاستخراج البيانات المتقدمة.

• (Java) لمكتبة التعلم الآلي.

• (Neuroph) للشبكة العصبية الاصطناعية كائنية التوجه (ANN).

• (RapidMiner) لسير عمل التعلم الآلي.

• (Weka) لبيئة وايكاتو لتحليل المعرفة.

ملاحظة:“ANN” هي اختصار لـ “Artificial Neural Network”.

أشكال أطر عمل علم البيانات باستخدام جافا

1- جافا سهلة الفهم

تعتمد (Java) على البرمجة الموجهة للكائنات ونتيجةً لذلك تظل شائعة بين المبرمجين، وفي حين أنّ (Java) لا يمكن أن تكون سهلة مثل (Python) فهي صديقة للمبتدئين وسهلة الفهم.

2- توفر جافا إمكانية التوسع في تطبيقات علوم البيانات

تُعد (Java) لعلوم البيانات مثالية عندما يتعلق الأمر بتوسيع نطاق منتجاتك وتطبيقاتك، وهذا يجعلها خيارًا رائعًا عندما تفكر في إنشاء تطبيقات (ML / AI) واسعة النطاق وأكثر تعقيدًا.

ملاحظة:“AI” هي اختصار لـ “Artificial intelligence”.

3- بناء جملة فريدة في علم البيانات باستخدام جافا

• عادةً ما يكون مبرمجو (Java) واضحين بشأن أنواع البيانات والمتغيرات ومصادر البيانات التي يتعاملون معها.

• يسهل عليهم الاحتفاظ بقاعدة الشفرة وتخطي توثيق حالات اختبارات الوحدات القائمة للمنتجات والتطبيقات.

• تضمنت (Java) حوالي (8 تعبيرات Lambda)، والتي صححت معظم عمليات التنقل في (Java)، مما جعل تطوير مهام كبيرة في مجال الأعمال أو علوم البيانات أقل إزعاجًا.

• تحصل (Java) على (REPL) الذي لم يتم تفويته كثيرًا والذي يتيح التطوير التكراري.

4- سرعة المعالجة والتوافق

تعمل (Java) بشكل كبير في العديد من عمليات علوم البيانات مثل تحليل البيانات بما في ذلك استيراد البيانات وتصفية البيانات، وكذلك التعلم العميق والتحليل الإحصائي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتصور البيانات وغالبية التعليمات البرمجية في (Java) تجريبية، و(Java) هي لغة مكتوبة ومترجمة بشكل مستقر في حين أنّ (Python) هي لغة منظمة ومحللة ديناميكيًا، ويمنح هذا الاختلاف الفردي (Java) وقت تشغيل أسرع وتصحيحًا أكثر راحة للأخطاء.

ملاحظة:“NLP” هي اختصار لـ “natural language processing”.

لماذا يتم استخدام لغة جافا لعلوم البيانات

تستخدم جافا (JVM) على نطاق واسع للمشتقات والأطر التي تؤثر على الأنظمة الموزعة لتحليل بيانات التعلم الآلي في إعدادات المؤسسة، وليس ذلك فحسب فهناك العديد من الأسباب التي تجعل (Java) مناسبة لعلوم البيانات، وهي:

• جافا هي لغة ذات مجتمع ضخم بالكلمات.

• تُعد (Java) سهلة لجميع المبرمجين تقريبًا لتقسيم الوظائف.

• جافا مكتوبة بقوة.

• تسمح برمجة (Java) للمبرمجين بأن يكونوا صريحين بشأن البيانات وأنواع بيانات المتغيرات التي يتعاملون معها وهذا مفيد في عصر علم البيانات والتعلم الآلي لإدارة البيانات.

• تم تطوير مجموعة آليات (Java) بشكل جيد، بحيث تتيح مجموعة من العناصر الناضجة و(IDE) للمطورين أن يكونوا منتجين بشكل جيد.

• تُعد (JVM) مفيدة بشكل خاص لتوثيق التعليمات البرمجية التي تبدو مطابقة على أنظمة أساسية متعددة وتعمل بشكل جيد في مساحة البيانات الكبيرة.

• يتم اعتماد (Scala) في تقنيات التعلم الآلي وأدوات معالجة البيانات الضخمة مثل: (Apache Spark) كما يتم بناء (Scala) على (JVM) ويعمل بشكل جيد مع (Java) مقارنة بـ (Scala).

• يتم اتخاذ القرارات المتعلقة بتفضيل لغة البرمجة لتقليل البرمجة والميزات وقابلية صيانة التدريب على الكود والأدوات.

ملاحظة:“JVM” هي اختصار لـ “Java Virtual Machine”.

مبدأ عمل لغة جافا لعلوم البيانات

تعمل (Data Science) على تعطيل الأعمال جنبًا إلى جنب مع أحدث التقنيات الأخرى، وإنّ التحديات التي تواجهها الشركات التي تتعامل مع علم البيانات هي اختيار المجموعة المناسبة من التقنيات، وتزويد المجموعة المناسبة من المطورين بالمجموعة الصحيحة من مهارات علوم البيانات.

يمكن لمطوري (Java) الاستفادة من علم البيانات لإنتاج أي منتج تقريبًا وهو مناسب بشكل خاص لبناء منصات قابلة للتطوير، وإذا كان البروتوكول التكنولوجي الذي تستخدمه به قيود فيمكن توسيعه عن طريق صنع شيء ما في (Java) ويتم استخدام التقنيات التي تحتاج إلى الحوسبة الشبكية.

أصبحت (Java) لعلوم البيانات شائعة ليس فقط لأنّ (Java) هي “أفضل” لغة برمجة لعلوم البيانات ولكن من المعروف أن مطوري جافا يبتكروا رؤى مبنية على العديد من منتجات وتطبيقات علوم البيانات، وإنّ جافا يقدم عددًا كبيرًا من الخدمات التي يمكن للمطورين إنشاؤها باستخدام (IDEs) مختلفة، ودمج نماذج التعلم الآلي فيها، وعلم البيانات هو أحد المجالات التي تتطلب الكثير من الرفع الثقيل، ممّا يعني أنّه يحتاج إلى لغة برمجة تساعده على ذلك، ويقوم مبرمجو (Java) ببناء أكثر التطبيقات تعقيدًا بسهولة.