Applications pour apprendre une langue – Code promo : Apprendre une langue en 30 jours

Applications pour apprendre une langue :

Il est bien connu de toutes les entreprises que de nombreux emplois finiront bientôt par être automatisés et exécutés par des robots et l’IA dans un avenir proche. Il est donc judicieux de connaître les meilleurs choix de carrière, notamment dans les domaines de la science des données, de l’artificiel l’intelligence, l’apprentissage automatique et les technologies qui s’y rapportent. Bien qu’il existe une possibilité brillante et sûre dans les carrières mentionnées ci-dessus, le marché des emplois reste déséquilibré et il y a encore beaucoup plus d’emplois ouverts et disponibles que de candidats qualifiés pour pourvoir ces emplois. Si vous êtes sur le point de commencer votre carrière informatique et que vous recherchez les meilleures nouvelles compétences à acquérir, il est possible que vous ne soyez pas sûr des meilleures compétences à mettre en valeur dans les prochains cours que vous choisirez. Ne vous inquiétez pas, nous vous avons apporté les meilleurs langages de programmation pour l’apprentissage automatique qui sécuriseront très probablement votre avenir, vous possédez peut-être déjà une ou plusieurs de ces compétences et si vous pensez que nous avons raté quelque chose, n’oubliez pas de commenter dessus en bas. Meilleurs langages de programmation pour l’apprentissage automatique 1. R R est l’un des langages les plus exigeants pour l’apprentissage automatique et la science des données. Développé dans les années 1990, il s’agit d’un langage open source ayant des implications dans les statistiques, la visualisation et l’analyse des données. Il fournit des tracés de qualité publication bien conçus, y compris des symboles mathématiques et des formules selon les besoins. Ces dernières années, il dirige une nouvelle génération d’analystes qui ont apprécié la communauté open source active, il peut être téléchargé gratuitement et les packages téléchargeables disponibles pour personnaliser l’outil. Microsoft a également adopté la plate-forme en acquérant Revolution Analytics, une plate-forme d’entreprise pour R. Elle se compile et s’exécute sur une grande variété de plates-formes UNIX, Windows et macOS. 2. Python Eh bien, chaque fois que vous demanderez à quelqu’un quel langage préférer pour l’apprentissage automatique, vous obtiendrez très probablement la réponse pour préférer Python. En effet, Python est le meilleur langage à apprendre si vous cherchez à vous perfectionner dans les domaines de l’apprentissage automatique en raison de sa simplicité et de ses extensions efficaces. Vous devez vérifier les cours d’apprentissage automatique en ligne disponibles aujourd’hui et il y a de fortes chances que celui que vous choisissez utilise Python comme langage préféré. 3. Java Java est un langage bien connu depuis le début des années 1990, et il permet aux développeurs d’applications d’écrire une fois, de s’exécuter n’importe où sur toutes les plates-formes prenant en charge Java sans avoir besoin de recompilation, Sun Microsystems a publié la première implémentation publique sous le nom de Java 1.0 en 1996. Sun n’existe peut-être plus, ayant été acquis par Oracle, mais Java semble là pour rester, et c’est l’un des langages que vous rencontrerez probablement dans votre carrière de spécialiste de l’apprentissage automatique. De nombreuses annonces de description de poste en science des données spécifient Java comme l’un des langages qu’ils aimeraient que vous connaissiez. Si vous avez été dans le développement pendant des années, vous avez acquis un peu d’expérience avec Java. Si vous sentez que vous avez besoin d’un peu plus d’expérience pratique, il est assez facile de trouver un cours en ligne. Java est appréciable lorsque vous devez faire évoluer des applications, ce qui en fait le meilleur choix pour créer des applications ML et AI volumineuses et plus complexes. 4. C et C++ C et C++ sont des langages qui existent depuis des décennies, et vous pouvez les voir dans les compétences requises dans les profils de poste d’apprentissage automatique ainsi que dans les autres langages les plus populaires pour l’apprentissage automatique. C++ est plus efficace que la plupart des autres langages et des bibliothèques importantes telles que TensorFlow et Torch sont implémentées en C++ sous le capot, en fait, de nombreuses entreprises implémentent leurs algorithmes d’apprentissage automatique en C++. Les organisations peuvent chercher à ajouter la science des données aux projets existants qui ont été construits dans ces langages et elles peuvent donc rechercher ce type d’expertise. Mais si vous recherchez une première langue à apprendre à utiliser avec l’apprentissage automatique, ce n’est probablement pas l’une d’entre elles. Scala Scala est un langage qui profite souvent aux data scientists et aux spécialistes du machine learning. Scala a le même modèle de compilation que Java et C#, à savoir une compilation séparée et un chargement de classe dynamique afin que le code Scala puisse appeler des bibliothèques Java. Il ajoute un grand nombre de fonctionnalités par rapport à Java et présente des différences fondamentales dans son modèle d’expressions et de types sous-jacents, ce qui rend le langage théoriquement plus propre et élimine plusieurs cas particuliers de Java. Vous verrez celui-ci mentionné le plus souvent dans les profils d’emploi où l’analyse des données en temps réel est importante. Il s’agit d’un langage d’implémentation de technologies qui permettent de diffuser des données, telles que Kafka et Spark. Scala fonctionne à la fois avec Java et Javascript car il suit l’approche orientée objet.

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