Розглянуто проблеми, що виникають у процесі застосування методів аналізу даних до Big Data. Проаналізовано сучасні мови програмування з точки зору ефективності їх застосування для розробки засобів машинного навчання (ML - Machine Learning) та прикладних програм, орієнтованих на Big Data. Проаналізовано основні типи задач машинного навчання, пов'язаних зі здобуттям з Big Data відомостей, корисних для практичного застосування. Цей аналіз показав, що ці задачі вирішуються з використанням методів статистичної обробки та навчання нейромереж. Тому в програмних засобах, орієнтованих на рішення цих задач, доцільно мати відповідні бібліотеки. Наявність великого різноманіття алгоритмів ML, орієнтованих на різні типи вхідної інформації та знань, що за ними будуються, свідчить про потреби у спеціалізованих бібліотеках машинного навчання, які реалізують ці алгоритми. Ще одним важливим фактором для вибору інструментального середовища, в якому задачі ML вирішуються для Big Data, є швидкість обробки: це пов'язано з великими обсягами тих даних, що мають оброблятися. Зовнішні сервіси для ML та обробки Big Data, створені Google, Amazon тощо, значно спрощують процес розробки засобів інтелектуального аналізу даних для тих мов програмування, що підтримують використання таких сервісів. Таким чином, для створення експериментальних прототипів, що поєднують сучасні підходи до машинного навчання з елементами штучного інтелекту (ШІ), найбільш придатною мовою програмування є Python. Цей висновок підтверджують і світові результати опитувань розробників у сфері Data Sciences. Але інші мови програмування, проаналізовані в даній роботі, можуть бути навіть більш корисними за певних додаткових умов: приміром, C++ - для розробок, орієнтованих на специфічне апаратне або програмне забезпечення, a Java та Scala - для створення корпоративних застосувань.

• Гришанова Ірина Юріївна (технічні науки)
• Рогушина Юлія Віталіївна (філологічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"