學(xué)習(xí)OOP的概念是大多數(shù)計(jì)算機(jī)科學(xué)課程的一部分。開(kāi)發(fā)人員最初學(xué)習(xí)的大多數(shù)語(yǔ)言都是面向?qū)ο蟮模篔ava，C和其他語(yǔ)言。這就是為什么在進(jìn)行DS項(xiàng)目時(shí)，程序員更喜歡使用面向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言-Python是其中之一。

Python的面向?qū)ο笮再|(zhì)使它比Scala或R更容易學(xué)習(xí)。我應(yīng)該提到，就編碼的便利性而言，Python并不是A+–例如，我的許多同齡人都不愿意手動(dòng)加白-隔開(kāi)他們的代碼。

廣泛的數(shù)據(jù)建模工具集

數(shù)據(jù)建模是執(zhí)行任何項(xiàng)目的重要組成部分，因?yàn)樗试S開(kāi)發(fā)人員減小數(shù)據(jù)集的尺寸并提高算法的執(zhí)行速度。有很多數(shù)據(jù)建模操作–數(shù)值建模，科學(xué)計(jì)算等。

擁有在整個(gè)過(guò)程中發(fā)揮作用的基礎(chǔ)架構(gòu)對(duì)開(kāi)發(fā)人員而言非常有用-這就是Python完全達(dá)到目標(biāo)的地方。該語(yǔ)言提供了簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)建模的工具-NumPy用于數(shù)值運(yùn)算，ScikitLearn用于將ML算法應(yīng)用于數(shù)據(jù)集，SciPy用于科學(xué)計(jì)算。

易于學(xué)習(xí)

開(kāi)發(fā)人員比其他編程語(yǔ)言更多地使用Python的原因之一是，更多的開(kāi)發(fā)人員知道如何使用Python進(jìn)行編碼。該技術(shù)已包含在大多數(shù)大學(xué)CS課程中，并擁有許多教科書(shū)，在線課程和教程。

Python學(xué)習(xí)者社區(qū)非常活躍且熱忱，以至于您問(wèn)：“我應(yīng)該首先學(xué)習(xí)哪種編程語(yǔ)言?”毫無(wú)疑問(wèn)，在一個(gè)技術(shù)論壇上，您會(huì)收到一些提及Python的回復(fù)。

Java：一種我們討厭討厭但無(wú)法生存的編程語(yǔ)言

許多開(kāi)發(fā)人員都不愿意學(xué)習(xí)Java–是因?yàn)樗麄儗?duì)大量學(xué)習(xí)資料感到害怕，或者是因?yàn)樗麄儾煌釵racle做出的行政決策(例如起訴Google侵犯版權(quán))。而且，由于Java已有很長(zhǎng)的歷史了，它不再給程序員帶來(lái)新鮮的氣氛或刺激。

話雖如此，當(dāng)您瀏覽數(shù)據(jù)科學(xué)職位空缺時(shí)，通常會(huì)在所需技能列表中看到Java和Python。歸根結(jié)底，該語(yǔ)言在數(shù)據(jù)科學(xué)中起著至關(guān)重要的作用，并帶來(lái)了許多好處：

數(shù)據(jù)科學(xué)工具的骨干網(wǎng)

學(xué)習(xí)Java進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)的原因之一是它是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)語(yǔ)言。即使不是直接在Java上構(gòu)建的工具(例如Storm或Spark，它們都基于Scala)也可以在Java虛擬機(jī)上運(yùn)行。因此，在Java編程中具有扎實(shí)的基礎(chǔ)將有助于您更快地工作，并充分利用所有可用的工具。

高性能

盡管Java有其弱點(diǎn)(例如，無(wú)與倫比的代碼冗長(zhǎng)性)，但在代碼速度和可伸縮性方面，它比Python差強(qiáng)人意。由于Java是在沒(méi)有Python的地方編譯的，因此它可以更快地執(zhí)行應(yīng)用程序代碼。

至于可伸縮性，Java在以下方面擊敗了Python：多線程支持。

安全。許多開(kāi)發(fā)人員更喜歡使用Java構(gòu)建大型工具，因?yàn)樗麄兛梢允褂眉用芗夹g(shù)，復(fù)雜的身份驗(yàn)證和訪問(wèn)控制。

減少了運(yùn)行時(shí)錯(cuò)誤的數(shù)量–作為一種靜態(tài)類(lèi)型的語(yǔ)言，Java具有一種安全系統(tǒng)，可以鼓勵(lì)開(kāi)發(fā)人員校對(duì)其應(yīng)用程序。

促進(jìn)算法部署

當(dāng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人希望開(kāi)始利用數(shù)據(jù)科學(xué)算法的功能，而不是改變其平臺(tái)的整個(gè)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)時(shí)，他們更愿意聘請(qǐng)精通Java并將這些算法與代碼庫(kù)其余部分聯(lián)系起來(lái)的候選人。

這就是為什么Java編碼現(xiàn)在并將成為企業(yè)中大多數(shù)DS職位的前提條件。與僅使用Python的開(kāi)發(fā)人員相比，技術(shù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人更喜歡Java/Python的另一個(gè)原因是他們的工作場(chǎng)所靈活性。

精通兩種語(yǔ)言的編碼人員可以輕松分配給新項(xiàng)目或任務(wù)。

大量的AI和數(shù)據(jù)處理庫(kù)

由于數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)架構(gòu)的強(qiáng)大功能，Java與Python相當(dāng)。有許多框架和庫(kù)可幫助開(kāi)發(fā)人員簡(jiǎn)化和自動(dòng)化工作流程。以下是一些使用最廣泛的Java編寫(xiě)的數(shù)據(jù)科學(xué)工具：

ADAMS–機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的工作流引擎。

Deeplearning4j–用于Scala和Java的健壯的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，已通過(guò)開(kāi)源許可證分發(fā)。

Mahout–基于Java的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的一部分。

StanfordClassifier–用Java編寫(xiě)的工具，用于將項(xiàng)目分組為k類(lèi)。

在選擇數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)時(shí)，Python和R仍然是許多開(kāi)發(fā)人員的首選。但是，這并不意味著有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家不應(yīng)將Java視為其學(xué)習(xí)曲線的一部分。我們主要在部署DS算法時(shí)談?wù)揓ava-但是，它在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能中具有大量獨(dú)立應(yīng)用程序。

盡管要有足夠的決心和經(jīng)過(guò)深思熟慮選擇的資源來(lái)一次學(xué)習(xí)兩種編程語(yǔ)言并不容易，但是掌握J(rèn)ava和Python并成為熟練，多才多藝的數(shù)據(jù)科學(xué)家，您應(yīng)該不會(huì)遇到任何問(wèn)題。想了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的信息，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。