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强心针:Java在数据科学领域同样是王者!

2017-12-06 17:50    it168网站 原创  作者: 编译|田晓旭 编辑: 田晓旭

  【IT168 评论】一直以来,Python和R语言都被认为是数据科学专属的两种语言,事实上它们并不是唯一可以用于数据科学的语言,Java同样可以用户数据科学。本文中,Aaron Lazar将列出10大理由,为什么Java在数据科学领域仍然是伟大的语言?

  姜是老的辣: Java是企业发展中最古老的语言之一,大部分企业都拥有很多基于Java的基础架构,如果贸然选择R或Python,那么很多Java模型都需要重写。

  一等公民: Spark,Flink,Hive,Spark和Hadoop等大多数流行的大数据框架/工具都是用Java编写的。找到一个适合使用Hadoop和Hive的Java开发人员相对更加容易。

  伟大的工具集: Java拥有大量用于机器学习和数据科学的库和工具。其中包括Weka,Java-ML,MLlib和Deeplearning4j等用于解决大部分ML或数据科学问题的工具和库。

  Lambdas和REPL:Java 8中 Lambdas纠正了Java的大部分冗长,从而使开发大型企业/数据科学项目变得不那么痛苦。另一方面,Java 9带来了REPL,便于迭代开发。

  Java Virtual Machine: JVM是最好的平台之一,支持开发者在多个平台上编写相同的代码。JVM允许开发人员快速创建自定义工具。而且,Java有许多IDE可以提高开发人员的工作效率。

  Java是强类型的:不要和静态类型混淆,强类型有助于处理大型数据应用程序,类型安全是一个值得拥有的特性。Java确保程序员明确他们处理的数据和变量的类型。它使维护代码库变得更容易,并且可以安全地避免为应用程序编写简单的单元测试。

  JVM拥有Scala:虽然这是下一步的工作,但是如果你已经掌握了如何用Java编写代码,那么学习Scala将更加容易。Scala为数据科学提供了惊人的支持,而像Spark这样强大的框架也构建在Scala之上。

  作业场景:如果抛弃SQL不谈,那么Java在工作空间中是明显的赢家。如果您将Java作为您的技能之一,那么获得工作的可能性更大。

强心针:Java在数据科学领域同样是王者!

  可扩展性:在扩展应用程序方面,Java非常出色。当您考虑构建更大,更复杂的ML / AI应用程序时,这是一个很好的选择。如果您开始从底层开始构建应用程序,那么选择Java作为编程语言同样是很好的选择。

  Java是快速的:与其他一些广泛使用的数据科学语言不同,Java是快速的。速度对于构建大规模应用程序至关重要,而Java刚好符合这一点。。像Twitter,Facebook和LinkedIn这样的跨国公司都是依靠Java进行数据工程。

  如果你是数据科学家,机器学习或深度学习工程师,请不要放弃Java,在数据科学领域Java同样是王者。

标签: 数据科学 , java
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