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楼主: 时光永痕
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[数据挖掘新闻] 数据科学和机器学习的顶级编程语言 [推广有奖]

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时光永痕 学生认证  发表于 2022-6-24 15:34:55 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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软件开发人员喜欢争论哪种编程语言最好。然而,什么是“最佳”的标准令人困惑。当我们讨论软件开发对于机器学习和数据科学领域,这个问题是永恒的,永远不会失去它的相关性。

大多数有用的编程语言都需要易于语法和使用,这是主观的,但类型安全、速度、库和社区支持等因素却不是。那么,让我们看看数据科学和机器学习的前六种编程语言。

Scala
Scala 是一种流行的编程语言,大多数数据科学家都可能遇到过它,主要是如果他们从事 IT 工作的话。它是由 Martin Odersky 于 2003 年开发的一种开源多范式并发编程语言。Scala 只是“可扩展语言”的缩写形式。它的创建是为了以一种优雅、类型安全和简洁的方式传达标准编程基础知识。

如果您熟悉 Java 的语法,您可以快速学习 Scala。当您了解 Python、C 或 C++ 等其他语言时,学习这种语言会更加顺畅。Scala 是许多人的首选,因为它稳定、灵活、快速且可扩展。与 Python 相比,Scala 中的编码安排和完成必须更快。您可以应用 Scala 来创建使用大数据运行的盈利产品。

Julia
Julia 在数据科学和机器学习领域越来越受欢迎。一些专家已经将它与 Python 进行了比较,这可能为时过早,但丝毫不会削弱 Julia 的能力。

这种编程语言是现代的、高性能的和重要的,由一群 MIT 数学家和计算机科学家创建。它是开源的,主要用于数据操作和科学计算。如果您以前使用过 Matlab、R 或 Python,您会很快习惯 Julia。Julia 的速度使其成为机器学习和数据科学的优秀语言。

JavaScript
如果您想以开发人员的身份进入数据科学领域,并且不想学习一门新语言,那么 JavaScript 是您的选择。JavaScript 是轻量级的,易于实现,是一种强大的编程语言。

在学习 JavaScript 之前,拥有 HTML 背景和面向对象编程概念的先前经验并没有什么坏处。这为您提供了开发在线应用程序的基本概念。当您在浏览器或移动应用程序中扩展机器学习模块时,这也很有用。除此之外,JavaScript 还拥有用于开发仪表板和数据可视化的出色库。许多机器学习方法,如音乐创作、反对和手势识别等,都可以使用 TensorFlow.js 来完成,TensorFlow.js 是一个用于数据科学的 JavaScript 动态库。

Swift
如果您是 Apple 粉丝并且喜欢使用他们的众多设备和引人注目的 iOS,那么您很有可能会喜欢 Swift。这种编程语言是开源的、灵活且简单的,Apple 为 OS x 和 iOS 应用程序生成了它。Swift 基于 Objective-C 和 C 的优点,但没有 C 适应性的限制。它是一种适合初学者的自然语言,因为它具有精确而广泛的语法和快速操作应用程序的速度。

最近,Swift 开始受到数据科学和机器学习社区的关注。fast.ai 的联合创始人 Jeremy Howard 强烈建议这样做。有多个库可用于执行矩阵数学的高性能用途、数值计算、使用深度学习技术、处理数字信号、开发机器学习模型等任务。

Golang
Go,或 Golang 是谷歌开发的一种编程语言。Go 高效、简单且可靠。对 Go 的关注非常单一,与其他问题有多种解决方案的语言相比,它通过一次专注于一种技术来避免分歧。

有大量的资源、工具和软件包可用于使用 Golang 进行数据科学工作。这包括统计和算术计算、数据收集、数据解析、EDA、数据组织、创建机器学习模型等。

Spark
Spark 与其说是一种语言,不如说是一种框架,但它之所以出现在这个列表中以及为什么它在数据科学家和数据工程师中如此受欢迎是有原因的。

Spark 在 R、Python、Scala 和 Java 中提供高级 API(应用程序编程接口),并提供了一个优化的强大功能来维持出色的执行图。它是开源的,是一个用于处理、查询和评估大数据的快速集群计算框架。Spark 相对于其他大数据结构的优势在于它建立在内存计算之上。这允许估计快速运行。

Python 的必要背景足以快速学习 Spark。Spark 可以执行许多数据工程和数据科学工作,例如探索性数据评估、创建和调试 Spark 应用程序、特征提取、模型评估、监督学习等。

结论

数据科学和机器学习语言的领域很广泛,尽管 R 和 Python 的应用范围很广,但目的是向您展示如何使用这些其他语言。

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