机械学习 机械学习到底该选择哪种编程语言

开发人员应该学习哪种编程语言才能获得像机器学习或数据科学这样的工作？这是一个非常重要的问题。我们在很多论坛讨论过。现在，我可以提供自己的答案并说明原因，但我们先看一些数据。毕竟这是机器学习者和数据科学家应该做的:看数据，不看观点。

我们来看一些数据。我将在Indeed.com使用趋势搜索。它可以根据时间在实际的工作机会中搜索特定的术语。这说明用人单位在寻找有这方面技能的人才。然而，请注意，这不是一个关于有效使用技能的民意调查。这个指标更能体现技能的受欢迎程度。

话不多说，数据。我搜索了与“机器学习”和“数据科学”一起使用的技能，搜索选项包括编程语言Java、C、C++、Java。然后包括Python和r，因为我们知道它在机器学习和数据科学中非常受欢迎，而Scala，考虑到它和Spark的关系，加上Julia，在一些开发中被认为是“下一件大事”。运行这个查询，我们得到以下数据:

当我们关注机器学习时，我们得到类似的数据:

从这些数据中我们能得到什么启示？

首先，我们看到这不是一个放之四海而皆准的办法。在这种情况下，各种机器学习编程语言非常流行。

其次，这些编程语言都在快速增长，反映出近几年来，企业对机器学习和数据科学的关注和需求都在快速增长。

第三，Python是明显的领先者，其次是Java，然后是R，然后是C++。Python在Java的领先地位在上升，Java在R的领先地位在下降。必须承认，看到Java排名第二我很惊讶；我以为是r语言。

第四，Scala的成长令人印象深刻。三年前几乎不存在，现在几乎和这些成熟的编程语言处于同一水平。当我们切换到Indeed.com数据的相对视图时，这更容易找到。

第五，朱莉娅的知名度不明显，但肯定是在上升。朱莉娅会成为机器学习和数据科学的热门编程语言吗？未来会告诉你。

如果忽略Scala和Julia，让我们把注意力放在其他编程语言的增长上，无疑可以证实Python和R的增长速度比普通语言要快。

考虑到增长率的差异，R可能很快会比Java更受欢迎。

当我们关注深度学习的问题时，数据完全不同:

这个时候Python还是老大，但是C++现在第二，然后是Java，而C排第四，R只有第五。这里明显强调的是高性能计算语言。Java发展很快。可以很快达到第二名，就像一般的机器学习一样。r不会很快接近顶部。让我惊讶的是Lua的缺席，虽然是在一个主要的深度学习框架(orch)中使用的，而且Julia并不存在。

到这个时候，哪种语言是最流行的编程语言？答案应该是明确的。说到机器学习和数据科学，Python、Java和R是最受欢迎的技能。如果想专注于深度学习而不是一般的机器学习，C++和C在某种程度上也是值得考虑的。然而，请记住，这只是看待问题的一种方式。如果你想找工作，或者你只是想在业余时间学习机器学习和数据科学，你可能会得到不同的答案。

我个人的回答呢？除了有很多顶级机器学习框架的支持，Python非常适合我，因为我有计算机科学的背景。我也觉得开发新算法很舒服，因为我职业生涯的大部分时间都在用这种语言编程。但这就是我。不同背景的人可能会觉得用另一种语言比较好。一个编程能力有限的统计学家肯定会更喜欢r .一个强大的Java开发人员可以使用他喜欢的语言，因为Java API的开源代码很多。对于这些图上的任何语言，都可以有类似的例子。

所以我的建议是，在花大量时间学习一门语言之前，根据自己的情况决定选择哪种编程语言，切记千万不要跟风。

——来源:网络大数据

机器学习系统设计:Python语言实现