数据科学是技术领域中最时尚的领域。数据科学专业人才需求量巨大，以至于Glassdoor连续四年将他们评为美国第一。虽然它引起了共鸣，但数据科学对许多程序员来说是令人生畏的，因为它需要强大的数学基础，并且由于编码的先决条件，对数学家来说是不可取的。这就是为什么数据科学中需求和供给之间存在巨大差异的原因。那么在数据科学领域，Java和Python应该学哪个呢？现在有一种说法，如果你想获得找工作的技能，那么数据科学是你最好的选择。
概念编程概念。
在数据科学旅程的开始，您将需要选择一种编程语言来运行算法。开发人员使用许多编程语言，如R、Clojure、Julia或Scala。
然而，在本文中，我想比较两种语言——Python和Java，这导致了对StackOverflow的“顶级软件开发语言”的调查。让我们讨论这些技术在数据科学中的优缺点和应用。
Python:学术界和商界的热门选择。
目前，Python主导着数据科学。根据Kaggle的一项调查，93%的数据科学家使用这种语言——相比之下，54%的SQL和46%的R令人沮丧。当四分之三的程序员选择DS项目语言时，很明显技术社区对Python有着强烈的热爱。
Python在数据科学中应用如此广泛的原因是什么？让我们举几个例子：
易于收集数据。
数据收集是数据科学的核心。以不同格式处理大量信息的能力决定了任何科学家下一个项目的效率和成功。
在这方面，Python是一个强大的选择：它支持最流行的数据格式(CSV、JSON、TSV等)。)，并且有很多库可以帮助自动化这个过程(比如BeautifulSoup)。健壮的数据收集基础设施在Python的兴起中发挥了重要作用，Python已经成为机器学习和AI的默认语言。
面向对象的
学习面向对象的概念是大多数计算机科学课程的一部分。开发人员最初学习的大多数语言都是面向对象的：Java、C和其他语言。这就是程序员在处理DS项目时更喜欢使用面向对象语言的原因——Python就是其中之一。
Python面向对象的特性使得它比Scala或r更容易学习，我应该提到的是，Python不是A——例如，我的许多同行不愿意手动白分离他们的代码，这是出于编码的便利性。
广泛的数据建模工具集。
数据建模是任何项目的重要组成部分，因为它允许开发人员减少数据集的大小并提高算法的执行速度。数据建模操作很多——数值建模、科学计算等。
对于开发人员来说，拥有一个贯穿整个过程的基础设施是非常有用的——这是Python完全实现其目标的地方。该语言提供了简化数据建模的工具——NumPy用于数值计算，ScikitLearn用于将ML算法应用于数据集，SciPy用于科学计算。
易于学习
开发人员比其他编程语言更多使用Python的原因之一是，更多的开发人员知道如何使用Python进行编码。这项技术已经被纳入了大部分高校CS课程，有很多教材、在线课程和教程。
Python学习者社区如此活跃和热情，以至于你会问：“我应该先学习哪种编程语言？”毫无疑问，在一个技术论坛上，你会收到一些提到Python的回复。
Java:一种我们讨厌却无法生存的编程语言。
em;" data-track="20">许多开发人员都不愿意学习Java–是因为他们对大量学习资料感到害怕，或者是因为他们不同意Oracle做出的行政决策(例如起诉Google侵犯版权)。而且，由于Java已有很长的历史了，它不再给程序员带来新鲜的气氛或刺激。
话虽如此，当您浏览数据科学职位空缺时，通常会在所需技能列表中看到Java和Python。归根结底，该语言在数据科学中起着至关重要的作用，并带来了许多好处：
数据科学工具的骨干网
学习Java进行数据科学的原因之一是它是Hadoop生态系统的基础语言。即使不是直接在Java上构建的工具(例如Storm或Spark，它们都基于Scala)也可以在Java虚拟机上运行。因此，在Java编程中具有扎实的基础将有助于您更快地工作，并充分利用所有可用的工具。
高性能
尽管Java有其弱点(例如，无与伦比的代码冗长性)，但在代码速度和可伸缩性方面，它比Python差强人意。由于Java是在没有Python的地方编译的，因此它可以更快地执行应用程序代码。
至于可伸缩性，Java在以下方面击败了Python：多线程支持。
安全。许多开发人员更喜欢使用Java构建大型工具，因为他们可以使用加密技术，复杂的身份验证和访问控制。
减少了运行时错误的数量–作为一种静态类型的语言，Java具有一种安全系统，可以鼓励开发人员校对其应用程序。
促进算法部署
当技术团队负责人希望开始利用数据科学算法的功能，而不是改变其平台的整个基础结构时，他们更愿意聘请精通Java并将这些算法与代码库其余部分联系起来的候选人。
这就是为什么Java编码现在并将成为企业中大多数DS职位的前提条件。与仅使用Python的开发人员相比，技术团队负责人更喜欢Java/Python的另一个原因是他们的工作场所灵活性。
精通两种语言的编码人员可以轻松分配给新项目或任务。
大量的AI和数据处理库
由于数据科学基础架构的强大功能，Java与Python相当。有许多框架和库可帮助开发人员简化和自动化工作流程。以下是一些使用最广泛的Java编写的数据科学工具：
ADAMS–机器学习中使用的工作流引擎。
Deeplearning4j–用于Scala和Java的健壮的深度学习库，已通过开源许可证分发。
Mahout–基于Java的机器学习框架，是Hadoop生态系统的一部分。
StanfordClassifier–用Java编写的工具，用于将项目分组为k类。
在选择数据科学技术时，Python和R仍然是许多开发人员的首选。但是，这并不意味着有抱负的数据科学家不应将Java视为其学习曲线的一部分。我们主要在部署DS算法时谈论Java-但是，它在机器学习和人工智能中具有大量独立应用程序。
尽管要有足够的决心和经过深思熟虑选择的资源来一次学习两种编程语言并不容易，但是掌握Java和Python并成为熟练，多才多艺的数据科学家，您应该不会遇到任何问题。以上就是本次分享的所有内容，看完本文对PHP感兴趣的朋友可以考虑六星教育，官网还有免费试听课可参加！
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