数据科学家应该了解Java的6个理由全世界的开发人员都使用Java来构建应用程序、Web工具和软件开发平台。Java在机器学习和数据科学领域也很有用。如果您是一名数据科学家，您可能比Java更经常使用Python和R。根据最近的一项调查，只有21%的数据科学人员使用Java，远低于Python(83%)或SQL(44%)。大多数人使用Python是因为它的REPL功能和快速的算法实验。同时，开发人员使用R进行数据可视化和展示。但作为一名数据科学家，您应该知道如何使用Java，因为它提供了许多用于创建业务应用程序的其他服务。如上所述，Java在机器学习和人工智能领域有很多用途。Uber、Spotify和Airbnb等许多大公司都基于Java。BairesDev等软件开发公司使用Java来构建和维护关键业务应用程序。数据科学家应该学习Java的原因有很多。最重要的原因包括以下几点：1.Java有很多优秀的数据科学框架。这些框架为开发人员提供基本功能并帮助他们节省时间和金钱。典型的流行机器学习框架包括：Deeplearning4J-这个用于Java的开源深度学习工具包用于部署神经网络。它可以与Hadoop和Spark集成。ND4J-代表Java的N维数组对象。它是用于科学计算、信号处理和线性代数的工具包。它有内置的库，如numpy和MATLAB。ApacheMahout-这是一个可扩展的分布式代数框架。它有助于分类、聚类和推荐。Java也有很多数据处理框架，包括：Hadoop——该框架使用MapReduce算法将数据存储在分布式文件系统中。Kafka-它使用基于TCP的消息集抽象协议，对消息进行自然分组以形成线性写入。2.Java易于理解大多数开发人员对使用Java进行编程充满信心。除了拥有广泛的用户群外，Java还是市场上最抢手的技能之一，许多公司通常将Java用于所有可以快速执行的项目。Java也是世界上许多知名应用系统和公司使用的传统语言。3.Java具有出色的可扩展性大多数开发人员使用Java来创建以后可以根据业务需要进行扩展的应用程序。如果您的公司正在从头构建应用程序，Java是一个很好的选择，因为它提供了扩展功能和负载平衡选项。作为数据科学家，您会发现使用Java构建复杂的应用程序并对其进行扩展很容易；例如，ApacheSpark是一种可用于扩展的分析工具，也可用于构建多线程应用程序。4.Java具有独特的语法Java独特的语法因其易于理解而为全世界所接受。该语法使开发人员能够理解约定、变量要求和编码方法。Java是强类型的——也就是说，每种数据类型都已经在语言的结构中进行了预定义，并且所有变量都必须是某种数据类型的一部分。大多数大公司为其代码存储库维护标准语法。这样做可以确保所有开发人员都按照生产级代码库的约定进行编程。Java通过自动维护可以遵循的标准约定来帮助他们。5.Java速度快大多数数据科学家使用Python进行数据科学应用。您会惊讶地发现Java比Python快25倍。此外，如果您正在寻找可以同时进行多项计算的应用程序，Java胜过Python。Java不仅处理速度快，而且开发产品所需的时间也比许多其他语言少。它可以使用特定于业务的工具进行开发，具有大量的IDE和成熟的功能来创建大型业务应用程序。6.Java和OLTP系统联机事务处理系统(OLTP)和数据仓库通常使用大型机系统进行批处理。与其他任何语言相比，Java与这种体系结构的联系更为自然。您可以将Java与COBOL和中间件软件集成。您还可以将Java与OLTP标准和体系结构相结合。Java非常适合希望专注于开发在为事务处理设计的大型系统上执行数据分析的应用程序的公司。结束语Java是一种面向对象的、通用的、独特的语言，提供了丰富的特性。其出色的性能和速度使其成为市场上最受欢迎的技能之一。它还提供安全功能、以网络为中心的编程和平台独立性。Java为数据科学家提供了数据分析、数据操作、统计分析、数据可视化、自然语言处理等诸多数据科学功能。Java有助于将机器学习算法应用到实际应用场景中。它使您能够基于批处理和流处理技术构建自适应预测模型。与REPL和lambda表达式一起，它简化了构建大型应用程序的工作。如果您正在考虑将Java应用于数据科学项目，请使用它。对于数据科学家和数据工程师来说，它是一种优秀的语言。原标题：Top6ReasonsDataScientistsShouldKnowJava，作者：MalcomRidgers
