机器学习⼯程师需要掌握哪些编程语⾔？
作者 | Gunjan
译者 | Sambodhi
策划 | 凌敏
机器学习和编码是相辅相成的。如果没有编码，数据科学家就⽆法使⽤机器学习模型。因此，机器学习⼯程师⾄少要对⼀门编程语⾔有全⾯的了解。这篇⽂章深⼊介绍了适合机器学习的五种编程语⾔，并帮助您确定哪种语⾔最适合您。
1.Python
Python 是⼀种流⾏的⾯向对象的语⾔，创建于 1989 年，并于 1991 年发布。Guido van Rossum 作为 Python 的创造者⽽⼴为⼈知。根据⼀份报告显⽰，Python 是最受欢迎的三⼤编程语⾔之⼀。
Python 的⽤途
•Web 开发：Python 可⽤于开发更快的 Web 应⽤，其库帮助 Web 应⽤开发更加快速和简单。Django
和 Flask 是其中两种著名的框架，这些⼯具使得 Web 应⽤从零开始开发变得⾮常⽅便，并且提供了可扩展性。
•游戏开发：Python ⽀持视频游戏的开发。像 Pygame、PyKyra 和 Panda3D 这样的库可以帮助游戏的开发。它们使得开发优秀的游戏和多媒体程序变得更加容易。Vega Strike 和迪⼠尼的 Toontown Online 都使⽤了这些框架。•Web 抓取：在从 Web 中提取⾮结构化数据时， Python 是很有⽤的。Python 的库，如 Beautiful Soup、Pandas、NumPY 和 Scrapy，可以帮助进⾏ Web 抓取。
•数据可视化：Python ⼯具包，如 Matplotlib 和 Seaborn，有助于数据可视化，⽽这反过来也有助于绘制图表等等。Python 机器学习
•使⽤简单：Python 易于阅读，因为其语法类似于英语。⽽且使⽤起来⽅便，因为 Python 易于掌握，所以开发⼈员更容易建⽴机器学习模型。其简单性使开发者能够花更多时间来解决机器学习问题，⽽⾮语⾔的技术复杂性。
•开源：Python 是⼀种独⽴于平台的开源编程语⾔。很多平台都⽀持它，包括 Linux、Windows 和 macOS。
•更⼴泛的库：实施⼈⼯智能和机器学习算法有时会⾮常困难，并且⾮常耗时。Python 有⼀长串的库和框架，可以帮助⽣成机器学习模型，预编代码的可⽤性可以减少开发时间。
•受欢迎程度：Python 是最流⾏的编程语⾔之⼀。假如你在学习 Python 的时候遇到了问题，很有可能是其他⼈已经处理过的，他们可以帮助你。
2.C
C# 是⼀种流⾏的编程语⾔，由微软在 2000 年左右推出。C# 可⽤于完成各种专业任务和⽬标，其特性源于上⼀代，如C、 C++ 等。同时，C# 也是⼀门⾼级语⾔。
C# 的⽤途
•Web 开发：C# 特性创建 .NET 平台上的专业 Web 应⽤。这是⾯向对象的，可以⽤来创建⽹站。
•Windows 应⽤：Windows 使⽤ C#，这可以提⾼开发过程的效率。
•Windows 应⽤：Windows 使⽤ C#，这可以提⾼开发过程的效率。
•游戏开发：C# 同样⽤于游戏开发。它使⽤ Unity 游戏引擎。C# 为开发者提供了跨各种游戏平台的安全跨平台脚本。
C# 机器学习
•使⽤简单：⼀般⽽⾔，C# 使⽤起来更简单，但它仍不如 Python 简单。
•开源：构建 C# 语⾔的基础被称为 .NET。⽤于机器学习的 ML.NET 是⼀个跨平台、免费和开源的机器学习框架，特别是为 .NET 开发者设计的。
•C# 库：在 C# 中涉及机器学习的时候，它的库包括 ML.NET，还有⼀些早期的库，⽐如 Accord.Net 和 TensorFlow 绑定。
•Auto-ML ：ML.NET 的另⼀个显著特点是它在 Auto-ML 中的应⽤。通过使⽤ Auto-ML，我们可以创建简单的机器学习解决⽅案，只需要描述问题并提供数据。
•受欢迎程度：由于 C# 是⼀种流⾏的编程语⾔，它有⼀个庞⼤的开发者社区，可以相互帮助解决复杂的 C# 问题。
3.Java
Java，与 HTML 和 CSS ⼀起，是需要掌握的三种语⾔之⼀。它是由⽹景公司的 Brendan Eich 发明，于 1995 年推出。它是⼀种多范式的、基于⽂本的编程语⾔，可⽤于客户端和服务器端，使得⽹页具有交互功能。
Java 的⽤途
•与⽹页交互：⽤户可以使⽤ Java 与⽹页交互。例如，它可以让你在⽹页上放⼤或缩⼩图⽚。它也可以在⽹页上播放⾳乐和视频。
•Web 和移动开发：Java 框架不仅可⽤于开发，还可⽤于基于⽹络和移动的应⽤。React、React Native、Angular 和 Vue 是⼀些流⾏的 Java 前端框架。LinkedIn 和 Netflix 是两个著名的例⼦。
•游戏开发：Java 也⽤于 2D 或 3D 游戏开发，像 GDevelop、melonJS、ImpactJS、PhaserJS 等 Java 库都能帮助游戏开发。
Java 机器学习
•开源：Java 完全⽀持所有最新的移动和桌⾯浏览器，Java 应⽤程序运⾏于⼤多数桌⾯和移动设备。所以，如果您的应⽤程序在⽹络上运⾏ Java 代码，您可以确信⼏乎所有⽤户都会使⽤它。
•机器学习库：Java 包含很多机器学习库，⽐如 Brain.js、TensorFlow.js、ConvNet.js 等，这些库可以帮助开发机器学习模型。Brain.js 是⼀种⽀持多种神经⽹络的快速处理框架，如长短时记忆神经⽹络、递归神经⽹络和前馈神经⽹络。这有助于在服务器端训练和运⾏它们的神经⽹络的创建。
•受欢迎程度：Java 是使⽤最⼴泛的编程语⾔之⼀。它有⼀个庞⼤的开发者社区，可以帮助彼此解决使⽤ Java 时遇到的问题。
4.R
R 是⼀种编码语⾔，也是⼀种⽤于统计计算和图形的⾃由软件环境。它是⼀个软件包，包含了⽤于数据解释、操作、计算和可视化的⼯具。在 1993 年由 R 核⼼⼩组创⽴，在统计学家和数据矿⼯中闻名，主要⽤于收集、分析和可视化数据。
R 的⽤途
•开源：根据⾃由软件基⾦会 GNU 通⽤公共许可条款，R 可以作为⾃由软件获得。这就是说，任何⼈，只要能上⽹，就能获得并修改代码。
•⾦融：银⾏业和其他处理统计数据的⾏业都使⽤ R。它协助该⾏业进⾏数据收集、分析、数据挖掘和数据可视化。•统计算法：R 编程还可以实现诸如线性和⾮线性建模等统计算法。
R 机器学习
•R 编程库：R 包含了各种机器学习库。Caret、DataExplorer、Dplyr、Ggplot2、kernLab 等。Ggplot2 是⼀种流⾏的数据可视化⼯具。这可以帮助创建交互数据的可视化，产⽣数百万种不同模型的图。
•机器学习算法：R 提供了在机器学习领域使⽤的各种⽅法，如时间序列分析、分类、聚类、线性建模等。
•受欢迎程度：它有⼀个庞⼤的社区，统计学家、数据矿⼯和其他专业⼈⼠可以相互帮助解决问题。
5.Javaweb编程语言有哪些
Java 是⼀种流⾏的⾯向对象的⾼级编程语⾔，由甲⾻⽂公司开发，于 1995 年发布。Java 是⼀种快速、安全、可靠的语⾔，可开发各种 Java 应⽤，包括 Web 应⽤、⽹络应⽤、游戏等等。
Java 的⽤途
•移动应⽤：⼴泛应⽤于移动应⽤的开发中。它被认为是⽤于该⽬的的官⽅编程语⾔。Java 与 Android Studio 和Kotlin 兼容，因为它在 Java 虚拟机（JVM）上运⾏。
•桌⾯应⽤：Java 允许快速开发所有的桌⾯应⽤。Java ⽀持 GUI 开发，主要是通过抽象窗⼝⼯具包（AWT）和Swing。AWT 包含了⼀些预组装的组件，如菜单、列表和按钮。另⼀⽅⾯，Swing 是⼀种图形⽤户界⾯部件框架，包括树、滚动⾯板、表格、标签⾯板和列表等复杂组件的 GUI 部件框架。
•游戏开发：Java 允许开发者在任何系统上开发游戏，这要归功于 Java 的多线程和套接字的能⼒。在
密集型任务在后台运⾏时，多线程占⽤更少的内存，并充分利⽤可⽤的 CPU ⽽不锁定⽤户。套接字可以帮助开发多⼈游戏。因为Java 运⾏在虚拟机上，分发游戏也会更加简单。
Java 机器学习
•机器学习库：Java 拥有各种各样的机器学习库。Weka、Apache Mahout、Deeplearning4j、Mallet、MLlib 等等都可以帮助⽣成机器学习模型。例如，Deeplearning4j 是⽤来在 Java 中配置神经⽹络的 DSL。
•学习曲线：Java 包括⼀系列需要投⼊精⼒的领域。在 Java 和相关语⾔中，学习曲线⽐其他语⾔更短、更舒适。•受欢迎程度：Java 也是使⽤最⼴泛的编程语⾔之⼀。它有⼀个庞⼤的社区，可以互相帮助解决问题。
作者介绍：
Gunjan，有抱负的数据科学家。
原⽂链接：
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