Hướng dẫn should i learn java or python for data science? - tôi nên học java hay python cho khoa học dữ liệu?

Java vs Python cho Khoa học dữ liệu năm 2021-khám phá sự khác biệt giữa và ngôn ngữ Java và Python để quyết định cách nào tốt nhất để làm khoa học dữ liệu. Cập nhật lần cuối: 27 tháng 9 năm 2022
Last Updated: 27 Sep 2022

Tại sao các nhà khoa học dữ liệu thích Python hơn Java?

Java vs Python cho khoa học dữ liệu- cái nào tốt hơn?

& nbsp; cái nào có tương lai tốt hơn: Python hay Java vào năm 2021?

Đây là những câu hỏi phổ biến nhất mà ProjectAdvisors của chúng tôi được hỏi rất nhiều từ những người mới bắt đầu bắt đầu với sự nghiệp khoa học dữ liệu. Blog này nhằm mục đích trả lời tất cả các câu hỏi về cách Java vs Python so sánh với khoa học dữ liệu và đó là ngôn ngữ lập trình mà bạn chọn để thực hiện khoa học dữ liệu vào năm 2021.

Xây dựng một hệ thống đề xuất dựa trên biểu đồ trong Python -Part 1

Mã giải pháp có thể tải xuống | Video giải thích | Hô trợ ky thuật

Bắt đầu dự án

Mục lục

• Java vs Python - Ngôn ngữ nào đáp ứng nhu cầu và kết nối tốt với khoa học dữ liệu?
• Tại sao các nhà khoa học dữ liệu yêu thích Python cho khoa học dữ liệu?
• Java cho Khoa học dữ liệu & NBSP; - Các nhà khoa học dữ liệu có nên học Java không?
• Java vs Python cho Khoa học dữ liệu - Một so sánh
  • Java vs Python cho khoa học dữ liệu- Cú pháp
  • Java vs Python cho khoa học dữ liệu- Tốc độ/hiệu suất
  • Java vs Python cho Khoa học dữ liệu- Khung và Công cụ-​
  • Java vs Python - Học máy
  • Java vs Python cho Khoa học dữ liệu - Sự phổ biến
  • Java vs Python cho Khoa học dữ liệu - Mức lương
  • Java vs Python cho khoa học dữ liệu - phỏng vấn
• Java vs Python cho khoa học dữ liệu - lựa chọn của bạn là gì?

Java vs Python - Ngôn ngữ nào đáp ứng nhu cầu và kết nối tốt với khoa học dữ liệu?

Theo sự phổ biến của các ngôn ngữ lập trình (PYPL), Python và Java là hai trong số các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng kể từ tháng 6 năm 2021. Chúng được sử dụng bởi các doanh nghiệp và nhà phát triển khác nhau trên toàn cầu ngày nay. Lấy ví dụ các công ty như Netflix, Google, Instagram và Spotify. Python được sử dụng rất nhiều trong phần phụ trợ để xử lý dữ liệu. Netflix và Spotify sử dụng Python để tạo ra động cơ khuyến nghị của họ. Instagram đã chuyển sang Python làm ngôn ngữ lập trình chính vào năm 2017 và đang sử dụng nó kể từ đó. Java cũng được sử dụng bởi nhiều công ty lớn bao gồm Uber và Airbnb để xử lý các thuật toán phụ trợ của họ.

Dưới đây là một bài thơ được viết bởi Tim Peters có tên là The Zen of Python, có thể được đọc bằng cách gõ Nhập Nhập này trên một bảng điều khiển Python. Nó tổng hợp một cách xuất sắc một số điều hấp dẫn về Python như một ngôn ngữ lập trình. Giống như bài thơ nói, nếu việc thực hiện dễ giải thích, thì có thể là một ý tưởng tốt để làm quen với Python. Python ban đầu được phát minh là một dự án sở thích của nhà phát minh, Guido Van Rossum và đã trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu phổ biến nhất được sử dụng ngày nay.

Python được thực hiện như một dự án sở thích nhưng Java được tạo ra một cách tình cờ. Khoảng năm 1992, James Gosling và nhóm của anh ta đang xây dựng một hộp set-top được bắt đầu bằng cách dọn dẹp Cấm C ++, dẫn đến sự ra đời của một ngôn ngữ mới, ban đầu được gọi là ‘Oak, nhưng sau đó. Đổi tên thành Java.

Tại sao các nhà khoa học dữ liệu yêu thích Python cho khoa học dữ liệu?

Java cho Khoa học dữ liệu & NBSP; - Các nhà khoa học dữ liệu có nên học Java không?

Java vs Python cho Khoa học dữ liệu - Một so sánhEnd-to-End ML Projects

Java vs Python cho khoa học dữ liệu- Cú pháp

Java cho Khoa học dữ liệu & NBSP; - Các nhà khoa học dữ liệu có nên học Java không?

Java vs Python cho Khoa học dữ liệu - Một so sánh

Nhiều nhà khoa học dữ liệu có xu hướng nghiêng về Python và R để viết các chương trình để phân tích và xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, các khung như Apache Spark, Kafka, Hadoop, Hive, Cassandra và Flink đều chạy trên JVM (máy ảo Java) và rất quan trọng trong lĩnh vực dữ liệu lớn. JVM cũng là nền tảng chéo và cho phép cùng một mã được viết trong nhiều môi trường. Java là một ngôn ngữ lập trình có thể mở rộng cao. Xây dựng các chức năng rất phức tạp rất dễ dàng trong Java vì nó giúp giảm quy mô hoặc tăng quy mô xuống và cung cấp các tính năng cân bằng tải tuyệt vời. Java được gõ mạnh, có nghĩa là loại dữ liệu của một biến được xác định tại thời điểm khởi tạo và cùng loại dữ liệu của biến phải được duy trì cho đến khi kết thúc chương trình. Loại chỉ có thể thay đổi bằng cách đánh máy rõ ràng. & NBSP;

Java vs Python cho Khoa học dữ liệu - Một so sánh & NBSP;

A & nbsp; Cách tốt để đưa ra quyết định đôi khi là có cái nhìn sâu sắc hơn về những ưu và nhược điểm liên quan đến hai mặt của việc giải quyết một câu hỏi. Nếu bạn là người mới bắt đầu khoa học dữ liệu hoặc đang bắt đầu một dự án khoa học dữ liệu mới và bối rối về ngôn ngữ nào sẽ phù hợp nhất với bạn, thì đây là cái nhìn sâu sắc về một số điểm chính được xem xét khi quyết định ngôn ngữ lập trình.

Java vs Python cho khoa học dữ liệu- Cú pháp

Python là một ngôn ngữ được đánh máy động, trong khi Java là ngôn ngữ được đánh máy mạnh mẽ. Điều này có nghĩa là trong trường hợp của Python, loại dữ liệu của một biến được xác định trong thời gian chạy và cũng có thể thay đổi trong suốt vòng đời của chương trình. Trong Java, một kiểu dữ liệu phải được gán cho một biến trong khi viết mã và kiểu dữ liệu này vẫn giữ nguyên trong suốt vòng đời của chương trình trừ khi nó được thay đổi rõ ràng. Điều này cho phép dễ sử dụng trong trường hợp Python khi viết chương trình. Gõ động cho phép một chương trình được viết với các dòng mã ít hơn. Python có giá trị cho sự đơn giản và dễ sử dụng của nó. Nó được biết đến dễ dàng hơn để học và sử dụng và nói chung là ngôn ngữ lập trình là sở thích đầu tiên cho các lập trình viên mới làm quen. Python cũng không tuân theo các quy tắc thụt lề, niềng răng hoặc cần sử dụng dấu chấm phẩy. Java, mặt khác, có các quy tắc cú pháp nghiêm ngặt. Nếu các quy tắc cú pháp không được tuân theo, mã sẽ gây ra lỗi tại thời điểm biên dịch và sẽ không chạy. & NBSP;

Ace cuộc phỏng vấn việc làm tiếp theo của bạn với các cuộc phỏng vấn giả từ các chuyên gia để cải thiện kỹ năng của bạn và tăng cường sự tự tin!

Java vs Python cho khoa học dữ liệu- Hiệu suất

Về tốc độ, Java nhanh hơn Python. Phải mất ít thời gian hơn để thực hiện mã nguồn so với Python. Python là một ngôn ngữ được giải thích, có nghĩa là mã được đọc từng dòng. Điều này thường dẫn đến hiệu suất chậm hơn về tốc độ. Việc gỡ lỗi quá chỉ xảy ra trong thời gian chạy, điều này cũng có thể dẫn đến các vấn đề khi chạy mã. Một điểm khác cần lưu ý là loại dữ liệu của một biến phải được xác định trong thời gian chạy trong trường hợp Python. Điều này cũng vậy, có xu hướng làm chậm tốc độ thực hiện. Không giống như Python, Java cũng có khả năng xử lý nhiều tính toán đồng thời, điều này cũng làm tăng thêm tốc độ của nó. & NBSP;

Java vs Python cho Khoa học dữ liệu- Khung và Công cụ

Python và Java cung cấp một bộ sưu tập tốt các thư viện tích hợp có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu và học máy. Apache Spark là một công cụ phân tích nguồn mở được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu để xử lý dữ liệu quy mô lớn. Apache Spark cung cấp các API cấp cao trong cả Java và Python. Các API này có các ứng dụng trong dữ liệu lớn và học máy & NBSP;

Thư viện khoa học dữ liệu Python

Hãy cùng xem một số thư viện do Python cung cấp cho mục đích phân tích dữ liệu và xử lý-

• Python Pandas: Pandas là một thư viện Python nguồn mở chủ yếu được sử dụng để xử lý các bộ dữ liệu lớn bằng cách hỗ trợ tải, tổ chức, thao tác, mô hình hóa và phân tích các bộ dữ liệu. Nó cho phép quản lý dữ liệu hiệu suất cao bằng cách sử dụng các cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ của nó. Gấu trúc cho phép làm sạch các bộ dữ liệu lộn xộn cho phép chúng dễ đọc và phù hợp hơn. Với đối tượng DataFrame, gấu trúc có thể cung cấp lập chỉ mục mặc định và tùy chỉnh. Pandas cung cấp các công cụ để tải dữ liệu vào các đối tượng dữ liệu trong bộ nhớ từ các định dạng tệp khác nhau. & NBSP;

• Python Numpy: Numpy là viết tắt của Python số Python. Nó là một thư viện Python được sử dụng để làm việc với các mảng. Numpy cho phép một nhà phát triển thực hiện các hoạt động toán học và logic trên một mảng. Numpy cũng hỗ trợ các chức năng để làm việc với các biến đổi và thói quen Fourier để thao tác hình dạng. Nó cũng có các chức năng tích hợp cho các hoạt động liên quan đến đại số tuyến tính, ma trận và tạo số ngẫu nhiên. Numpy thường được sử dụng cùng với matplotlib và scipy để thay thế cho MATLAB.

• Python Matplotlib: Matplotlib is an open-source Python library that is used to enhance visualization by providing graph plotting tools. Matplotlib allows the creation of 2d graphs and plots using Python scripts. The Matplotlib library also helps to make visualization more appealing in that it supports colors and color maps. It also allows the creation of animated and interactive visualizations in Python. 

• Python SciPy: SciPy is an open-source scientific library of Python used to solve complex scientific and mathematical problems. The SciPy library is built to work on top of the NumPy extension. SciPy allows for user-friendly and effective functions for numerical integration and optimization.

• PySpark: The Apache Spark community released a tool called PySpark specific to Python to support Apache Spark from Python. PySpark allows one to interface with Resilient Distributed Datasets (RDD’s) in Apache Spark and the Python programming language. This is done using the Py4J library, which is integrated within PySpark and allows Python to dynamically interface with JVM projects.

• seaborn: Seaborn is a Python library based on Matplotlib for the purpose of data visualization. It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics. It also defines simple high-level functions for common statistical plot types and integrates with the functionality provided by Pandas DataFrames.

• SciKit-learn: The SciKit-learn library of Python can be used for data mining and data analysis. It contains a wide range of supervised and unsupervised learning algorithms that work on a consistent Python interface. Some of the machine learning functions that Scikit-learn can handle include classification, regression, clustering, dimensionality reduction, model selection, and preprocessing.

• PyTorch: PyTorch is an open-source tool based on the Torch library. It has a range of libraries that provide computer vision, machine learning, and natural language processing tools. It is easy to learn and to use. PyTorch can seamlessly integrate with the Python Data Science stack, including NumPy. PyTorch provides a framework to build computational graphs and change them in runtime. It also offers simplified preprocessors and custom data loaders.

• Keras: Keras is an open-source library that is used for neural networks and machine learning. It works with neural network building blocks like layers, objectives, activation functions, and optimizers. Keras has features to work on images and text images. Keras also supports convolutional and recurrent neural networks other than the standard neural networks.

• TensorFlow: TensorFlow is an open-source library used for machine learning. The primary use of TensorFlow is for the training and inference of deep neural networks. It is a symbolic math library based on data flow and differential programming. TensorFlow comes with a flexible and elaborate ecosystem of tools, libraries, and resources that allows developers to easily build and deploy ML-powered applications.

Java Data Science Libraries

Like Python, Java also has a range of libraries for working with Data Science. Some of which are: 

• Deeplearning4J: It is an open-source framework written for the JVM which provides a toolkit for working with deep learning algorithms. It offers comprehensive support for building, training, and deploying neural networks. Deeplearning4J is a composable framework. This means that shallow neural networks such as restricted Boltzmann machines, convolution nets, autoencoders, and recurrent nets can be integrated to create deep nets of varying types. Deeplearning4J also provides extensive visualization tools and a computation graph.

• ND4J: ND4J is short for N-dimension array objects for Java and provides key modules for scientific computing on the JVM. It is modeled based on NumPy and core MATLAB. Like SciPy, it provides a toolkit for scientific computing. ND4J supports signal processing and linear algebra as well. ND4J is designed to run fast in production environments.

• Apache Mahout: Apache Mahout is a distributed linear algebra framework written in Java and Scala. It is generally used to help solve problems such as clustering, classification, and item recommendation, such as that in a recommendation system. built-in machine learning algorithms provided on Apache Mahout clear the way for implementation of more complex machine learning algorithms rather than spending time on the easier ones.

• Apache Spark: Apache Spark is an open-source data processing engine used for processing large datasets. It is built on Apache Hadoop MapReduce. The MapReduce model is extended to be used more efficiently for various other forms of computation, including interactive queries and stream processing. The main feature of Apache Spark is its in-memory cluster computing, which means that the data is kept in RAM(random access memory) instead of slower disk drives and allowed to process in parallel. Apache Spark comes with built-in modules for streaming(Spark Streaming), SQL (Spark SQL), ML (Spark MLlib), and graph processing (Spark Graphx). Spark provides built-in libraries in Java, Python, and Scala.

• Mallet: Học máy cho Bộ công cụ ngôn ngữ là một thư viện nguồn mở rộng rãi chứa các thuật toán và tiện ích để xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mallet có giao diện dòng lệnh. Nó bao gồm API Java cho Bayes ngây thơ, cây quyết định, các mô hình Markov tối đa và ẩn, các mô hình chủ đề dirichlet tiềm ẩn, các trường ngẫu nhiên có điều kiện.

• Java-ML: Thư viện máy học Java cung cấp một bộ sưu tập lớn các thuật toán khai thác dữ liệu và học máy, nó chứa các thuật toán có thể được sử dụng để xử lý trước dữ liệu, lựa chọn tính năng, phân loại và phân cụm. Nó là đơn giản và do đó dễ hiểu. Nó không đi kèm với GUI (giao diện người dùng đồ họa), nhưng các thuật toán cùng loại có giao diện chung.

• WEKA: Weka là viết tắt của môi trường Waikato để phân tích kiến ​​thức khi nó được phát triển tại Đại học Waikato, New Zealand. Weka là một thư viện học máy nguồn mở cho Java. Việc sử dụng chính của WEKA là để khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu và mô hình dự đoán. Thư viện cung cấp GUI phát triển tốt, giao diện dòng lệnh và API Java. & NBSP;

• Bảng: Bảng là thư viện Java, cho khung dữ liệu và trực quan hóa. Nó cũng đi kèm với các tiện ích để tải, chuyển đổi, tóm tắt và lọc dữ liệu. Bàn cũng hỗ trợ thống kê mô tả.

Java vs Python cho khoa học dữ liệu

Được thiết kế như một sự thay thế cho MATLAB

Numpy, Scipy

Học kĩ càng

Keras, Pytorch

Học máy

Scikit, Tensorflow

Java ML, Mallet, Weka, Apache Mahout

Các mô -đun Apache Spark

Pyspark

Spark Mllib, Kafka, Hive

Đại số tuyến tính

1. Apache Mahout

2. Trực quan hóa dữ liệu

3. Matplotlib, Seaborn

4. Java vs Python - Học máy

5. Cả Java và Python đều đi kèm với một loạt các thư viện và công cụ tích hợp có thể được sử dụng cho việc áp dụng các kỹ thuật học máy, điều đó có nghĩa là cả hai ngôn ngữ này là một lựa chọn tuyệt vời cho việc học máy. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là phải xem xét rằng vì Python có thể dễ dàng hơn nhiều, nên đó là sự lựa chọn ưu tiên của lập trình vì đường cong học tập cho Python tương đối ít hơn so với Java, thì một người không có kinh nghiệm nào dễ dàng hơn của các ngôn ngữ để tập trung nhiều hơn vào khía cạnh học máy của thuật toán hơn là lo lắng về khả năng viết mã. & nbsp;

6. Java vs Python cho Khoa học dữ liệu - Sự phổ biến

7. Đề cập đến PYPL một lần nữa, chúng ta có thể thấy rằng Python và Java có thể được coi là hai ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất kể từ tháng 6 năm 2021. Tuy nhiên, điều cần xem xét là trong vài năm qua, Python đã tăng lên nhiều nhất - lên 17,3% , trong khi Java đã giảm mức phổ biến 7,1%. Python đã cho thấy sự phổ biến mới nổi giữa các nhà khoa học dữ liệu và lĩnh vực học máy. Nó cũng ngày càng phổ biến hơn đối với các chuyên gia phần mềm, những người mới sử dụng thế giới lập trình do sự đơn giản và dễ sử dụng.

8. Java vs Python cho Khoa học dữ liệu - Mức lương

9. Tập hợp là gì?

10. Làm thế nào để một ngoại lệ tuyên truyền trong mã?

Câu hỏi phỏng vấn Python cho Khoa học dữ liệu & NBSP;

1. Phân biệt giữa danh sách và bộ dữ liệu.

2. Chỉ số tiêu cực là gì và nó được sử dụng như thế nào trong Python?

3. Chức năng Lambda là gì?

4. Giải thích cách các danh sách toàn diện hoạt động trong Python.

5. Làm thế nào bạn có thể sao chép các đối tượng trong Python?

6. Giải thích việc sử dụng các nhà trang trí trong Python.

7. Sự khác biệt giữa vượt qua, tiếp tục và phá vỡ trong Python là gì?

8. Giải thích bản đồ, giảm và lọc chức năng trong Python.

9. Phân biệt giữa các vật thể đột biến và bất biến trong Python

10. Sự khác biệt giữa những người khác là và và một người khác là gì?

11. Các phần khác nhau của cốt truyện trong matplotlib là gì?

12. Làm thế nào để bạn vẽ một biểu đồ trong matplotlib?

13. Phát sóng trong Numpy là gì?

14. Chúng ta có thể tạo một khung dữ liệu với nhiều loại dữ liệu trong Python không? Nếu có, làm thế nào?

15. Làm thế nào để bạn tìm thấy các giá trị duy nhất trong một khung dữ liệu?

16. Làm thế nào để bạn vẽ đồ thị biểu đồ/thanh trên Seaborn?

17. Viết mã để sắp xếp DataFrame theo thứ tự tăng dần/giảm dần.

18. Dữ liệu bị thiếu dữ liệu tiêu chuẩn được sử dụng trong gấu trúc là gì?

Java vs Python cho khoa học dữ liệu - lựa chọn của bạn là gì?

Nghiên cứu kỹ lưỡng về việc sử dụng Python trong khoa học dữ liệu so với việc áp dụng Java trong khoa học dữ liệu cho thấy cả hai ngôn ngữ lập trình này đều có lợi ích của chúng. Cuối cùng, nó đi vào việc chọn một ngôn ngữ lập trình dựa trên một cá nhân hoặc các yêu cầu cụ thể của tổ chức. Nếu một tổ chức có tất cả mã của nó được xây dựng trong Java, thì việc thêm các bit khoa học dữ liệu trong Java sẽ thuận tiện hơn. Tương tự, Python có thể được ưa thích bởi một người mới bắt đầu vào lĩnh vực khoa học dữ liệu, vì nó cho phép người dùng tập trung vào khía cạnh khoa học dữ liệu và ít lo lắng về luồng chương trình thực tế. Do dễ sử dụng, Python đã trở nên phổ biến hơn trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Để hiểu rõ hơn khi sử dụng khoa học dữ liệu với một trong những ngôn ngữ lập trình này, điều cần thiết là phải có một số kinh nghiệm thực hành. Thử nghiệm viết đơn giản và sau đó về các mã khoa học dữ liệu phức tạp hơn trong Python và Java để hiểu rõ hơn về hai trong hai bạn thấy thoải mái hơn.

Nếu bạn đang tìm kiếm một số dự án khoa học dữ liệu thực hành để thực hành và bắt đầu sử dụng Python cho khoa học dữ liệu, hãy khám phá hơn 70 hơn Giải thích video và hỗ trợ kỹ thuật 24x7.

Là Python hay Java tốt hơn cho khoa học dữ liệu?

Tôi nên học Java hay Python vào năm 2022?

Tại sao chúng ta không sử dụng Java trong khoa học dữ liệu?

Có đáng để học Python cho khoa học dữ liệu không?