等 Java R C Python 从业界反馈看机器学习语言趋势

Python、R、Java、 C++ 等:从业界反馈看机器学习趋势

对于 开发者 来说,掌握什么 编程语言 能更容易找到 机器学习 或者 数据科学 的工作?

这是个许多人关心的问题,非常实际,也在许多论坛被翻来覆去地讨论过。非常显著的是 “ Python 是大趋势” 这一论调,似乎它即将在机器学习领域一统天下。那么这种说法到底有几分事实?

首先要指出的是, 大多数对编程语言的讨论都比较 主观 。比如说,有的开发者(尤其是初学者)会因为一门语言的某个特性很契合自己的使用习惯、用着最顺手,就狂赞这门语言,而对其他语言的优点选择性失明。而这篇雷锋网编译自 IBM 开发者论坛的文章,则尽量避免了主观判断,用数据来展示各门开发语言在工业界的实际使用情况,可以说是十分难得。毕竟,统计学习的核心就是用数据说话。AI 开发者应该更明白可靠数据相比主观臆测的价值。

闲话少说,我们来看看 2016 年开发语言使用情况统计,到底哪门语言的使用人数上升最快?居前几位的都是哪些?

Python、R、Java、 C++ 等:从业界反馈看机器学习趋势

图1:机器学习与数据科学领域各语言的雇主招聘指数对比

如图所示,这是利用美国职位搜索引擎 indeed.com 得出的机器学习、数据科学招聘趋势:对这些领域内开发职位所列出的编程语言要求进行了统计。 它展示出公司、雇主们都在寻找哪些语言技能。 但注意:

我们可以清楚看出,美国雇主最需要的前四大语言排名是 Python,Java,R,C++。其中,Python 在 2015 年中超过 Java 跃升至第一。

然后,把搜索结果限制在机器学习领域(去掉数据科学),数据其实差不多:

Python、R、Java、 C++ 等:从业界反馈看机器学习趋势

图2:机器学习领域各语言的雇主招聘指数对比

这张折线图中包含了 Lua,但由于它的招聘职位实在太少,代表 Lua 的线与坐标轴重合。

我们能从这两组数据中推断出什么?

关于 Scala 和 Julia 的增长趋势,在它们的增长率折线图中,我们可以很明显的看出来:

Python、R、Java、 C++ 等:从业界反馈看机器学习趋势

图3:Scala,Julia,Lua 在机器学习、数据科学领域的雇主招聘指数增长率

然后,当我们省略掉 Scala、Julia 和 Lua,统计主流语言的增长率,可以明白无误看出Python 和 R 的增长速度远超其他主流语言:

Python、R、Java、 C++ 等:从业界反馈看机器学习趋势

图4:机器学习与数据科学领域,主流语言的雇主招聘增长率

R 的增长率始终高于 Python,位居第一,更是远超 Java。 以此来看,在可预测的将来,R 不但不会消失,还会成为更受欢迎的主流机器学习语言。因此,说“Python 是未来大趋势”肯定是不对的。

但是,当我们聚焦于细分领域“ 深度学习” ,数据就变得很不一样:

Python、R、Java、 C++ 等:从业界反馈看机器学习趋势

图4:深度学习领域各语言的雇主招聘指数对比

在深度学习市场,对 Python 的招聘需求仍然最高。但前五大语言的排序变成了Python,C++,Java,C,R。这里有很明显的对高性能计算语言的侧重。而且, Java 的增长速度惊人,它可能很快成为深度学习市场的第二位 。在可预期的将来,R 还不会成为最受欢迎的深度学习语言。令人惊讶的是 Lua 的存在感之低。要知道,开源框架巨头之一的 Torch 便是基于 Lua,许多开发者因此会认为它在深度学习市场占有特殊地位。

对于文章开头提出的问题——雇主需要掌握什么语言的开发者,答案已经很明确了:

但雷锋网的读者们请注意,这只是私营公司的招聘需求。学界研究人员的偏好会有很大出入。另外,自学 AI 的业余爱好者、暂时没打算在这行谋生的,也不需要对这些数据太过在意。

至于文章原作者的个人观点(雷锋网再次提醒:请注意是“个人”观点,仅给大家做参考),他本人较倾向 Python。原因有二:1. 基于 Python 的顶级机器学习框架选择较多。2. 作者来自计算机专业背景,Python 的逻辑更适合。相比之下,R 语言就更适合统计学、数学背景的开发者。在 Python 之外,作者更倾向于使用C++,这是因为他用C++ 写代码写了半辈子,已经习惯了。其他人、新人可能更适合学习其他语言。比如说,写代码功底不深的统计学背景开发者通常用 R 语言更顺手。经验丰富的 Java 开发者可以接着用 Java,尤其有那么多开源 Java API 。

归纳起来, 还是程序猿的个人学习、开发经历,以及知识背景影响了他的语言偏好。 很少有人能够涉猎所有主流语言,即便只掌握几门语言,也未必在每一门上的开发经验都够深。因此,老司机对新入门开发者的语言推荐都带有强烈主观色彩。即使拿这篇以陈述数据为主的文章来说,也有它的主观局限:Matlab/Octave 和 Lisp,这两门重头语言并没有包括在内。这大约是由于作者并没有充分接触这三门语言。而 AI 大牛吴恩达对新手的建议就是选择 Octave 或者 Matlab 起步。

对于新入门、正犹豫选择哪门语言的技术宅,关键还是在投入大量时间之前多听、多看、多了解;比较不同人的观点,选择最适合自己的。雷锋网与旗下 AI 科技评论频道常年更新针对新老开发者的技术文章,以及追踪 AI 界的重大新闻事件,感兴趣可关注公众号。

更多对机器学习编程语言的介绍请参考上期文章 入门必读 机器学习六大开发语言 。

via ibm developer

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