Аналитик больших данных должен знать Java

Java является одним из самых востребованных языков программирования, используемых сегодня. Это независимый от платформы, полезный и надежный язык. Разработчики по всему миру используют Java для создания приложений, веб-инструментов и платформ разработки программного обеспечения. Java также широко используется в машинном обучении и науке о данных.

Если вы специалист по данным, вы, вероятно, используете Python и R больше, чем Java. Согласно недавнему опросу, только 21% людей в науке о данных используют Java, намного меньше, чем Python (83%) или SQL (44%). Большинство людей используют Python из-за его возможностей REPL и быстрого экспериментального алгоритма. Между тем, разработчики используют R для визуализации и представления данных.

Но как специалист по данным, вы должны знать, как использовать Java, поскольку он предлагает множество других сервисов для создания бизнес-приложений. Как упоминалось выше, Java имеет много применений в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Многие крупные компании, такие как Uber, Spotify и Airbnb, основаны на Java. Компании-разработчики программного обеспечения, такие как BairesDev, создают и поддерживают критически важные для бизнеса приложения с использованием Java.

Есть много причин, по которым ученым, изучающим данные, следует изучать Java. Лучшие из них включают в себя:

 
1. У Java много отличных фреймворков.

Эти платформы предоставляют разработчикам базовую функциональность и помогают им сэкономить время и деньги. Примеры популярных систем машинного обучения:

Deeplearning4J - это инструмент с открытым исходным кодом для глубокого изучения Java для развертывания нейронных сетей. Может быть интегрирован с Hadoop и Spark.
ND4J - Он обозначает N объектов массива измерений для Java. Это инструментарий для научных вычислений, обработки сигналов и линейной алгебры. Он имеет встроенные библиотеки, такие как Numpy и MATLAB.
Apache Mahout - это масштабируемая и распределенная структура алгебры. Это помогает в классификации, кластеризации и рекомендации.

В Java также есть много платформ для обработки данных, в том числе:

Hadoop - эта структура использует алгоритм MapReduce для хранения данных в распределенной файловой системе.
Кафка - использует протокол TCP для абстракции набора сообщений, чтобы естественным образом группировать сообщения для формирования линейных записей.

 
2. Java легко понять.

Большинство разработчиков уверены в кодировании с Java. Помимо того, что у него обширная база пользователей, Java также является одним из самых востребованных навыков на рынке, поскольку компании обычно используют его для всех быстро исполняемых проектов. Java также является устаревшим языком - то есть он используется во многих крупных приложениях и компаниях по всему миру.
 

 
3. Java обладает отличными возможностями масштабирования.

Большинство разработчиков используют Java для создания приложений, которые впоследствии можно масштабировать в соответствии с требованиями бизнеса. Если ваша компания выполняет предварительную сборку для приложения, Java является отличным выбором, поскольку Java предлагает масштабировать функции наряду с опциями балансировки нагрузки.

Как специалист по данным, вы обнаружите, что создавать сложные приложения на Java и масштабировать их легко; Например, ApacheSpark - это аналитический инструмент, который вы можете использовать для масштабирования. Он также может быть использован для создания многопоточных приложений.

 
4. Java имеет уникальный синтаксис.

Уникальный синтаксис Java принят во всем мире за его простоту понимания. Этот синтаксис позволяет разработчикам понимать соглашения, требования к переменной и методологию кодирования. Java строго типизирован, то есть каждый тип данных уже предопределен в структуре языка, и все переменные должны быть частью некоторого типа данных.
Большинство крупных компаний поддерживают стандартный синтаксис для своего хранилища кода. Это гарантирует, что весь код разработчика соответствует соглашениям для производственной базы кода. Java помогает им, автоматически поддерживая свои собственные стандартные соглашения, которых можно придерживаться.
 

 
5. Ява быстрая.

Большинство исследователей данных используют Python для приложений обработки данных. Вы будете удивлены, узнав, что Java в 25 раз быстрее, чем Python. Кроме того, если вы ищете приложение, которое выполняет несколько вычислений в любой момент времени, Java превосходит Python.

Не только скорость обработки, разработка Java также требует меньше времени для создания продукта с ним по сравнению со многими другими языками. Он может использовать специфичные для бизнеса инструменты для разработки и имеет множество IDE и зрелых функций для создания крупномасштабных бизнес-приложений.

 
6. Java и OLTP системы.

Системы оперативной обработки транзакций (OLTP) наряду с хранилищами данных обычно используют системы мэйнфреймов для пакетной обработки. Java больше, чем другие языки, более естественно связана с этой архитектурой. Вы можете интегрировать Java с программным обеспечением COBOL и промежуточным программным обеспечением.

Вы также можете комбинировать Java со стандартами и архитектурами OLTP. Для компаний, желающих инвестировать в приложения, которые выполняют анализ данных в крупномасштабных системах с дизайном обработки транзакций, Java очень подходит.

Вывод

Java - это объектно-ориентированный, универсальный и уникальный язык, который предлагает множество функций. Его отличная производительность и скорость делают его одним из самых востребованных навыков на рынке. Он также обеспечивает возможности безопасности, сетевое программирование и независимость от платформы.

Для исследователей данных Java предоставляет множество функций, связанных с наукой о данных, таких как анализ данных, обработка данных, статистический анализ, визуализация данных и НЛП. Java может помочь применить алгоритмы машинного обучения к реальным приложениям. Это позволяет создавать адаптивные и прогнозные модели, основанные на методах пакетной и потоковой обработки. И вместе с этим REPL и лямбда-выражением это упрощает создание крупномасштабных приложений.

Если вы думаете о применении Java в своих проектах по науке о данных, сделайте это. Это отличный язык для ученых и инженеров данных. Записывайтесь на наш курс программирования на Java.