Java能用于机器学习和数据科学吗？
极客时间编辑部
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虽然 Python 和 R 已经成为构建机器学习和数据科学应用程序的首选，但许多组织正转向使用 Java 开发来满足他们的需求。最近，从事软件外包行业的技术专家 Malcom Ridgers 阐述了企业选择选择 Java 用于数据科学和机器学习的原因以及对此业界的看法。
企业为什么选择 Java 用于数据科学和机器学习？
Java 是许多设备和应用程序背后无形的力量，这些设备和应用程序人们每天都在使用，并为人们的日常生活提供了动力。Java 不但可以用于机器学习和数据科学应用程序开发，而且 Java 也是很多开发人员的首选，原因有很多，如下。
1、Java 是用于企业开发的最古老的语言之一。很多公司可能在不知不觉中已经使用了大量的 Java 编程语言。基础设施、软件、应用程序，公司技术的许多其他工作部分可能已经构建在 Java 之上，这有助于简化集成并最大限度减少兼容性问题。
2、数据科学和大数据是相辅相成的。大多数用于大数据的流行框架和工具通常都是用 Java 编写的，包括 Flink、Hadoop、Hive 和 Spark 等。
3、Java 可用于数据科学领域和整个数据分析的许多过程，包括数据清洗、数据导入和导出、统计分析、深度学习、自然语言处理和数据可视化等。
4、开发人员认为，Java 虚拟机是机器学习和数据科学的最佳平台之一，因为它使开发人员能够跨多个平台编写完全相同的代码。它还允许他们以更快的速度创建自定义工具，并提供了大量有助于提高整体生产力水平的 IDE。
5、Java 8 的发布，带来了 Lambdas。 Lambda 表达式赋予了开发人员管理 Java 语言的巨大能力。这极大地简化了开发人员对大型数据科学或企业项目的开发。
6、作为一种强类型的编程语言，Java 确保了程序员对所处理的变量和数据类型的明确和具体化。有时候，强类型会与静态类型相混淆，强类型使管理大数据应用程序变得更容易，同时也简化了代码库的维护。它还可以帮助开发人员避免编写单元测试的需要。
7、可伸缩性是编程语言的一个重要方面，开发人员在项目开始之前必须对此加以考虑。对于数据科学家和程序员来说，Java 使应用程序扩展变得更加容易。这使得它成为构建更大或更复杂的人工智能和机器学习应用程序的绝佳选择，特别是当它们是从头开始构建的时候。
8、当今许多其他广泛用于数据科学和机器学习的编程语言并不是最快的选择。Java 非常适合这些速度要求很高的项目，因为它执行速度很快。目前许多最流行的网站和社交应用程序都依赖 Java 来满足其数据工程需求，包括 LinkedIn、Facebook 和 Twitter 等。
9、生产代码库通用是用 Java 编写的。了解 Java 可以帮助开发人员了解数据是如何生成的，向生产代码库提交合并请求，并将机器学习解决方案部署到生产环境中。
10、Java 有许多可用于数据科学和机器学习 IDE 库和工具。
Java 是一种非常有用、快速且可靠的编程语言，可以帮助开发团队构建大量的项目。从数据挖掘到数据分析，再到机器学习应用程序的构建，Java 在数据科学领域的应用远远不止于此。对于这些任务，它是最受欢迎的语言之一，对此有很多原因。如果你要处理一个机器学习项目，可以考虑使用 Java。你将会惊讶地发现，Java 会让你受益匪浅。
业界的声音
对于将 Java 用于机器学习和数据科学，业界有两种不同的声音。
一种是表示反对，列举出 Java 的各种缺点，如生产效率低、代码维护能力差等。
另一种是支持的声音，例如 Ralf Klinkenberg 所说，Java 是一种非常适合数据科学和机器学习应用的编程语言，机器学习和数据科学软件平台 RapidMiner 就是一个很好的例子。RapidMiner 开源项目始于 2000 年，当时使用 Java，直到今天仍然使用 Java。
根据最近一次 KDnuggets 机器学习工具年度调查，RapidMiner 是第二大最流行的机器学习工具。所有主要行业的许多公司都将 RapidMiner 用于各种机器学习应用程序。
总而言之，支持者认为 Java 早在 20 年前就已经是构建机器学习工具和应用程序的一个很好的选择，并且多年来，随着越来越多可用的基于 Java 的机器学习库和工具的出现，Java 已经成为实现企业级机器学习解决方案的更好选择。而反对者认为 Java 的固有缺陷限制了它在机器学习与数据科学领域的使用。
以上就是今天的内容，也欢迎你在评论区留下自己的观点。
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