2018 年数据科学和机器学习工具排行
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：1.05M时长：02:17
近日，著名数据科学网站 KDnuggets 发布了 2018 年数据科学和机器学习工具调查结果。主题为过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘、机器学习工具和编程语言，超过 2000 人进行了投票。该统计还对过去三年来的排名进行了对比分析。
数据显示，Python 成为 2018 年最受欢迎的工具，Python 作为机器学习常用的编程语言正在不断扩大领先优势，2017 年 Python 的使用率超过 50%，今年它的使用率上升至 66%。而 R 的使用率首次下跌，降到了 50% 以下，排名第三。
在之前的几次问卷中，RapidMiner 这一顶级数据科学平台正快速传播，它的用户使用率由 2017 年的 33% 增长到了今年的 52.7%，在最受欢迎排行榜中占据第二位。
作为数据管理系统的程序语言，SQL（包括 Spark SQL 和 SQL to Hadoop 工具）继续保持着约 40% 的使用率，排名第四，和之前 3 次的调查数据一样。
根据调查分析，2018 年，平均来说，每个参与者会选择 7 个使用过的不同工具，因此仅投票一个工具会带来偏差。KDnuggets 排除了大约 260 个这样的“独好”投票（主要来自 RapidMiner），因为即使他们代表了该工具的合法用户，他们的行为也是非典型型的，并且会歪曲结果。
近两年，该调查中使用深度学习工具的投票者所占份额保持稳定。2018 年有 33% 的投票者使用深度学习工具，2017 年和 2016 年分别有 32% 和 18%。
谷歌维护的 TensorFlow 仍然占主导地位，达到了 29.9% 。发展迅速的 Keras 则作为构建在 TensorFlow 和 MXNet 等框架上的高级 API，使用率达到 22.2%。
然而，主要由 Facebook 推动，推出已过一年的 PyTorch 吸引了一批研究者和工程人员，虽然最近的呼声很高，但是使用率只有 6.4%。
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帅即使他们代表了该工具的合法用户 应该翻译成有效用户吧？
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