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来源：合肥IT培训学院时间：2020/7/7 14:58:48

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数据科学家应了解Java的原因
1.Java有许多出色的数据科学框架
这些框架为开发人员提供了基本功能，并帮助他们节省时间和资金。典型的流行机器学习框架包括：
Deeplearning4J——这种面向Java的开源深度学习工具包用于部署神经网络。它可以与Hadoop和Spark集成。
ND4J——代表面向Java的N个维数组对象。它是用于科学计算、信号处理和线性代数的工具包。它拥有numpy和MATLAB之类的内置库。
ApacheMahout——这是一种可扩展的分布式代数框架。它有助于分类、聚类和推荐。
Java也有许多用于数据处理的框架，包括：
Hadoop——该框架使用MapReduce算法将数据存储在分布式文件系统中。
Kafka——它使用基于TCP的协议用于消息集抽象，对消息进行自然分组，以形成线性写入。
2.Java易于理解

大多数开发人员对于使用Java编程很有信心。除了拥有广泛的用户基础外，Java还是市场上吃香的技能之一，许多公司通常将Java用于所有可执行的项目。Java还是一种传统语言，用于许多的应用系统和公司。

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3.Java有出色的扩展功能
大多数开发人员使用Java创建以后可根据业务需求来扩展的应用程序。如果贵公司正从头开始构建应用程序，Java是的选择，因为Java提供了扩展功能以及负载均衡选项。
作为一名数据科学家，您会发现使用Java构建复杂的应用程序并对其进行扩展很容易；比如说，ApacheSpark是可用于扩展的分析工具，它还可以用于构建多线程应用程序。
4.Java有独特的语法
Java的独特语法因易于理解而在全世界得到接受。该语法使开发人员可以了解约定、变量需求和编码方法。Java是强类型——即每种数据类型已经在该语言的结构中被预定义，所有变量必须是某种数据类型的一部分。
大多数大公司为其代码存储库保留标准语法。这么做确保所有开发人员按照生产级代码库的约定来编程。Java通过自动维护可以遵循的标准约定来帮助他们。
5.Java速度快
大多数数据科学家将Python用于数据科学应用领域。您会惊讶地发现Java比Python快25倍。另外，如果您在寻找可以在任何时间进行多次计算的应用，Java胜过Python。
不仅处理速度快，Java与其他许多语言相比开发产品所需的时间也更短。它可以使用针对特定业务的工具进行开发，有大量的IDE和成熟功能来创建大型业务应用程序。
6.Java和OLTP系统
联机事务处理系统(OLTP)以及数据仓库通常使用大型机系统进行批处理。与其他语言相比，Java与这种架构的联系更为自然。您可以将Java与COBOL和中间件软件集成起来。
您还可以将Java与OLTP标准和架构结合起来。如果公司希望致力于开发对采用事务处理设计的大型系统执行数据分析的应用，Java就非常适合。
结论
Java是一种面向对象的、通用的、独特的语言，提供了大量功能。其出色的性能和速度使其成为市场上受欢迎的技能之一。它还提供安全功能、以网络为中心的编程以及与平台无关等优点。
Java为数据科学家提供了许多数据科学功能，比如数据分析、数据处理、统计分析，数据可视化和NLP。Java有助于将机器学习算法运用于实际应用场景。它使您可以基于批处理和流处理技术，构建自适应预测模型。连同REPL和lambda表达式，它简化了构建大型应用程序的工作。
如果您在考虑将Java应用于数据科学项目，那就用它吧。对于数据科学家和数据工程师而言，这是一种很出色的语言。

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