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作為STEM專業(yè)重要分支,人工智能作為時(shí)下最高端、最前沿的技術(shù)領(lǐng)域,不少美國(guó)留學(xué)生們紛紛選擇計(jì)算機(jī)科學(xué)類專業(yè),那在計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中,哪些語(yǔ)言、哪些工具使用最多呢?世界著名的數(shù)據(jù)科學(xué)網(wǎng)站 KDnuggets 發(fā)布了 2018 年數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)工具調(diào)查結(jié)果。
圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò),不用作商業(yè)目的。 如有侵權(quán),請(qǐng)聯(lián)系我們刪除。
根據(jù)KDnuggets數(shù)據(jù)顯示,現(xiàn)在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域使用最多的當(dāng)屬Python 編程語(yǔ)言。R 語(yǔ)言的使用率第一次降到了 50% 以下。在深度學(xué)習(xí)框架上,最近呼聲很高的深度學(xué)習(xí)框架 PyTorch 僅僅占據(jù)了 6.4% 的使用率,遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于 TensorFlow 的 29.9% 和 Keras 的 22.2%。
Python 繼續(xù)侵蝕著 R 的用戶領(lǐng)域,RapidMiner 熱門度增加,SQL 保持穩(wěn)定,TensorFlow和 Keras 引領(lǐng)前進(jìn),Hadoop 衰落,數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)整合等等。
KDnuggets數(shù)據(jù)調(diào)查的依據(jù)
作為第19年度的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)調(diào)查,參與此次調(diào)查的人數(shù)略少于2017年,今年參與調(diào)查總數(shù)將近超過(guò)2300人,平均來(lái)說(shuō),每個(gè)參與者選擇 7 個(gè)使用過(guò)的不同工具,因此僅投票一個(gè)工具會(huì)帶來(lái)偏差。KDnuggets 排除了大約 260 個(gè)這樣的「獨(dú)好」投票(主要來(lái)自 RapidMiner),因?yàn)榧词顾麄兇砹嗽摴ぞ叩暮戏ㄓ脩?,他們的行為也是非典型的,并且?huì)歪曲結(jié)果。
地區(qū)參與度
本次調(diào)查中不同地區(qū)的參與比例是:
1)歐洲,37.5%
2)美國(guó)/加拿大,36.6%
3)亞洲,11.7%
4)拉丁美洲,6.6%
5)非洲/中東,4.5%
6)澳大利亞/新西蘭,3.1%
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KDnuggets調(diào)查每個(gè)工具(編程語(yǔ)言)的使用率
在這里,「2018 % share」一欄是指使用該工具的用戶百分比,「% change」是指和 2017 年軟件調(diào)查相比的變化比例,綠色和紅色標(biāo)記表示比例的變化幅度達(dá)到了 10% 或更多。
每個(gè)投票人的平均使用工具數(shù)量是 7 個(gè),略微高于 2017 年調(diào)查的 6.75 個(gè)(也排除了「獨(dú)好」投票人)。
和 2017 年的軟件調(diào)查相比,進(jìn)入前 11 名的新工具是 Keras。Knime 從第 11 名下跌,可能是因?yàn)榻衲晁麄儾](méi)有積極調(diào)動(dòng)其用戶參與投票。
根據(jù)相關(guān)學(xué)者的分析指出,這份數(shù)據(jù)調(diào)查結(jié)果顯示:
1.Python 正在吞噬 R 的用戶領(lǐng)域
2017 年 Python 的使用率超過(guò) 50%,今年它的使用率上升至 66%,而 R 的使用率首次下跌,跌破 50%。
2.RapidMiner
在之前的幾次問(wèn)卷中,RapidMiner 這一頂級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)正快速傳播,它的用戶使用率由 2017 年的 33% 增長(zhǎng)到了今年的 52.7%。根據(jù) RapidMiner 的創(chuàng)始人和董事長(zhǎng) Ingo Mierswa,他們采取了一些措施鼓勵(lì)用戶參與該調(diào)查。
對(duì)于 KDnuggets 的問(wèn)卷調(diào)查,Ingo Mierswa 說(shuō):「近兩年我們都向用戶發(fā)送郵件推廣該問(wèn)卷調(diào)查,但今年有超過(guò) 400 多位用戶回郵件表示很高興能幫助 RapidMiner 的傳播。而且今年 RapidMiner 月度活躍用戶增長(zhǎng)率超出去年 300%,因此我們向更多用戶發(fā)送了關(guān)于 KDnuggets 問(wèn)卷調(diào)查的郵件。我很高興看到如此活躍的社區(qū)?!?/p>
3.SQL保持穩(wěn)定
作為數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的程序語(yǔ)言,SQL(包括 Spark SQL 和 SQL to Hadoop 工具)繼續(xù)保持著約 40% 的使用率,和之前 3 次調(diào)查結(jié)果一樣。因此,如果你是一位有雄心壯志的數(shù)據(jù)科學(xué)家,學(xué)習(xí) SQL 吧,它在很長(zhǎng)一段時(shí)間里都會(huì)很有用!
4.總體趨勢(shì)
該調(diào)查唯一使用率超過(guò) 2% 的新工具是 Spark SQL,使用率達(dá)到 11.7%。下表列舉了使用率增幅達(dá)到 20% 及以上、2018 年使用率為 3%以上的工具。
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5.深度學(xué)習(xí)工具
近兩年,該調(diào)查中使用深度學(xué)習(xí)工具的投票者所占份額保持穩(wěn)定。2018 年有 33% 的投票者使用深度學(xué)習(xí)工具,2017 年和 2016 年分別有 32% 和 18%。谷歌維護(hù)的 TensorFlow 仍然占主導(dǎo)地位,而發(fā)展迅速的 Keras 可作為構(gòu)建在 TensorFlow 和 MXNet 等框架上的高級(jí) API。
深度學(xué)習(xí)工具排名:
1)Tensorflow, 29.9%
2)Keras, 22.2%
3)PyTorch, 6.4%
4)Theano, 4.9%
5)Other Deep Learning Tools, 4.9%
6)DeepLearning4J, 3.4%
7)Microsoft Cognitive Toolkit (Prev. CNTK), 3.0%
8)Apache MXnet, 1.5%
9)Caffe, 1.5%
10)Caffe2, 1.2%
11)TFLearn, 1.1%
12)Torch, 1.0%
13)Lasagne, 0.3%
6.大數(shù)據(jù)工具:Hadoop 使用率下降
2018 年,大約 33% 的用戶使用大數(shù)據(jù)工具,要么是 Hadoop,要么是 Spark,和 2017 年一樣。但 Hadoop 的使用率顯著下降,跌幅超過(guò) 30%。
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7.編程語(yǔ)言
Python 似乎不僅正在取代 R,還包括除了 SQL、Java、C/C++ 之外的大多數(shù)其它語(yǔ)言,這三者與 Python 大致處于同一個(gè)級(jí)別。自 KDnuggets 開(kāi)始做這項(xiàng)調(diào)查以來(lái),R 使用率首次出現(xiàn)下跌。其它語(yǔ)言也出現(xiàn)了衰落的趨勢(shì)。
以下是按熱門度排序的主要編程語(yǔ)言:
Python, 65.6% (was 59.0% in 2017), 11% up
R, 48.5% (was 56.6%), 14% down
SQL, 39.6% (was 39.2%), 1% up
Java, 15.1% (was 15.5%), 3% down
Unix, shell/awk/gawk, 9.2% (was 10.8%), 15% down
Other programming and data languages, 6.9%, (was 7.6%), -9% down
C/C++, 6.8%, (was 7.1%), 3% down
Scala, 5.9%, (was 8.3%), 29% down
Perl, 1.0% (was 1.9%), 46% down
Julia, 0.7% (was 1.2%), 45% down
Lisp, 0.3% (was 0.4%), -25% down
Clojure, 0.2% (was 0.3%), -38% down
F, # 0.1% (was 0.5%), -73% down
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留學(xué)規(guī)劃和留學(xué)申請(qǐng)是一項(xiàng)復(fù)雜的長(zhǎng)期工程,不能片面聽(tīng)取網(wǎng)友的交流,更不能輕信留學(xué)中介的說(shuō)辭。留學(xué)監(jiān)理網(wǎng)由有20多年國(guó)際教育行業(yè)管理和服務(wù)經(jīng)驗(yàn)的前教育部官員胡本未老師創(chuàng)立,得到新華社和央視網(wǎng)的高度評(píng)價(jià)。留學(xué)監(jiān)理網(wǎng)免費(fèi)為學(xué)生提供留學(xué)咨詢規(guī)劃建議、推薦靠譜的留學(xué)機(jī)構(gòu)、審核留學(xué)方案和中介服務(wù)協(xié)議,受學(xué)生委托提供監(jiān)理服務(wù)、督辦留學(xué)中介的服務(wù)過(guò)程并“先行賠付”。
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