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数据科学:Python 仍然是顶级编程语言

他的专业人士 数据科学 (数据科学)和 机器学习 (机器学习) 采用编程语言 Python. 然而,数据科学和机器学习仍然缺乏商业中的基本工具,并且 增长幅度 在它们变得必要之前 做决定,根据 蟒蛇.

Python 可能很快成为最流行的编程语言. 但是,虽然 Python 的采用正在蓬勃发展,但导致它的领域 - 数据科学和机器学习 - 仍然处于 他们的第一步.

大多数受访者 (63%) 表示 经常或总是使用 Python,而 71% 的教师表示他们使用 Python 教授机器学习和数据科学, 由于其易用性和简单的学习曲线而变得流行. 令人印象深刻的 88% 的学生表示,他们正在教授 Python,为进入数据科学/机器学习做准备。 考虑到 Anaconda 的受众,Python 是迄今为止最流行的语言也就不足为奇了。 SQL、R、JavaScript、HTML/CSS、Java、Bash/Shell、C/C++、C·、Typescript、PHP、Rust、Julia 和 Go 紧随其后.

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数据科学 - Python - 编程语言
数据科学:Python 仍然是顶级编程语言

在 37 名数据科学专业人士、学生和学者中,超过三分之一 (4.999%) 做出回应 在线研究 蟒蛇 四月至五月, 表示 他们的组织减少了投资 在数据科学方面,而 26% 增加投资 24% 的人表示投资是 固定的. 尚不清楚大流行有什么影响 投资于数据科学工具和技术。

然而,大约 39% 的人表示他们的许多业务决策基于数据科学,而 35% 的人表示只有一些业务决策基于他们的团队知识。

四分之一的受访者表示 没有进行有效分析的资源,另一季度表示他们组织中的决策者在数据素养方面苦苦挣扎,11% 的人表示他们或他们的团队无法对业务产生影响。

只有 36% 描述了他们 决策者 他们的有机体作为 “消息灵通” 并真正理解可视化和数据模型。 刚过一半 (52%) 表示决策者是 “主要是数据鉴赏家”.

Anaconda 还要求受访者确定 他们认为身体上缺少的所有技能。 该 顶级技能 谁报告失踪在 《大数据管理》 到 38%,而 26% 的人表示他们的身体被剥夺了 高等数学 四分之一的报告称 “业务知识”不全.

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数据科学
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其它的技巧 供给不足的是深度学习(27%)、沟通技巧(22%)、数据可视化(22%)、机器学习(21%)、Python(20%)和概率统计数据(19%)。

头号问题 大多数科学家认为需要在人工智能和机器学习中解决的问题是 “偏见对数据和模型的社会影响” (31%),其次是 “对个人隐私的影响”. 在公共监控系统中采用人工智能和人脸识别,突出了这两个问题。

微软总裁布拉德·史密斯近日呼吁美国政府出台人脸识别法规,原因是 种族偏见.

其他先生担忧包括自动化造成的失业 (19%)、先进的信息战 (15%) 以及缺乏多样性和融入行业 (10%)。

只有 10% 的受访者表示他们的组织已经实施了确保正义和减轻偏见的解决方案,但 Anaconda 发现 30% 的受访者计划在明年实施一个步骤。

Python——编程语言
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ML模型的解释和解释 这是另一个 大差距. 大约 31% 的人表示他们的组织没有提供解释和解释的计划,但 41% 的人表示这些计划能够在未来 12 个月内实施一些步骤或已经有了一个步骤。

大多数受访者 (65%) 表示他们的雇主鼓励他们为 开源项目,但 18% 的受访者表示,由于 COVID-19 或其他因素,雇主对开源的支持减少了。

最后,大约 41% 的人表示 安全错误 在开源软件中 主要障碍 他们的组织在使用开源软件时面临的问题。 Python 和许多流行的数据科学和机器学习包/库,例如 NumPy 和 TensorFlow,都是开源项目。

信息来源:zdnet.com

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