机器学习算法工程师需要掌握哪些编程语言？
机器学习和编码是相辅相成的。如果没有编码，数据科学家就无法使用机器学习模型。因此，机器学习工程师至少要对一门编程语言有全面的了解。这篇文章深入介绍了适合机器学习的五种编程语言，并帮助您确定哪种语言最适合您。
Python 是一种流行的面向对象的语言，创建于 1989 年，并于 1991 年发布。Guido van Rossum 作为 Python 的创造者而广为人知。根据一份报告显示，Python 是最受欢迎的三大编程语言之一。
Web 开发：Python 可用于开发更快的 Web 应用，其库帮助 Web 应用开发更加快速和简单。Django 和 Flask 是其中两种著名的框架，这些工具使得 Web 应用从零开始开发变得非常方便，并且提供了可扩展性。
游戏开发：Python 支持视频游戏的开发。像 Pygame、PyKyra 和 Panda3D 这样的库可以帮助游戏的开发。它们使得开发优秀的游戏和多媒体程序变得更加容易。Vega Strike 和迪士尼的 Toontown Online 都使用了这些框架。
Web 抓取：在从 Web 中提取非结构化数据时， Python 是很有用的。Python 的库，如 Beautiful Soup、Pandas、NumPY 和 Scrapy，可以帮助进行 Web 抓取。
数据可视化：Python 工具包，如 Matplotlib 和 Seaborn，有助于数据可视化，而这反过来也有助于绘制图表等等。
使用简单：Python 易于阅读，因为其语法类似于英语。而且使用起来方便，因为 Python 易于掌握，所以开发人员更容易建立机器学习模型。其简单性使开发者能够花更多时间来解决机器学习问题，而非语言的技术复杂性。
开源：Python 是一种独立于平台的开源编程语言。很多平台都支持它，包括 Linux、Windows 和 macOS。
更广泛的库：实施人工智能和机器学习算法有时会非常困难，并且非常耗时。Python 有一长串的库和框架，可以帮助生成机器学习模型，预编代码的可用性可以减少开发时间。
受欢迎程度：Python 是最流行的编程语言之一。假如你在学习 Python 的时候遇到了问题，很有可能是其他人已经处理过的，他们可以帮助你。
C# 是一种流行的编程语言，由微软在 2000 年左右推出。C# 可用于完成各种专业任务和目标，其特性源于上一代，如 C、 C++ 等。同时，C# 也是一门高级语言。
Web 开发：C# 特性创建 .NET 平台上的专业 Web 应用。这是面向对象的，可以用来创建网站。
Windows 应用：Windows 使用 C#，这可以提高开发过程的效率。
游戏开发：C# 同样用于游戏开发。它使用 Unity 游戏引擎。C# 为开发者提供了跨各种游戏平台的安全跨平台脚本。
使用简单：一般而言，C# 使用起来更简单，但它仍不如 Python 简单。
开源：构建 C# 语言的基础被称为 .NET。用于机器学习的 ML.NET 是一个跨平台、免费和开源的机器学习框架，特别是为 .NET 开发者设计的。
C# 库：在 C# 中涉及机器学习的时候，它的库包括 ML.NET，还有一些早期的库，比如 Accord.Net 和 TensorFlow 绑定。
Auto-ML：ML.NET 的另一个显著特点是它在 Auto-ML 中的应用。通过使用 Auto-ML，我们可以创建简单的机器学习解决方案，只需要描述问题并提供数据。
受欢迎程度：由于 C# 是一种流行的编程语言，它有一个庞大的开发者社区，可以相互帮助解决复杂的 C# 问题。
JavaScript，与 HTML 和 CSS 一起，是需要掌握的三种语言之一。它是由网景公司的 Brendan Eich 发明，于 1995 年推出。它是一种多范式的、基于文本的编程语言，可用于客户端和服务器端，使得网页具有交互功能。
与网页交互：用户可以使用 JavaScript 与网页交互。例如，它可以让你在网页上放大或缩小图片。它也可以在网页上播放音乐和视频。
Web 和移动开发：JavaScript 框架不仅可用于开发，还可用于基于网络和移动的应用。React、React Native、Angular 和 Vue 是一些流行的 JavaScript 前端框架。LinkedIn 和 Netflix 是两个著名的例子。
游戏开发：JavaScript 也用于 2D 或 3D 游戏开发，像 GDevelop、melonJS、ImpactJS、PhaserJS 等 JavaScript 库都能帮助游戏开发。
开源：JavaScript 完全支持所有最新的移动和桌面浏览器，JavaScript 应用程序运行于大多数桌面和移动设备。所以，如果您的应用程序在网络上运行 JavaScript 代码，您可以确信几乎所有用户都会使用它。
机器学习库：JavaScript 包含很多机器学习库，比如 Brain.js、TensorFlow.js、ConvNet.js 等，这些库可以帮助开发机器学习模型。Brain.js 是一种支持多种神经网络的快速处理框架，如长短时记忆神经网络、递归神经网络和前馈神经网络。这有助于在服务器端训练和运行它们的神经网络的创建。
受欢迎程度：JavaScript 是使用最广泛的编程语言之一。它有一个庞大的开发者社区，可以帮助彼此解决使用 JavaScript 时遇到的问题。
R 是一种编码语言，也是一种用于统计计算和图形的自由软件环境。它是一个软件包，包含了用于数据解释、操作、计算和可视化的工具。在 1993 年由 R 核心小组创立，在统计学家和数据矿工中闻名，主要用于收集、分析和可视化数据。
开源：根据自由软件基金会 GNU 通用公共许可条款，R 可以作为自由软件获得。这就是说，任何人，只要能上网，就能获得并修改代码。
金融：银行业和其他处理统计数据的行业都使用 R。它协助该行业进行数据收集、分析、数据挖掘和数据可视化。
统计算法：R 编程还可以实现诸如线性和非线性建模等统计算法。
R 编程库：R 包含了各种机器学习库。Caret、DataExplorer、Dplyr、Ggplot2、kernLab 等。Ggplot2 是一种流行的数据可视化工具。这可以帮助创建交互数据的可视化，产生数百万种不同模型的图。
机器学习算法：R 提供了在机器学习领域使用的各种方法，如时间序列分析、分类、聚类、线性建模等。
受欢迎程度：它有一个庞大的社区，统计学家、数据矿工和其他专业人士可以相互帮助解决问题。
Java 是一种流行的面向对象的高级编程语言，由甲骨文公司开发，于 1995 年发布。Java 是一种快速、安全、可靠的语言，可开发各种 Java 应用，包括 Web 应用、网络应用、游戏等等。
移动应用：广泛应用于移动应用的开发中。它被认为是用于该目的的官方编程语言。Java 与 Android Studio 和 Kotlin 兼容，因为它在 Java 虚拟机（JVM）上运行。
桌面应用：Java 允许快速开发所有的桌面应用。Java 支持 GUI 开发，主要是通过抽象窗口工具包（AWT）和 Swing。AWT 包含了一些预组装的组件，如菜单、列表和按钮。另一方面，Swing 是一种图形用户界面部件框架，包括树、滚动面板、表格、标签面板和列表等复杂组件的 GUI 部件框架。
游戏开发：Java 允许开发者在任何系统上开发游戏，这要归功于 Java 的多线程和套接字的能力。在密集型任务在后台运行时，多线程占用更少的内存，并充分利用可用的 CPU 而不锁定用户。套接字可以帮助开发多人游戏。因为 Java 运行在虚拟机上，分发游戏也会更加简单。
机器学习库：Java 拥有各种各样的机器学习库。Weka、Apache Mahout、Deeplearning4j、Mallet、MLlib 等等都可以帮助生成机器学习模型。例如，Deeplearning4j 是用来在 Java 中配置神经网络的 DSL。
学习曲线：Java 包括一系列需要投入精力的领域。在 Java 和相关语言中，学习曲线比其他语言更短、更舒适。
受欢迎程度：Java 也是使用最广泛的编程语言之一。它有一个庞大的社区，可以互相帮助解决问题。
作者介绍：
Gunjan，有抱负的数据科学家。
原文链接：
https://gunjangohain.medium.com/top-5-programming-language-for-machine-learning-907c31d8872c
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