Python VS Scala: какой язык лучше подходит для анализа данных?

Python и Scala – это два языка, которые наиболее часто используются для работы с наукой о данных и анализа данных. Эти языки обеспечивают отличную поддержку для эффективных проектов, созданных на базе новых технологий. В этой статье рассматриваются различия между этими двумя популярными языками.

 

Python

Python продолжает оставаться самым популярным языком в своей сфере. Python является языком программирования с открытым исходным кодом и широко используется в качестве языка для скриптов и автоматизации. Он обладает целым рядом функций, которые делают этот язык популярным среди множества других инструментов, доступных для разработчиков. Будучи мощным и быстрым, Python также легко изучить и использовать. Он может похвастаться эффективными высокоуровневыми структурами данных и простым, однако эффективным подходом к объектно-ориентированному программированию.

Интерпретатор Python и обширная стандартная библиотека представлены в исходной форме или в бинарном виде для всех крупных платформ. Python обладает элегантным синтаксисом и динамической типизацией. Вместе с возможностью быть интерпретируемым, все это делает его идеальным языком для написания скриптов и быстрой разработки приложений для большинства платформ в самых разных сферах.

Достоинства Python:

  • Этот язык легко выучить и дальше использовать.
  • Он пользуется поддержкой достаточно большого сообщества.
  • Он обладает обширным набором библиотек и фреймворков.
  • Есть встроенная поддержка типов данных.

Недостатки Python:

  • Этот язык считается медленным по своей природе. По сравнению с C, Java и C++, которые относятся к статически типизированным языкам, Python – это динамически типизированный язык, исходя из чего компьютеру иногда нужно больше времени на выполнение задачи, чем ожидалось.
  • Из-за гибкости типов данных в этом языке высокий уровень потребления памяти. 

 

Scala

Scala – это высокоуровневый язык, который является комбинацией объектно-ориентированного и функционального программирования. Этот язык создавался на базе виртуальной машины Java (JVM) и одним из преимуществ Scala является возможность с легкостью взаимодействовать с Java-кодом. 

Статические типы Scala помогают разработчикам избегать багов в разработке сложных приложений. А среда выполнения JVM позволяет создавать высокопроизводительные системы с легким доступом к крупным наборам библиотек.

Достоинства Scala:

  • Scala позволяет использовать большую часть JVM-библиотек, что дает ему возможность быть использованным для разработки приложений крупных компаний.
  • Этот язык имеет некоторые удобочитаемые синтаксические конструкции популярных языков, таких как Ruby.
  • Он обладает некоторыми функциональными возможностями, такими как улучшенное сравнение строк, сопоставление с образцами (сопоставление с примерами, «pattern matching»).

Недостатки Scala:

  • Из-за того, что в этом языке сочетается функциональная и объектно-ориентированная природа, иногда бывает сложно понять информацию о типе.
  • Пока нет достаточного количества Scala-разработчиков.

 

Python и Scala для машинного обучения и науки о данных

На сегодняшний день Python считается самым популярным языком для сферы науки о данных – не только потому, что его легко изучить и использовать, но и благодаря его обширным библиотекам и фреймворкам. Для проектов в сфере науки о данных и машинного обучения Python может предложить широкий выбор полезных библиотек –SciPy, NumPy, Matplolib, Pandas. Кроме этого, для более сложных проектов в области глубокого обучения («deep learning») можно использовать такие Python-библиотеки, как Keras, Pytorch и TensorFlow.

С другой стороны, изучить и использовать Scala для машинного обучения стоит только ради Apache Spark. Scala может быть использована совместно с Apache Spark для работы с большими объемами данных, что известно как Big Data. 

 

Популярность

В соответствии с популярным отчетом Tiobe Index за февраль 2020 года, Python занимает третье место по популярности после Java и C. Этот же индекс присваивает 25-е место Scala среди 50 самых популярных языков программирования.

 

Сообщество

Если вкратце, Python обладает достаточно большим сообществом. Для улучшения качества языка члены сообщества продолжают устраивать конференции, митапы, совместно работают над кодом и делают многое другое. По некоторым сведениям, сообщество Python считается одним из самых крупных в мире. Специалисты по данным чаще всего выбирают именно этот язык для работы с данными.

 

 

Читайте новости первыми в нашем Telegram-канале!

Подписывайтесь на наш канал в Яндекс.Дзен!

Версия для печатиВерсия для печати

Рубрики: 

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
Всего голосов: 1
Заметили ошибку? Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter!

Комментарии

Аватар пользователя mike

 По некоторым сведениям, сообщество Python считается одним из самых крупных в мире.

Нет. Самое большое сообщество у си-подобных языков.

Специалисты по данным чаще всего выбирают именно этот язык для работы с данными.

А вот это, похоже, так.

Аватар пользователя mike

Что учить начинающему: Java или Python? Считаю, что Java, и вот почему: 1) продукт будет быстрее, 2) ошибок меньше, 3) одновременное выполнение взаимодействующих потоков, 4) широкая языковая экосистема -- Scala, Kotlin, Clojure, Groovy, Gradle и Maven и т.д., 5) простота разработки под "андроид", 6) отличная работа с БД, 7) самодокументируемость, 8) больше разных библиотек... Инаф?

Так почему же

Специалисты по данным чаще всего выбирают именно ...

Python?  ИМХО: 1) низкий порог вхождения и 2) специалистов "по данным", недалеко ушедших от этого порога, ну оочень много. :)

Аватар пользователя antonkw

>1) низкий порог вхождения

Это лично меня заставляет бежать из дата-инженеринга. Даже в фирмах с наличием крутых скалистов все скатывается в "ну у нас же не все функциональным программированием владеют, давайте писать попроще (на джаве, но как бы на скале)".

+2
Аватар пользователя dkhramov

Если именно анализ данных, а не массовая обработка - порекомендовал бы R. Программистом себя не почувствуешь, зато можно быстро начать решать свои задачи.
Если вдобавок к данным используются традиционные мат. модели (дифуры) - Julia. Язык уже вырос и устоялся. Есть все, что нужно.
"Страшный секрет", о котором здесь не говорят - специалисту в области анализа данных нужно знать теорию вероятности и мат. статистику. "Без этой сковородки чалма не действует".

Аватар пользователя antonkw

>нужно знать теорию вероятности и мат. статистику

У меня вообще пусть джедая. И теорвер, и статистику в универе проходил. Поверх осознанно изучал курсы от яндекса, потом писал нейронки со всякими оптимизациями с нуля. И потом просто понял, что это все через силу и неинтересно даже на стадии реализации алгоритмов. Про оркестрацию с целью просто бизнес-задачу решить заикаться вообще не приходится.

Забил, пофрустрировал пару лет, сейчас вернулся на дорожку функциональщины, почему-то нравится сильно больше. В идеале конечно хотелось бы найти что-то на стыке данных и программирования со строгими формальными ограничениями. 

Аватар пользователя mike

Это всё [теорвер и проч.] через силу и неинтересно...

Зависит от предметной задачи. Прижмёт -- станет интересно.

Хотелось бы найти что-то...

Хм. Вся наша жизнь -- нечёткие множества. Тут-то функционалка и кстати. ИМХО.