编程语言对于追求成功的数据科学事业至关重要。在此处了解有关流行语言-Go和Scala的更多信息。
编程语言使专业人员可以进行较少的代码工作,这些代码工作更易于理解。它可以帮助大数据专业人员组织其非结构化数据集。同样,使用该代码的专业人员并不总是创建该代码的人。因此,编写代码应更具交流性,以避免在交付数据科学项目时遇到障碍。
不用说,编程技能是大数据专业人员的必备技能之一。根据手头的任务,您希望将知识带到新的水平,组织使用数据科学的方式以及编程语言的功效必须得到调整。
在许多编程语言(例如Python,Scala,Go,JavaScript,R,SQL等)中,我们选择了两种主要语言-Scala和Go进行讨论。
专业人员根据项目和客户的需求规格从这两个中选择一个。由Google开发的Golang或Go是一种静态类型化和编译的语言,这些工具,源代码和编译器都是免费且开源的。另一方面,Scala是一种通用编程语言,为功能编程提供支持。
它是由Rob Pike,Robert Griesemer和Ken Thompson开发的一种编程语言。Go语言的语法在某种程度上类似于C语言,并提供动态键入功能,垃圾回收,类型安全性,可变长度数组和键值映射。
Go语言的功能
Go编程的重要功能包括:
Go语言的优势
编程语言具有明显的优势。仅举几例,他们是:
Go语言的用例
Golang使各个行业的企业受益。这里简要介绍了一些用例。
有了这个,让我们进入另一个,Scala。
Scala作为一种编程语言
Scala(可缩放语言)是Martin Odersky创建的一种多范例编程语言,可以轻松地与功能性和面向对象的语言集成。对于从事数据科学事业的专业人员而言,这很容易,因为它基于Java,并且每个数据科学专业人员都知道Java,C,C ++或Python。它为他们的数据科学事业提供了进一步的提升。
Scala的功能
Scala的优势
使用Scala的一些优点包括:
Scala的用例
Scala对于新手开发人员和专家也很有用。一些用例是:
如果您要选择这两种方式中的任何一种,那么我们建议Go对于云原生应用程序来说是具有成本效益的。对于大数据和并发关键系统,Scala似乎是最佳选择。但是,这完全取决于您正在从事的客户项目。因此,作为数据科学专业人士,建议通过拥有相关学位,获得大数据认证,学习多种编程语言以及在软技能和沟通技能方面表现出色来拥有技术技能。
网站题目:Go和Scala等编程语言的比较研究
标题来源:http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news28/378628.html
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