Tại sao python tốt hơn java cho khoa học dữ liệu?

Hai trong số các ngôn ngữ lập trình phổ biến và được yêu cầu nhiều nhất mọi thời đại là Java và Python. Nhiều doanh nghiệp và nhà phát triển sử dụng chúng trên toàn thế giới. WhilePythonis được các công ty như Google, Netflix, Instagram và các công ty khác sử dụng nhiều trong phần phụ trợ để xử lý dữ liệu. Java được sử dụng bởi các công ty như Uber, Airbnb và các công ty khác cho các quy trình phụ trợ của họ.

Python, được tạo ra vào năm 1991 bởi Guido van Rossum, có cách tiếp cận rất hướng đối tượng hỗ trợ các lập trình viên viết cả mã kích thước nhỏ và lớn. Một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng khác là Java, được tạo ra vào năm 1995 bởi James Gosling. Mặc dù Java cung cấp các tính năng cấp thấp giống như C và C++, nhưng nó chủ yếu là ngôn ngữ cấp cao được sử dụng cho các ứng dụng web máy khách-máy chủ.

Mặc dù Python luôn là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất, nhưng theo chỉ số TIOBE cho tháng 10 năm 2021, nó gần đây đã vượt qua Java để trở thành ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất lần đầu tiên sau hơn 20 năm. .

Do đó, chúng tôi sẽ so sánh hai ngôn ngữ lập trình từ quan điểm của khoa học dữ liệu.

Java đấu với Python. Cú pháp
Một trong những khác biệt quan trọng nhất giữa Java và Python là cú pháp của chúng. Khi viết mã bằng Java, lập trình viên phải chỉ định kiểu dữ liệu. Và loại dữ liệu này không thể được sửa đổi rõ ràng; . Kết quả của tính năng này, Java là một ngôn ngữ được gõ mạnh.

Trong Python, kiểu dữ liệu của biến được xác định tự động khi chạy. Nó cũng có thể được cập nhật bất cứ lúc nào trong vòng đời của chương trình, làm cho nó trở thành ngôn ngữ lập trình được gõ động.

Nhập động không chỉ giúp dễ sử dụng hơn mà còn có nghĩa là ít dòng mã hơn. Hơn nữa, Java có các yêu cầu về cú pháp rất nghiêm ngặt; . Mặt khác, Python không tuân thủ các cấu trúc lập trình phức tạp như vậy và kết quả là nó thắng trò chơi cú pháp vì nó dễ học và dễ sử dụng hơn.

Học 5 ngôn ngữ lập trình này để nâng cao triển vọng nghề nghiệp của bạn.

Hiệu suất
Khi nói đến hiệu suất, Java nhanh hơn Python khi thực thi mã nguồn. Điều này là do Python là một ngôn ngữ thông dịch, có nghĩa là nó được đọc từng dòng một. Python chậm hơn Java về hiệu suất vì tính năng này. Gỡ lỗi diễn ra trong suốt quá trình thực thi chương trình Python. Mặt khác, Java có thể thực hiện nhiều phép tính cùng một lúc.

Khung và công cụ
Khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu và nhiệm vụ học máy được thư viện Python và Java hỗ trợ. Ví dụ, Python có các thư viện sau. -
Gấu trúc. Đây là thư viện mã nguồn mở Python được sử dụng rộng rãi nhất. Thư viện được sử dụng để xử lý các tập dữ liệu khổng lồ và cung cấp các cấu trúc dữ liệu linh hoạt, nhanh chóng và biểu cảm.
SciPy, hay Python khoa học. là ngôn ngữ lập trình hỗ trợ giải quyết các vấn đề về khoa học, toán học khó và kỹ thuật.
NumPy hoặc Python số. là một công cụ quan trọng để tính toán thống kê và toán học.
TensorFlow. Nó cho phép triển khai các ứng dụng máy học.

Python hiện có thể được triển khai trong các trình duyệt web trong tương lai, Hãy xem cách thực hiện

The following data science tools are available in Java:
WEKA 3: Waikato Environment for Knowledge Analysis is open-source software that provides data implementation and processing capabilities for predictive modelling, data mining, and analysis.
Apache Spark: is a user-friendly and fast big data processing engine. Based on Apache Hadoop MapReduce, Apache Spark is mainly used to process huge datasets.
Java MLor Java Machine Learning: is a library of machine learning and data mining methods that may be used to classify, process, and cluster data.
Deeplearning4j: is an open-source package that makes it easier for Java programmers to construct machine learning applications.

Việc sử dụng trang web này và nội dung trong đó được điều chỉnh bởi Điều khoản sử dụng. Khi bạn sử dụng trang web này, bạn thừa nhận rằng bạn đã đọc Điều khoản sử dụng và bạn chấp nhận và sẽ bị ràng buộc bởi các điều khoản ở đây và các điều khoản đó đôi khi có thể được sửa đổi

• Tất cả văn bản, đồ họa, âm thanh, thiết kế và các tác phẩm khác trên trang web đều là tác phẩm có bản quyền của NASSCOM trừ khi có quy định khác. Đã đăng ký Bản quyền
• Nội dung trên trang web chỉ dành cho mục đích sử dụng cá nhân và có thể được tải xuống miễn là tài liệu được giữ nguyên vẹn và không vi phạm bản quyền, thương hiệu và các quyền sở hữu khác. Bất kỳ sự thay đổi nào đối với tài liệu hoặc việc sử dụng tài liệu có trong trang web cho bất kỳ mục đích nào khác là vi phạm bản quyền của NASSCOM và/hoặc các chi nhánh hoặc cộng sự của nó hoặc của các nhà cung cấp thông tin bên thứ ba của nó. Tài liệu này không thể được sao chép, tái tạo, tái xuất bản, tải lên, đăng, truyền hoặc phân phối dưới bất kỳ hình thức nào cho mục đích sử dụng phi cá nhân mà không có sự cho phép trước từ NASSCOM
• Thông tin đăng nhập Thành viên NASSCOM chỉ dành cho các Công ty Thành viên NASSCOM đã đăng ký tham khảo
• NASSCOM có quyền sửa đổi các điều khoản sử dụng của bất kỳ dịch vụ nào mà không phải chịu bất kỳ trách nhiệm pháp lý nào. NASSCOM bảo lưu quyền thực hiện tất cả các biện pháp cần thiết để ngăn chặn việc truy cập vào bất kỳ dịch vụ nào hoặc chấm dứt dịch vụ nếu các điều khoản sử dụng không được tuân thủ hoặc bị trái ngược hoặc có bất kỳ hành vi vi phạm bản quyền, thương hiệu hoặc quyền sở hữu nào khác
• Đôi khi, NASSCOM có thể bổ sung các điều khoản sử dụng này bằng các điều khoản bổ sung liên quan đến nội dung cụ thể [điều khoản bổ sung]. Các điều khoản bổ sung như vậy được kết hợp bằng cách tham chiếu vào các Điều khoản sử dụng này

 

từ chối trách nhiệm

• Thông tin Công ty cung cấp trên trang web NASSCOM là theo dữ liệu được thu thập bởi các công ty. NASSCOM không chịu trách nhiệm về tính xác thực của dữ liệu đó
• NASSCOM đã thực hiện thẩm định trong việc kiểm tra tính chính xác và xác thực của thông tin có trong trang web, nhưng NASSCOM hoặc bất kỳ chi nhánh hoặc cộng sự hoặc nhân viên nào của họ sẽ không chịu trách nhiệm về bất kỳ tổn thất hoặc thiệt hại nào có thể phát sinh cho bất kỳ người nào từ bất kỳ . Thông tin từ hoặc thông qua trang web này được cung cấp "nguyên trạng" và tất cả các bảo đảm rõ ràng hoặc ngụ ý dưới bất kỳ hình thức nào, liên quan đến bất kỳ vấn đề nào liên quan đến bất kỳ dịch vụ hoặc kênh nào, bao gồm nhưng không giới hạn các bảo đảm ngụ ý về khả năng bán được, tính phù hợp cho một mục đích cụ thể và không . NASSCOM và các chi nhánh và cộng sự của nó sẽ không chịu trách nhiệm pháp lý, vào bất kỳ lúc nào, đối với bất kỳ lỗi nào về hiệu suất, lỗi, thiếu sót, gián đoạn, xóa, khiếm khuyết, chậm trễ trong hoạt động hoặc truyền tải, vi-rút máy tính, lỗi đường truyền thông tin liên lạc, trộm cắp hoặc phá hủy hoặc truy cập trái phép . Không có tuyên bố, bảo đảm hoặc đảm bảo nào được đưa ra về tính chính xác, đầy đủ, độ tin cậy, tính đầy đủ, tính phù hợp hoặc khả năng áp dụng của thông tin cho một tình huống cụ thể
• NASSCOM hoặc các chi nhánh hoặc cộng sự hoặc nhân viên của họ không đưa ra bất kỳ đánh giá hoặc bảo đảm nào về tính xác thực hoặc chính xác của nội dung của các dịch vụ hoặc trang web khác mà liên kết được cung cấp. Liên kết đến một dịch vụ hoặc trang web khác không phải là sự chứng thực cho bất kỳ sản phẩm hoặc dịch vụ nào trên trang web hoặc trang web đó
• Nội dung được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin và không thay thế cho lời khuyên cụ thể cho dù là đầu tư, pháp lý, thuế hay cách khác. NASSCOM từ chối mọi trách nhiệm pháp lý đối với những thiệt hại do việc sử dụng nội dung trên trang web gây ra
• Mọi trách nhiệm và trách nhiệm pháp lý đối với mọi thiệt hại do tải xuống bất kỳ dữ liệu nào đều được từ chối
• NASSCOM có quyền sửa đổi, đình chỉ/hủy bỏ hoặc ngừng bất kỳ hoặc tất cả các phần hoặc dịch vụ bất kỳ lúc nào mà không cần thông báo trước

Đối với bất kỳ khiếu nại nào theo Đạo luật Công nghệ Thông tin 2000, vui lòng liên hệ với Cán bộ phụ trách khiếu nại, Mr. Anirban Mandal tại data-query@nasscom. Trong

Tại sao Python tốt hơn cho khoa học dữ liệu?

Tại sao Python cho khoa học dữ liệu không có trong Java?

Tại sao thích Python hơn Java?

Ngôn ngữ lập trình nào là tốt nhất cho khoa học dữ liệu?