Язык программирования Python и R обычно выбирают профессионалы в области обработки данных. Однако существует множество ситуаций, в которых другие языки программирования, такие как Java и Go, могут быть более эффективными в Data Science.

Для любителей Data Science практический опыт работы с Java становится все более полезным. Требуются значительные усилия, чтобы углубить знания Java. Вы можете использовать Java, когда отвечаете за создание моделей и создание системы с малой задержкой. Язык программирования, созданный Oracle, можно рассматривать как полезный путь для рабочих процессов прикладной data science.

Вот статья про ML в GO, в которой разбирали полезные библиотеки для машинного обучения. Теперь же поговорим о Java в Data Science

Производство моделей

Специалисты по обработке данных обычно отделены от ответственности за развертывание инфраструктуры. А так же и за управление продуктами для работы с данными в реальном времени. В крупных организациях они сосредоточены на запуске запланированных ноутбуков или передаче спецификации модели от группы инженеров. Такие инструменты, как AWS SageMaker, эффективно используются для помощи небольшим командам в развертывании моделей в производственной среде.

Когда вы отвечаете за создание сквозного продукта данных, вы также создаете конвейер данных, в котором данные выбираются из источника. Характеристики этого рассчитываются на основе полученных данных. Python лучше всего подходит для обучения моделированию. Где пригодится Java, так это при реализации наиболее часто используемых инструментов для построения конвейеров данных, включая Apache Hadoop, Kafka, Beam и Flink. Одним из самых популярных инструментов для обработки данных является Cloud Dataflow, основанный на Apache Beam.

Создание систем с низкой задержкой

При представлении модели машинного обучения в качестве HTTP соединения пригодятся библиотеки Python, такие как Flask. Но есть определенные ситуации, когда python вам не поможет. Например если вам нужно создать векторы функций для пользователей в режиме реального времени. Всякий раз, когда есть нагрузка потоковой передачи событий в эндпоинт, вам необходимо работать с базой данных NoSQL.

Если вы создаете векторы для моделей в реальном времени, Java – лучший выбор. Ведь он предлагает богатую экосистему для достижения этой цели. Этот язык программирования можно использовать совместно с NoSQL, включая Redis, MongoDB и Couchbase.