要獲得「機器學習或數據科學」的工作，到底選哪種編程語言更好？

如果想要獲得機器學習或者數據科學這樣的工作的話，開發者到底應該學習哪種編程語言呢？這是一個非常重要的問題。

在http://Indeed.com上使用趨勢搜索。

它可以根據時間搜尋實際工作機會中特定的條款。

這表明了僱主們正在尋找擁有該技能的人才。

然而，請注意，這並不是一項有效使用技能的民意調查。

這種指標更能體現技能的受歡迎程度。

在此搜索了「機器學習」和「數據科學」一起使用的技能。

• 搜索選項包括編程語言Java、C、C+++和JavaScript；
• 然後還包括了Python和R，因為我們知道它在機器學習和數據科學方面很受歡迎；
• 當然還有Scala，考慮到它與Spark的關係，再加上Julia，一些開發中認為這是「the next big thing」；
• 也加入了Go、PHP等語言，為了使得調查更為完整，所以竟可能多的加入語言。

運行這個查詢，我們得到的數據如下:

當我們關注機器學習時，我們得到了類似的數據:

我們能從這些數據中得到什麼啟示呢?

1. 我們看到的並不是某一種語言獨佔鰲頭，數據差距並不是太大，各種機器學習編程語言都很受歡迎，但是Python位列第一。
2. 所有這些編程語言都在急劇增長。能夠反映出在過去幾年裡，企業對機器學習和數據科學的關注和需求正在急速增加。
3. Python很明顯的領導者，其次是Java，然後是R，再然後是C++。必須承認，我很驚訝地看到Java名列第二；我本來是以為是R語言。畢竟R語言多用於數據挖掘和機器學習，而Java大多應用於企業級開發應用。
4. Scala的增長令人印象深刻。它在三年前幾乎是不存在的，現在和這些成熟的編程語言幾乎在同一個層面。
5. Julia的受歡迎程度雖然不明顯，但肯定有上升的趨勢。

如果我們忽略Scala和Julia，以便能夠聚焦其他編程語言的增長，那麼我們毫無疑問可以確認：Python和R的增長速度要快於通用語言。

考慮到增長率的差異，R的受歡迎程度可能很快就會超過Java。

當我們專註於深度學習這個問題時，數據是完全不同的:

根據這個數據我們可以得知：

Python仍然是領導者，但C++現在是第二，然後是C，而Java在第四，R只在第5。

這裡顯然強調了高性能計算語言。Java正在快速發展。它可以很快達到第二名，就像一般的機器學習一樣。R不會很快接近頂部。Julia不存在。

到這時，到底哪種語言才是最受歡迎的學習語言呢？答案應該已經很清楚了。

1. 當涉及到機器學習和數據科學工作時，Python、Java和R是最流行的技能。
2. 而你想專註於深度學習，而不是一般的機器學習，那麼，在某種程度上來說C++、C也是值得考慮的。

然而，請記住，這只是分析問題的一種方式。如果你想找一份工作，或者你只是想在業餘時間學習機器學習和數據科學，你可能會得到不同的答案。

不同背景的人，所側重的語言學習是不一樣的，如果是金融專業做數據分析的話，可能Python或R更適合一些。而一個Java開發人員可以使用他最喜歡或者最擅長的語言會更好。

因此，在花大量時間學習一門語言之前，根據自己的情況來決定選擇哪種編程語言，切記千萬不可跟風。

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