框架為數據科學家帶來哪些編程語言所不能帶來的優勢

過去，計算機編程的關鍵就是用對語言。不論是C，Lisp，還是Pascal，程序員們都有著自己的專長和編程格式。然而， 隨著計算能力的增加，編程語言之間大大縮減，從而允許系統理解所有計算機語言並可以在其中輕易轉換。如今，人們關注的是框架（Framework）這個更現代，更具有前瞻性的概念。框架可以克服很多編程語言中過時的做法

框架是由庫代碼組成的集合，可以用於在任何語言中簡化編程過程，這裡語言是指實際寫代碼中所用到的語法。框架帶來許多優勢。雖然編程語言永遠不會被拋棄，越來越多的程序員傾向於使用框架來工作，並且基於各種理由，把框架視作更現代，更前沿的選擇。向框架發展的趨勢已經成為IT變革中的一部分，並且必將在未來幾年中越來越高漲。

框架使編程更加深入 （Frameworks go deeper）

過去，編程就是儘可能最有效的去利用代碼，但是這樣的方法已經隨著自動代碼編寫系統的產生而被拋棄。如今，程序員更關心如何利用API，而不是如何去寫一個API。這就像是試圖獲得單詞的正確拼寫和真正理解單詞的意思以及如何在句子中使用之間的區別。許多編程都是在組合串聯一組組的API，所以現在程序員可以更關注於系統的框架，而不是糾結於代碼中間要寫哪一個標點符號。關注於API能做什麼使得程序員有精力和自由去挑戰極限，去發現各種編程問題中的因果關係，去理解代碼的運作，去發現操作方法，來創造最高效的代碼。

框架關注大局（Frameworks focus on big picture）

感謝自動化的系統和教程，對各種編程語言的了如指掌變的不再像以前那樣重要。代碼錯誤可以被各種不斷幫你查錯的程序自動修改。框架使得程序員能夠關注於更大局觀的層面，而不是花費時間處理代碼的微小細節。有了對系統和API功能的更好理解，以及自動的系統程序來處理單調乏味的細節，程序員可以花費更多精力調試他們的程序，為其增加更多功能和潛力。

現在用什麼語言編程已經變得不那麼重要了

框架搭建強大演算法（Frameworks Build Strong Algorithms）

使用編程語言中一個很重要的部分就是理解演算法，並且按演算法來寫代碼。然而，演算法可能會受限於語言，因為他們是被框架定義的。相比於作為語言中的一部分，改變或創建作為框架中的一部分的演算法是更加安全且高效的做法。框架已經經歷了多年的開發，這就意味著他們是經歷過時間考驗的，是最優秀的編程思想的想法與實踐的結晶。

框架是未來趨勢（Frameworks are the Future）

不論使用哪種語言，許多程序員都一致同意框架是編程的未來。如果代碼是法律，編程語言就是確保法律得到正確運行的執行者，但是框架是實際制定法律的系統。通過關注框架，程序員會在未來獲得更多決定權，並且可以實際制定代碼的規則，而不是簡單的執行它們。一旦規則被制定，所有人都必須在規則範圍內工作，所以理解框架給予用戶一個制定其他人必須遵循的規則的機會。在快速發展並且具有前瞻性的編程世界，能夠制定一些規則提供了改變遊戲的力量和機會。

數據科學家的福利（Benefits to Data Scientist）

讓我們來看看框架如何極大地有益於數據科學家以及他們的工作。以上所有觀點都可以證明框架對數據科學家的是有益的。比如，關注框架意味著數據科學家不一定再需要編程及編程語言的豐富經驗。相對的，他們可以把各自的產業經驗帶到數據科學的工作中來。框架幫助數據科學家進行數據挖掘和分析的工作，同時使得他們有時間去縱觀全局。

有些框架更是為大數據和數據科學而開發的。例如Hadoop，就是其中一個最早被應用於大數據處理的框架並被廣泛的應用於各行各業中。Hadoop也帶領了整個專註於大數據處理的技術生態體系的成長，例如Hive和Pig。其它框架例如Spark，Samza，和Flink都有自己的一席之地，幫助數據科學家獲得更好的結果，從大數據中得出深刻見解，或更高效的管理大數據項目。

儘管編程語言曾經一度非常重要，專註於語言之間細微的差別因素已經變得過時並且不再必要了，尤其是當自動程序普及的現在。相對的，關注框架以及理解程序運作將會引領編程的未來，幫助數據科學家獲得更大的成功。

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