人工智能大火?KDnuggets數(shù)據(jù)科學、計算機類工具占比出爐!

作為STEM專業(yè)重要分支，人工智能作為時下最高端、最前沿的技術領域，不少美國留學生們紛紛選擇計算機科學類專業(yè)，那在計算機科學、數(shù)據(jù)科學領域中，哪些語言、哪些工具使用最多呢?世界著名的數(shù)據(jù)科學網(wǎng)站   KDnuggets 發(fā)布了 2018 年數(shù)據(jù)科學和機器學習工具調(diào)查結果。

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根據(jù)KDnuggets數(shù)據(jù)顯示，現(xiàn)在計算機科學領域使用最多的當屬Python 編程語言。R 語言的使用率第一次降到了 50%   以下。在深度學習框架上，最近呼聲很高的深度學習框架 PyTorch 僅僅占據(jù)了 6.4% 的使用率，遠遠落后于 TensorFlow 的 29.9% 和   Keras 的 22.2%。

Python 繼續(xù)侵蝕著 R 的用戶領域，RapidMiner 熱門度增加，SQL 保持穩(wěn)定，TensorFlow和 Keras 引領前進，Hadoop   衰落，數(shù)據(jù)科學平臺整合等等。

KDnuggets數(shù)據(jù)調(diào)查的依據(jù)

作為第19年度的數(shù)據(jù)統(tǒng)計調(diào)查，參與此次調(diào)查的人數(shù)略少于2017年，今年參與調(diào)查總數(shù)將近超過2300人，平均來說，每個參與者選擇 7   個使用過的不同工具，因此僅投票一個工具會帶來偏差。KDnuggets 排除了大約 260 個這樣的「獨好」投票(主要來自   RapidMiner)，因為即使他們代表了該工具的合法用戶，他們的行為也是非典型的，并且會歪曲結果。

地區(qū)參與度

本次調(diào)查中不同地區(qū)的參與比例是：

1)歐洲，37.5%

2)美國/加拿大，36.6%

3)亞洲，11.7%

4)拉丁美洲，6.6%

5)非洲/中東，4.5%

6)澳大利亞/新西蘭，3.1%

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KDnuggets調(diào)查每個工具(編程語言)的使用率

在這里，「2018 % share」一欄是指使用該工具的用戶百分比，「% change」是指和 2017   年軟件調(diào)查相比的變化比例，綠色和紅色標記表示比例的變化幅度達到了 10% 或更多。

每個投票人的平均使用工具數(shù)量是 7 個，略微高于 2017 年調(diào)查的 6.75 個(也排除了「獨好」投票人)。

和 2017 年的軟件調(diào)查相比，進入前 11 名的新工具是 Keras。Knime 從第 11   名下跌，可能是因為今年他們并沒有積極調(diào)動其用戶參與投票。

根據(jù)相關學者的分析指出，這份數(shù)據(jù)調(diào)查結果顯示：

1.Python 正在吞噬 R 的用戶領域

2017 年 Python 的使用率超過 50%，今年它的使用率上升至 66%，而 R 的使用率首次下跌，跌破 50%。

2.RapidMiner

在之前的幾次問卷中，RapidMiner 這一頂級數(shù)據(jù)科學平臺正快速傳播，它的用戶使用率由 2017 年的 33% 增長到了今年的 52.7%。根據(jù)   RapidMiner 的創(chuàng)始人和董事長 Ingo Mierswa，他們采取了一些措施鼓勵用戶參與該調(diào)查。

對于 KDnuggets 的問卷調(diào)查，Ingo Mierswa 說：「近兩年我們都向用戶發(fā)送郵件推廣該問卷調(diào)查，但今年有超過 400   多位用戶回郵件表示很高興能幫助 RapidMiner 的傳播。而且今年 RapidMiner 月度活躍用戶增長率超出去年 300%，因此我們向更多用戶發(fā)送了關于   KDnuggets 問卷調(diào)查的郵件。我很高興看到如此活躍的社區(qū)?！?/p>

3.SQL保持穩(wěn)定

作為數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的程序語言，SQL(包括 Spark SQL 和 SQL to Hadoop 工具)繼續(xù)保持著約 40% 的使用率，和之前 3   次調(diào)查結果一樣。因此，如果你是一位有雄心壯志的數(shù)據(jù)科學家，學習 SQL 吧，它在很長一段時間里都會很有用!

4.總體趨勢

該調(diào)查唯一使用率超過 2% 的新工具是 Spark SQL，使用率達到 11.7%。下表列舉了使用率增幅達到 20% 及以上、2018 年使用率為 3%以上的工具。

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5.深度學習工具

近兩年，該調(diào)查中使用深度學習工具的投票者所占份額保持穩(wěn)定。2018 年有 33% 的投票者使用深度學習工具，2017 年和 2016 年分別有 32% 和   18%。谷歌維護的 TensorFlow 仍然占主導地位，而發(fā)展迅速的 Keras 可作為構建在 TensorFlow 和 MXNet 等框架上的高級   API。

深度學習工具排名：

1)Tensorflow, 29.9%

2)Keras, 22.2%

3)PyTorch, 6.4%

4)Theano, 4.9%

5)Other Deep Learning Tools, 4.9%

6)DeepLearning4J, 3.4%

7)Microsoft Cognitive Toolkit (Prev. CNTK), 3.0%

8)Apache MXnet, 1.5%

9)Caffe, 1.5%

10)Caffe2, 1.2%

11)TFLearn, 1.1%

12)Torch, 1.0%

13)Lasagne, 0.3%

6.大數(shù)據(jù)工具：Hadoop 使用率下降

2018 年，大約 33% 的用戶使用大數(shù)據(jù)工具，要么是 Hadoop，要么是 Spark，和 2017 年一樣。但 Hadoop   的使用率顯著下降，跌幅超過 30%。

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7.編程語言

Python 似乎不僅正在取代 R，還包括除了 SQL、Java、C/C++ 之外的大多數(shù)其它語言，這三者與 Python 大致處于同一個級別。自   KDnuggets 開始做這項調(diào)查以來，R 使用率首次出現(xiàn)下跌。其它語言也出現(xiàn)了衰落的趨勢。

以下是按熱門度排序的主要編程語言：

Python, 65.6% (was 59.0% in 2017), 11% up

R, 48.5% (was 56.6%), 14% down

SQL, 39.6% (was 39.2%), 1% up

Java, 15.1% (was 15.5%), 3% down

Unix, shell/awk/gawk, 9.2% (was 10.8%), 15% down

Other programming and data languages, 6.9%, (was 7.6%), -9% down

C/C++, 6.8%, (was 7.1%), 3% down

Scala, 5.9%, (was 8.3%), 29% down

Perl, 1.0% (was 1.9%), 46% down

Julia, 0.7% (was 1.2%), 45% down

Lisp, 0.3% (was 0.4%), -25% down

Clojure, 0.2% (was 0.3%), -38% down

F, # 0.1% (was 0.5%), -73% down

完整結果和3年來的趨勢

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留學規(guī)劃和留學申請是一項復雜的長期工程，不能片面聽取網(wǎng)友的交流，更不能輕信留學中介的說辭。留學監(jiān)理網(wǎng)由有20多年國際教育行業(yè)管理和服務經(jīng)驗的前教育部官員胡本未老師創(chuàng)立，得到新華社和央視網(wǎng)的高度評價。留學監(jiān)理網(wǎng)免費為學生提供留學咨詢規(guī)劃建議、推薦靠譜的留學機構、審核留學方案和中介服務協(xié)議，受學生委托提供監(jiān)理服務、督辦留學中介的服務過程并“先行賠付”。

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