导读 Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。 在前一段时间的博客中，我解释了为什么你应该掌握 R 语言（即便它最终可能过时）。我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言浪费时间的人致辞。（因为它最终会变得过时）。 但是当我认为 R 语言最终会变得过时时，这似乎引起了恐惧——仿佛 R 语言已经过时了。 我想要消除
本号已有原创文章200+篇，以DevOps为基石，洞察研发效能全貌，涵盖从需求管理到运营监控的完整流程。无论您是项目经理、产品经理、开发人员、测试人员，还是运维人员，在这里您都可以有所收获，同时深入理解其他角色的工作内容，共同助力DevOps的成功落地。欢迎关注，有任何问题可发送私信~
刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题： 不知道该先学习哪种编程语言。 不仅仅是编程语言，像Tableau，SPSS等软件系统也是同样的情况。有越来越多的工具和编程语言，很难知道该选择哪一种。 事实是，你的时间有限。学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资，因此在选择语言时需要有战略性。 很明显，一些语言会给你的投资带来很高的回报(付出的时间和金钱投资)。然而其他语言可能是你每年只用几次的纯粹辅助工具。 我给你的建议就是：先学习R语言 专注于一种语言 在说明为什么你应该学习R语言之前，我想强调的是，在开始
我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言浪费时间的人致辞。(因为它最终会变得过时)。但同时，我想要消除你的恐惧： R 语言仍然很流行。 当我认为 R 语言 最终会变得过时时，这似乎引起了恐惧——仿佛 R 语言 已经过时了。 我想要消除你的恐惧： R 语言 仍然很流行。 R 语言 是过去十年中发展最快的编程语言之一。 事实上，如果你开始学习数据科学，我仍然推荐从 R 语言开始。 所以，我想向你保证。R 语言绝对没有过时的。事实上，R 语言是非常受欢迎的而且是最好的数据语言。 为此，我想解释为什么我
编译 | zzq 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择：在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R 还是 Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用 R 还是 Python ”等这类问题。两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，最近传闻 R 和 Python 将要深度合作，这无疑会造福人工智能领域和数据科学领域的广大从业者。下面我们就来一探究竟！
点击上方蓝色字体关注「顶级程序员」 转自机器之心 Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。 在前一段时间的博客中，我解释了为什么你应该掌握 R 语言（即便它最终可能过时）：http://sharpsightlabs.com/blog/master-r-obsolete/。我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言
Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。
开发者到底应该学习哪种编程语言才能获得机器学习或数据科学这类工作呢？这是一个非常重要的问题。我们在许多论坛上都讨论过这个问题。今天，我将给出我自己的答案并解释其中原因，但我们首先看一些数据。毕竟，这是机器学习者和数据科学家应该做的事情：看数据，而不是看观点。 让我们看一些数据。我将在Indeed.com上使用趋势搜索，它可以根据时间搜寻实际工作机会中特定的条款。这表明了雇主们正在寻找拥有该技能的人才。然而，请注意，这并不是一项有效使用技能的民意调查，这种指标更能体现技能的受欢迎程度。 话不多说，上数据。我搜
通常，程序员在他们的编程生涯中会使用多种编程语言。然而，我们也看到，有些程序员一直在使用同一种编程语言。例如，我们经常遇到有几十年经验的 Java 专家和 C# 专家。但是，学习多种语言会使你在软件开发生涯中更加自信和娴熟。例如，如果你掌握了 Go 语言，你就会了解几个令人印象深刻的语言设计概念，提高自己的通用编程技能。
2007年，Google的三位工程师Rob Pike、Ken Thompson和Robert Griesemer希望为 Google 的工作流设计一款更好的语言，构建简单、快速、可靠的应用程序，于是他们创造了 Go 语言。 (Robert Griesemer, Rob Pike, and Ken Thompson) 2009年，Go 语言正式推出，成为开放源代码项目。 2011年，许式伟创办七牛云时，选择用 Go 语言来构建核心产品，是国内第一批在 Go 语言方面进行实践的公司，七牛云也因此成为全球最早
Rust 语言团队邀请嘉宾 Felienne Hermans 来分享编程心理学[1]，通过这个课程来了解一下，语言在设计的时候如何做决策也是不错的。并且对于 Rust 的学习也是有帮助的。
开发者到底应该学习哪种编程语言才能获得机器学习或数据科学这类工作呢？这是一个非常重要的问题。我们在许多论坛上都有讨论过。现在，我可以提供我自己的答案并解释原因，但我们先看一些数据。毕竟，这是机器学习者和数据科学家应该做的事情：看数据，而不是看观点。
1月15日，记者从中国科学院计算技术研究所（以下简称中科院计算所）计算机体系结构国家重点实验室获悉，由该实验室编译组主导研发的国产编程语言“木兰”正式发布。据中科院计算所副研究员、计算机体系结构国家重点实验室编译组负责人刘雷介绍，“木兰”是一款定位于面向智能物联应用、采用最新编程语言设计理念和编译技术的程序设计语言，开发团队致力于将其打造为“智能物联时代的C语言”。
本文的英文原文地址是：Python for Data Science vs Python for Web Development 译者：EarlGrey@codingpy 译者一开始在Python日报上看到推荐，初步看看了，觉得对于决定学习Python的方向有一定参考价值。不过，在翻译过程中，越来越觉得这其实就是一篇搞Python数据科学培训的公司写的软文，里面写的内容还是比较浅的，只适合像我这样的初学者了解大致情况。当然，文章提到了Python作为网络开发技能的市场需求并不是很高，这点感觉并不是没有根据
本文的英文原文地址是：Python for Data Science vs Python for Web Development，发布时间是10月29日。译者一开始在Python日报上看到推荐，初步看看了，觉得对于决定学习Python的方向有一定参考价值。不过，在翻译过程中，越来越觉得这其实就是一篇搞Python数据科学培训的公司写的软文，里面写的内容还是比较浅的，只适合像我这样的初学者了解大致情况。当然，文章提到了Python作为网络开发技能的市场需求并不是很高，这点感觉并不是没有根据。作为一篇软文，它成
本文将从数据科学的角度讨论 R 和 Python，这两种编程语言在处理数据方面的利弊。
在本文中，作者选择了 11 种最流行的编程语言（通过 Stack Overflow 标签出现的频率衡量），希望可以找出这些问题的共性及差异性。
作为一个对数学和编程语言充满激情的人，谁也不能阻止我分享我总结的10个超棒的用于数学的编程语言。 正文共：2619 字 预计阅读时间：7 分钟 作为一个对数学和编程语言充满激情的人，谁也不能阻止我分
定期更新和改进来观察替代技术之间的相互超越已成为一种正常现象。在这一切之中，一个领域因技术世界的如此多变的性质而受到很大的影响，那就是编程语言!
R 是一种开源编程语言，被广泛用作统计软件和数据分析工具。R 通常带有命令行界面。R 可在 Windows、Linux 和 macOS 等广泛使用的平台上使用。此外，R 编程语言是最新的尖端工具。
首先我想说的是，对于想学好的编程的人来说，无论从哪一门语言开始入手，语言的本身其实并不是我们最应该的关心的，至少不是作为一个初学者首先关心的。
很多时候，当和人们讨论怎么开始学习数据科学，一个疑惑总是出现在我们面前： 我不知道应该学什么编程语言。 不仅仅是编程语言，这还包括软件系统，例如TABLEAU,SPSS等，这是个更加广阔范畴的工具和编程语言的集合，让人非常难清楚该如何选择。 我很明白。数年前，我刚开始把目光集中于数据科学的时候，我浏览了所有流行的编程语言：Python，R，SAS，D3，并不包括那些虽然触手可及，但是实在是在数据分析方面没有优势的语言，例如perl,BASH和JAVA。即使在今天，我也只是从别处得到建议（从一个非常出名的数据
进行人工智能机器人研发，应该选择哪种编程语言？ 而回归本文主题，对于首选编程语言的选择，没有最佳的答案，在很多方面，首先学习哪种编程语言并不重要，重要的是在通过编程思维来不断提高自身的技能。 在本文中
我们不仅是程序员，而且是个(与时俱进的)学习者。鲜见的是有多少人认为他们是在学习编程的呢。原翻译传送门is here
关于哪种语言更适合数据科学的问题有一个非常热门的争论：R还是Python。答案是两个。人们经常比较R和Python的特性而感到困惑，但我们需要明白，单靠功能本身并不能定义任何语言的适用性。R和Python都有适合数据科学和分析应用程序的特定功能。在某些情况下，一种语言比另一种更优先，但这并不意味着其他语言是无用的。 📷 数据平台 Kaggle 近日发布了 2017 机器学习及数据科学调查报告，这也是 Kaggle 首次进行全行业调查。调查共收到超过 16000 份回复，受访内容包括最受欢迎的编程语言、不同国
很多时候，当和人们讨论怎么开始学习数据科学，一个疑惑总是出现在我们面前： 我不知道应该学什么编程语言。 不仅仅是编程语言，这还包括软件系统，例如TABLEAU,SPSS等，这是个更加广阔范畴的工具和编程语言的集合，让人非常难清楚该如何选择。 我很明白。数年前，我刚开始把目光集中于数据科学的时候，我浏览了所有流行的编程语言：Python，R，SAS，D3，并不包括那些虽然触手可及，但是实在是在数据分析方面没有优势的语言，例如perl,BASH和JAVA。即使在今天，我也只是从别处得到建议（从一个非常出名的数
编程语言，这个我们日常生活中可能并不常提及，但对于数字时代至关重要的工具，它的发展历程堪称一部精彩纷呴的历史。本文将带您走进编程语言的世界，了解它们从最初的机器语言到现代编程语言的演变过程。
随着科技的迅猛发展，编程语言领域也在不断演进。新的编程语言和技术不断涌现，为开发者提供更高效、更灵活的工具。本文将深入探讨当前编程语言领域的新趋势，包括一些备受瞩目的语言、技术和社区动向，旨在为开发者提供对未来发展的洞察。
如果你在 Stack Overflow、Quora、Trossen、Reddit 或 Research Gate 等机器人专家或者社区论坛上提问“机器人最好的编程语言是什么？”，毋庸置疑，你将会收到不同的答案。 电子工程师会给予工业机器人技术人员不同的答复。大多数人都会相信的“最好的入门级编程语言”的答案是“这将取决于哪一领域”。其实最合理的答案，应该是它取决于你想开发什么类型的软件，以及你正在使用什么样的系统。且对于机器人科学家来说，最关键的是建立“编程思维”，而不是用一种特定的语言来局限。在很多方面
作者 ｜ SHANKAR DK 译者 ｜ 王强 策划 ｜ 刘燕 本文最初发布于 analyticsvidhya.com 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 人类都需要氧气才能生存。但请想一想，我们有几个人为了保护这种生命之源而采取措施来守护自然呢？如今，大自然用一种看不见的病毒 Covid-19 让全世界都意识到了氧气的重要性，因为这种病毒大幅增加了全球医疗领域对氧气的需求。因此，保护自然的行为（例如种植树苗等）是我们的宝贵责任，这不仅是为了社会，也是为了我们自己。 就像拯救生命的氧气一
各位同学对于大数据编程语言知道多少呢？今天加米谷带着大家一起来看看常见的3种大数据编程语言，一起来看看他们的功能与特征。
TIOBE 11 月份的编程语言排行榜已经公布，官方的标题是： C 语言已经很接近 Java 了，Swift 排名进入了前 10，Rust 排名达到历史新高。
TIOBE 2021 年 01 月份的编程语言排行榜已经公布，官方的标题是：Python 成为 TIOBE 2020 年的年度编程语言。这是 Python 第四次成为 TIOBE 年度编程语言。
有了ChatGPT作为您的指南，您可以掌控自己的学习旅程，并迅速成为一个自信和熟练的程序员。
很多时候，当和人们讨论怎么开始学习数据科学，一个疑惑总是出现在我们面前： 我不知道应该学什么编程语言。 不仅仅是编程语言，这还包括软件系统，例如TABLEAU,SPSS等，这是个更加广阔范畴的工具和编程语言的集合，让人非常难清楚该如何选择。 我很明白。数年前，我刚开始把目光集中于数据科学的时候，我浏览了所有流行的编程语言：PYTHON，R，SAS，D3，并不包括那些虽然触手可及，但是实在是在数据分析方面没有优势的语言，例如perl,BASH和JAVA。即使在今天，我也只是从别处得到建议（从一个非常出名的数据
越来越多的程序员正在学习R编程语言以成为一名数据科学家，这是全球最热门，最高薪的技术工作之一。
AI学习路线之TensorFlow篇 作者 | Roberto Salazar 编译 | VK 来源 | Towards DataScience 当我发表这篇文章《为什么每个工程师都应该开始考虑开发中
近日，KDnuggets网站公布了2018年度的数据科学和机器学习工具调查结果。2300多名参与者对自己“过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘 / 机器学习工具和编程语言”进行了投票。
唯一能约束一种编程语言的就是专利，但C语言等目前并不受任何专利约束。Bell实验室最早实现了C语言和Unix，但是它们未能通过专利的力量阻止其他平台上C语言的实现和使用，未能阻止BSD和GNU的出现，未能阻止Unix大战，使得最后正统意义的Unix不复存在。后来从开源社区诞生的语言比如Python、Ruby、PHP、Go等，原本就不受专利约束，任何人都能自己实现它。
世界变化很快，各行各业在大环境的变化也发生着非常大的改动。传统的行业比如会计师、审计师、同声翻译、点餐员等许多职业逐渐被机器所替代。根据相关报道，未来top10的行业都与数据有关，比如数据分析科学家、AI专家等。最近一则新闻——校招薪资超80万让一些工作数年的员工羡慕不已，该类职业大多都与数据相关。因此，很多相关行业的人都在思考是否应该转行进入与数据相关的职业。在这里，我给的建议是，大的趋势是趋向数字化、智能化，那些在以技术为中心领域工作的人不管是否转行成为一名数据科学家，都应该自学相关的知识，以便在未来的时代里不被淘汰。《未来简史》中说道“未来，数据为王，谁掌握了数据，谁就处于领先。”2018年即将过去，2019年即将到来。如果你想成为一名数据科学家，本文提出6点建议，希望你在新的一年里能够尽量完成。
新智元报道 来源：kdnuggets 编译：肖琴 【新智元导读】近日，KDnuggets网站公布了2018年度的数据科学和机器学习工具调查结果。2300多名参与者对自己“过去 12 个月内在项目开
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | Aileen，yawei，彭晗，蒋宝尚，钱天培 大多数人学习编程的旅程都是从深夜的一次度娘搜索开始的。 比如很多情况下会是搜索：“学习__（某种编程语言）” 但是他们是如何决定他们想要学习的语言种类的呢？ 有些人这么想，“在硅谷，他们老用Java打趣。或许我也该去学学。” 或者是： “Haskell现在这么火热，就Haskell吧。” 还有一些人是这样： “给GO 代言的那只地鼠萌萌哒，学Go吧。” Go的代言地鼠 至于剩下的那群人，可能会搜索以下内容： “我应该先
随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后
这是一个有趣的资源的集合，针对Python的有抱负的数据科学家的文章和教程的形式提供，旨在为您的数据科学之旅提供一些实用指导。
来自InfoQ 随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的
作者：Linux 摘自：InfoQ 导读：随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了，机器学习编程语言之争 ，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义 了语言好坏的原则：一门好
近两年，凭借动态特性和易于扩展性，Python 在企业级应用程序、机器学习/人工智能模型、数据科学等工作中，备受开发者青睐，其火热程度早已超越了编程语言界的老牌兵 Java。而 Python 有朝一日会成为今朝的 Java 吗？对此，本文作者发文表示，30 岁的 Python 正面临着来自编程语言世界的新参与者——Julia 的威胁，而这究竟是怎么一回事？
Niklaus Wirth于1月1日去世，世界失去了编程语言、编程方法、软件工程和硬件设计的泰斗。
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