Java 是大数据、分析、DevOps 和 AI 的第一大编程语言。它始终是处理数据的开发人员的首选。独立于平台的编程语言是健壮的、可扩展的和可靠的。在数据科学中寻找用途，Java 开发服务在专注于利用数据进行企业扩展和增长的公司中的需求量很大。

21% 的数据科学家定期使用 Java 应用程序开发。它是第五大流行的数据编程语言，仅次于 Python、SQL、R 和 C/C++。虽然许多开发人员将 Python 和 R 用于机器学习应用程序，但了解 Java 对数据科学家来说也是必不可少的。它在机器学习和人工智能中有很大的用途。

Java 主要用于将机器学习模型投入生产。尽管 Python 是最流行的机器学习编程语言，但它不能轻易地参与模型生产，并且在执行方面很慢。因此，Java 对经常执行 ML 模型的数据科学家来说可能是有利的。

阅读更多：现实世界中十大流行的 Java 应用程序示例

本文将讨论数据科学家应该了解 Java 的 7 大理由。它将重点介绍Java 软件开发服务如何使企业和初创公司能够利用其在机器学习开发中的多功能性。

Java 适合数据科学的 7 个理由
一些世界上最好的公司都在使用 Java，包括 Uber、Spotify、Airbnb、Wikipedia Search 等等。它提供了大量服务，开发人员可以使用不同的 IDE 构建并在其中集成机器学习模型。数据科学是一个需要大量繁重工作的领域，这意味着它需要一种能够幸存下来的编程语言。Java 程序员可以轻松构建最复杂的应用程序。

Java 应用程序开发状态

以下是数据科学家应该了解 Java 应用程序开发的 7 个原因：

数据科学框架
任何 Java 开发公司都会证明该编程语言具有用于机器学习开发的出色框架这一事实。Java 工程师欣赏这项技术，因为它通过令人惊叹的框架为他们提供了完全的灵活性和简单性。

有用于神经网络开发的 DeepLearning4J，用于科学计算和信号处理的 ND4J，以及用于分类、聚类和回归模型的 Apache Mahout。

Hadoop 和 Kafka 是任何 Java 软件开发公司用来处理数据密集型应用程序的两个最流行的框架。

可扩展开发
Java 是构建可扩展应用程序的长期拥护者。数据科学的要求很高，模型部署需要强大的编程语言。Java 具有轻松扩展机器学习应用程序的能力。

全球有超过 450 亿活跃的 Java 虚拟机。Java 开发人员利用它们来处理高端软件和系统。由于机器学习需要同时处理请求，Java 是一个不错的选择。

程序员利用许多库和插件来构建应用程序和执行机器学习算法。
易于阅读和编写机器学习定制软件开发服务
最重要的部分是编程语言应该易于阅读和编写。Java 编程的简单性使开发人员更容易编写机器学习模型和运行算法。任何加入该项目的初学者开发人员都很容易理解数据模型中发生了什么。由于它是一个遗留应用程序，它主要用于复杂的应用程序，这为工程师提供了轻松理解它的经验。最重要的是，Java 程序员在市场上很容易买到。编程语言已经存在多年，因此工程师的供应量很高。

Java 虚拟机
Java 虚拟机是一个生态系统，使开发人员能够在多个平台上编写代码。有很多 IDE 允许企业在不同的操作系统上创建应用程序并提高开发人员的工作效率。Java 是一种遗留语言，开发人员使用它来构建高效的应用程序。

机器学习服务需要高性能，程序员可以通过 Java 来实现。与 Hadoop 生态系统一起，JVM 是处理数据和分析的绝佳环境。

使用 JVM，开发人员还可以快速创建工具。因此，任何需要不同功能和工具开发的机器学习模型都可以使用 Java。
更快的开发
据说 Java比 Python快 25 倍。该编程语言可以在单个实例中进行大量计算，这意味着需要繁重工作的机器学习模型可以与 Java 完美配合。

与其他编程语言相比，Java 的处理速度也是无与伦比的。Java可以毫不费力地处理很多事情。

最重要的是，Java 开发本身很快。公司可以轻松构建产品，没有任何问题。有许多工具可用于创建大型企业应用程序。
算法部署
Java 可以轻松地促进算法的开发和部署。因此，同时了解 Java 和 Python 的程序员比其他任何人都更有可能被公司录用。他们在创建基于机器学习的系统方面具有很大的灵活性和多功能性。

Java 的代码库也提供了大量的集成。他们可以轻松地将算法连接到代码库，并且新的开发人员可以轻松地开始分配代码。

在 Java 中部署算法很容易，因为该编程语言具有简单的语法。
广泛的社区
数据科学家应该了解 Java 编程语言的主要原因之一是因为它拥有广泛的社区。如果任何数据科学家在文档或资源方面需要帮助，他们可以轻松获得，因为 Java 是对开发人员最友好的编程语言之一。

最重要的是，他们可以从社区获得支持来构建机器学习应用程序并在不同的项目上相互部署。社区日益壮大。

最好的事情是社区为 Java 添加了很多东西。有一些升级和更新使数据科学家能够利用最佳功能并构建全面的机器学习解决方案。
包起来

由于 Java 的可扩展性、多功能性和灵活性，Java 对于数据科学家来说是一种了不起的编程语言。他们可以使用许多功能和工具来构建机器学习模型并轻松部署它们。任何 Java 开发公司都可以通过使用编程语言必须提供的工具和技术来创建机器学习解决方案。