为什么使用Java进行数据科学和机器学习
Java拥有像Spark、Kafka、Hadoop、Hive、Cassandra、ElasticSearch和Flink这样的工具和框架——它们都运行在JVM上，为机器学习和数据科学提供了令人惊叹的功能。
Java和其他JVM语言对于扩展ETL、分散准备和模型部署显然是有用的。当然，Java可以做任何事情，或者至少可以让使用不同语言的工程师更直接地完成那些等效的任务。
1.的数据科学框架
Java团队可以使用一些的框架来创建机器学习解决方案。这些框架提供了对计算、科学能力等的完整访问。
DeepLearning4J是Java Web应用程序开发中一个流行的框架，用于在Java中部署神经网络。它可以很容易地与Spark和Hadoop集成。有用于分类、集群和推荐的Apache Mahout。Hadoop以处理数据并将其存储在分布式文件系统中而闻名。
有专门的工具包用于科学处理、信号处理、线性代数等等。NumPy和MATLAB在Java中也很容易访问。
2.更快的执行
Java是一种静态类型和合并的语言，而Python是一种动态类型和解密的语言，它决定了可变的信息类型。
Java在编译期间执行类型检查，而Python在运行时执行，这会延长执行时间，与Python相比，Java的执行时间更短，因此，Java在速度上胜过Python。
在发布Java解决方案方面，编程语言比其他语言更有优势。因为这样可以节省很多时间，Java开发人员更喜欢将它用于数据科学应用，该技术在不影响效率的情况下提供了高性能。
3.可扩展的机器学习应用
大多数设计人员使用Java来制作应用程序，这些应用程序可以根据业务先决条件进行扩展。如果你的组织正在为一个应用程序设计一个全新的表单，Java是一个很好的选择，因为它提供了增加和扩展负载平衡的选择。
作为一名数据研究者，你会观察到用Java构建复杂的应用程序并对其进行伸缩是很简单的;例如，Apache Spark是一个可以用于缩放的检查设备，它同样可以用于构建多线程应用程序。
Java web开发服务在拥有超过450亿个Java虚拟机(JVM)，这些虚拟机简化了扩展过程。
4.简单学习曲线
Java有很多地方需要我们更加努力，学习和适应Java比其他不同的编程语言更快、更容易接受。假设你想更好、更熟练地认识了一门语言，Java是一个很好的案例。总的来说，这意味着你可以以比其他任何语言更快的速度进入这个领域。
由于有数百种可用的资源和来自社区的支持，开发人员可以轻松地学习编程语言，没有任何麻烦。
5.数据科学友好语法
Java非凡的语言结构被公认为简单易懂，这种句子结构允许设计者理解展示、变量的必要性和编码策略。
Java是特定的——也就是说，到目前为止，每种数据类型都被预定义到语言的结构中，所有的因素都应该是某种信息类型的一部分。
大多数重要的组织都为他们的代码库保持一个标准的语法，这样做可以增加所有的设计器代码都符合创建代码库的要求，Java通过自然地保持自己的标准来帮助他们，这是可以坚持的。
