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编程语言对于追求成功的数据科学事业至关重要。在此处了解有关流行语言-Go和Scala的更多信息。

编程语言使专业人员可以进行较少的代码工作，这些代码工作更易于理解。它可以帮助大数据专业人员组织其非结构化数据集。同样，使用该代码的专业人员并不总是创建该代码的人。因此，编写代码应更具交流性，以避免在交付数据科学项目时遇到障碍。

不用说，编程技能是大数据专业人员的必备技能之一。根据手头的任务，您希望将知识带到新的水平，组织使用数据科学的方式以及编程语言的功效必须得到调整。

在许多编程语言(例如Python，Scala，Go，JavaScript，R，SQL等)中，我们选择了两种主要语言-Scala和Go进行讨论。

专业人员根据项目和客户的需求规格从这两个中选择一个。由Google开发的Golang或Go是一种静态类型化和编译的语言，这些工具，源代码和编译器都是免费且开源的。另一方面，Scala是一种通用编程语言，为功能编程提供支持。

它是由Rob Pike，Robert Griesemer和Ken  Thompson开发的一种编程语言。Go语言的语法在某种程度上类似于C语言，并提供动态键入功能，垃圾回收，类型安全性，可变长度数组和键值映射。

Go语言的功能

Go编程的重要功能包括：

• 程序简洁明了

• 更快的编译时间

• 支持环境采用模式

• 拥有内置的并发支持-例如轻量级进程，通道和select语句

• 支持类型嵌入和接口

• 生成静态链接的本机二进制文件，而没有任何外部依赖项

Go语言的优势

编程语言具有明显的优势。仅举几例，他们是：

• 提高了可用性和服务可靠性，因为它比包括Python和Java的语言更快

• 对具有Java或C知识的专业人员很容易，因为它具有相同的过程方法

• 它具有可伸缩性，因为在运行多个并发进程时，它仅占用2KB的内存。它还可以高效运行，而不会导致系统崩溃。

• 由于Golang是功能强大的开放源码且易于学习，因此组织更加依赖Golang。

Go语言的用例

Golang使各个行业的企业受益。这里简要介绍了一些用例。

• Dropbox是一种云存储共享服务，可通过Golang有效管理其网络上的5亿多用户。

• 用于网络，云和分布式功能，例如Web服务器，API和Web应用程序。

• 用于构建本地云计算的基石，例如Kubernetes和Docker。

• 替代传统的同类产品。例如，Teleport是SSH服务器的新版本。

• 适用于创建工具和实用程序，因为它们可以快速启动并打包以进行重新分发。

有了这个，让我们进入另一个，Scala。

Scala作为一种编程语言

Scala(可缩放语言)是Martin  Odersky创建的一种多范例编程语言，可以轻松地与功能性和面向对象的语言集成。对于从事数据科学事业的专业人员而言，这很容易，因为它基于Java，并且每个数据科学专业人员都知道Java，C，C  ++或Python。它为他们的数据科学事业提供了进一步的提升。

Scala的功能

• Scala是可扩展的，面向对象的并且是静态类型的。

• Scala是功能性的，因为每个功能都是一个值，而每个值都是一个对象。

• 抽象是连贯且安全地使用的。

• Scala是可扩展的，因此很容易平滑地添加新语言。

• Java和Scala在通用的执行平台(即Java虚拟机(JVM))上运行。

• Scala有助于以不变的方式编写代码，从而易于应用并行性和并发性。

Scala的优势

使用Scala的一些优点包括：

• 提供便利的学习体验。

• 提供代码复杂度的优化。

• 执行类似Java的功能，但使用更少的代码行。

• 可互操作并与Java兼容。

Scala的用例

Scala对于新手开发人员和专家也很有用。一些用例是：

• 数据工程师首选将其广泛用于大数据和分析中。

• 由于具有可伸缩性优势，可用于交易服务和并发系统。

• 充当用于构建API和应用程序的高度并行的Web框架。

• 在单个应用程序内创建高度分散的应用程序。

• 根据域构建库和框架。

如果您要选择这两种方式中的任何一种，那么我们建议Go对于云原生应用程序来说是具有成本效益的。对于大数据和并发关键系统，Scala似乎是最佳选择。但是，这完全取决于您正在从事的客户项目。因此，作为数据科学专业人士，建议通过拥有相关学位，获得大数据认证，学习多种编程语言以及在软技能和沟通技能方面表现出色来拥有技术技能。

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