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用于数据科学和机器学习的一些最受欢迎的Python库是：

• Pandas
• Numpy
• scikit学习
• TensorFlow
• Pytorch

如前所述，与Python相关的关键问题之一是它的可伸缩性性能不佳。为了尝试解决此问题，已实现了不同的系统(例如Cython和Numba)，以在使用Python进行编码时创建类似C的性能级别。

Scala

目前，Scala被认为是函数式编程的最佳编程语言之一(尽管它仍然提供对面向对象编程方法的支持)。就搜索受欢迎程度而言，Scala似乎在2018–2019年间在Google搜索上达到顶峰(图6)。
 

Go是当今最有前途的系统编程语言之一。实际上，这种编程语言是Google开发的，目的是简化应用程序和开发的规模。Go的一些关键特征是：

• 专为云原生开发而设计。实际上，主流工具(例如Docker和Kubernetes)已使用Go开发。
• 内存管理(与C和C ++等语言不同，它具有嵌入式的Garbage Collector)。
• 出色的并发支持。

在2014年左右达到顶峰后，Go多年来一直在Google搜索量中保持一致。Go是当前在Cloud平台(例如Google Cloud Platform和Microsoft Azure)上最受欢迎的编程语言之一。
 

编程语言

Julia

像Python和R这样的编程语言由于易于使用，现在在诸如数据科学，机器学习和通用计算/数字任务等领域非常流行。但是，这些语言最初并不是为在高度可扩展的系统上工作而设计的。因此，这对于大型企业解决方案而言，很难使用这种类型的编程语言。为了克服这种类型的问题，Julia是由麻省理工学院(MIT)的一组研究人员创建的。朱莉娅的一些关键特征是：

• 为与并行和分布式系统一起使用而优化。
• 内置包管理器。
• 支持C编程功能。
• 动态键入。

为了促进采用，已经实现了许多数据科学和机器学习库，例如ScikitLearn.jl，TextAnalysis.jl，StatsModels.jl。此外，Julia还可以在传统的Jupyter笔记本中使用。如果您有兴趣了解有关Julia的更多数据科学知识，那么此YouTube课程是一个很好的起点。

从图3可以看出，在过去的几年中，茱莉亚到目前为止Google搜索的整体数量在增加。

（编辑：周口站长网）

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