Esto es muy difícil de responder sin datos.
En cambio, le daré mi perspectiva basada en mi experiencia personal y las tendencias que he observado en Internet. Por lo tanto, esto solo le dará un punto de partida para su investigación.
También me enfocaré solo en ML y ciencia de datos.
- ¿Qué son las pruebas de integración de arriba hacia abajo?
- ¿Es un desarrollador web back-end lo mismo que un ingeniero de software, desarrollador de software?
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- ¿En qué países opera el software Guidewire?
Empecemos.
En la comunidad de ciencia de datos, R [1] y Python [2] son opciones muy populares.
No te puedes equivocar eligiendo uno sobre el otro.
Personalmente, prefiero Python, ya que puede usarse para un conjunto más amplio de proyectos.
También puede preparar la producción de modelos Python (casi).
Es posible que deba usar un lenguaje más rápido en algún momento: piense en C ++ o cualquier cosa relacionada con la JVM. Esto es lo que se hace, por ejemplo, en Stripe [3]. Mira esta gran charla [4] para obtener más información.
Además, Python es a menudo un gran lenguaje envoltorio para muchas bibliotecas ML. Tensorflow [5] es un ejemplo de ello.
Ahora, si necesita concentrarse en la computación distribuida y el análisis de big data, Spark [6] es una gran opción. Puede usar Scala [7] para escribir su código Spark o Python usando la biblioteca PySpark [8] (tenga en cuenta que puede perder algo de rendimiento debido a la sobrecarga de la comunicación).
Espero que esto ayude.
Notas al pie
[1] R (lenguaje de programación) – Wikipedia
[2] Bienvenido a Python.org
[3] Raya
[4] Yassine Alouini en Twitter
[5] TensorFlow
[6] Apache Spark ™ – Computación en clúster ultrarrápida
[7] Scala (lenguaje de programación) – Wikipedia
[8] Guía de programación de Python