¿Qué lenguajes de programación se usan más comúnmente en las startups?

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.

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

Depende del dominio de inicio.

Trabajo en startups donde el valor central es algoritmos complejos y el negocio requiere vínculos fuertes, a menudo personales, con los primeros clientes (comerciales). Hay fosos razonables contra la competencia y la replicación. Probablemente no seamos representativos de la mayoría de las startups, particularmente de Internet, las más utilizadas por los consumidores.

Nuestra base de código es principalmente Python, JavaScript para las interfaces de usuario y C ++ para el código de rendimiento crítico. Gran parte de nuestro Python se descarta y la funcionalidad se rediseña en C ++ cuando no cumple con los objetivos de rendimiento. Yo diría que eso es típico donde el rendimiento es importante .

TL; DR: Lenguajes de script.

Primero, esto es como preguntar cuál es la comida favorita de las personas que tienen 5 años. Hay muchos alimentos favoritos diferentes y varían de persona a persona. No podemos identificar un solo favorito, pero podemos detectar una ocurrencia común: los niños de esa edad tienen una preferencia anormalmente alta por los alimentos dulces.

Mirando las startups de la misma manera, no hay un idioma favorito, pero observamos una gran tendencia hacia los lenguajes de script. La razón de esto es que, en las primeras etapas de un producto, para una empresa pequeña, poder iterar rápidamente es uno de los factores más importantes.

A medida que la empresa y el producto crecen, los requisitos de rendimiento y escalabilidad pueden tener prioridad, en cuyo caso la empresa puede considerar cambiar a otro idioma.

Por lo tanto, encuentro que las startups tienen una tendencia superior a la media hacia los lenguajes de script, lo que les permite ahorrar tiempo de iteración.

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