Python、R、Java、 C++ 等：从业界反馈看机器学习语言趋势
对于开发者来说，掌握什么编程语言能更容易找到机器学习或者数据科学的工作？
这是个许多人关心的问题，非常实际，也在许多论坛被翻来覆去地讨论过。非常显著的是 “Python 是大趋势”这一论调，似乎它即将在机器学习领域一统天下。那么这种说法到底有几分事实？
首先要指出的是，大多数对编程语言的讨论都比较主观。比如说，有的开发者（尤其是初学者）会因为一门语言的某个特性很契合自己的使用习惯、用着最顺手，就狂赞这门语言，而对其他语言的优点选择性失明。而这篇雷锋网编译自 IBM 开发者论坛的文章，则尽量避免了主观判断，用数据来展示各门开发语言在工业界的实际使用情况，可以说是十分难得。毕竟，统计学习的核心就是用数据说话。AI 开发者应该更明白可靠数据相比主观臆测的价值。
闲话少说，我们来看看 2016 年开发语言使用情况统计，到底哪门语言的使用人数上升最快？居前几位的都是哪些？
图1：机器学习与数据科学领域各语言的雇主招聘指数对比
如图所示，这是利用美国职位搜索引擎 indeed.com 得出的机器学习、数据科学招聘趋势：对这些领域内开发职位所列出的编程语言要求进行了统计。它展示出公司、雇主们都在寻找哪些语言技能。但注意：
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这并不能精确体现各公司开发人员正在使用哪些语言。
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这是美国的机器学习业界趋势，与中国、学界关系不是那么紧密。
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没有包涵在搜索结果内的语言，不代表它们的招聘职位比上述语言要少。
我们可以清楚看出，美国雇主最需要的前四大语言排名是 Python，Java，R，C++。其中，Python 在 2015 年中超过 Java 跃升至第一。
然后，把搜索结果限制在机器学习领域（去掉数据科学），数据其实差不多：
图2：机器学习领域各语言的雇主招聘指数对比
这张折线图中包含了 Lua，但由于它的招聘职位实在太少，代表 Lua 的线与坐标轴重合。
我们能从这两组数据中推断出什么？
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Python 是市场的领先者，作为最受欢迎的机器学习语言当之无愧。 另外，Python 与 Java 之间的差距正在被拉开。但是 Java 与 R 之间的差距正在被缩小。雷锋网获知，有业内人士对居第二位的语言是 Java 而不是 R 感到惊讶。通常，大家的主观感受是除了 Python，使用 R 语言开发机器学习应用最普遍。
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Python 并没有成为霸主。各主流语言的招聘需求都很多。对小众语言如 Lua 和 Julia ，目前业界的需求确实小些，但其他语言都占有了相当的比例。
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进入 2016 年后，市场对所有语言的需求都大幅上涨。Python 并没有与其他语言拉开明显差距。这表现出，最近一年里业界对机器学习和数据科学整体的兴趣和重视。
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Scala 在 2014 年之后的增长十分惊人。2014 年之前，对它几乎没有招聘需求。但那年之后一直在稳定增长。2016 年，它赶上了 Javacript，达到主流语言阵营的水平。
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作为一门口碑不错的新兴语言，Julia 的普及程度还很低。但在 2016 下半年有了巨幅增长。现在还看不出来它是否会成为主流语言。
关于 Scala 和 Julia 的增长趋势，在它们的增长率折线图中，我们可以很明显的看出来：