على عكس بعض اللغات الأخرى المستخدمة على نطاق واسع لعلوم البيانات فإنّ (Java) سريعة وتعد السرعة أمرًا بالغ الأهمية لإنشاء تطبيقات واسعة النطاق، كما أنّ (Java) مناسبة تمامًا لذلك.
كيفية تطوير لغة جافا في علم البيانات
تعمل (Data Science) على تعطيل الأعمال جنبًا إلى جنب مع أحدث التقنيات الأخرى، حيث إنّ التحديات التي تواجهها الشركات التي تتعامل مع علم البيانات هي اختيار المجموعة المناسبة من التقنيات، وتزويد المجموعة المناسبة من المطورين بالمجموعة الصحيحة من مهارات علوم البيانات، ويمكن لمطوري (Java) الاستفادة من علم البيانات لإنتاج أي منتج تقريبًا وهو مناسب بشكل خاص لبناء منصات قابلة للتطوير.
من المهم أكثر لمطوري (Java) استخدام التقنيات التي تحتاج إلى الحوسبة الشبكية، حيث أصبحت (Java) لعلوم البيانات شائعة ليس فقط لأنّ (Java) هي “أفضل” لغة برمجة لعلوم البيانات، ولكن من المعروف أنّ مطوري جافا يبتكرون رؤى مبنية على العديد من منتجات وتطبيقات علوم البيانات.
1- تصميم Java Virtual Machine
تُعد (JVM) واحدة من أفضل المنصات ممّا يتيح كتابة كود متطابق على منصات متعددة، حيث يتيح (JVM) للمطورين إنشاء أدوات مخصصة بسرعة، وعلاوةً على ذلك تحتوي (Java) على حمولة من (IDEs) التي تعمل على تحسين إنتاجية المطورين.
2- زيادة قوة وأمان Java
يجب عدم الخلط بينه وبين الكتابة الثابتة، حيث تساعد الكتابة القوية عند العمل مع تطبيقات البيانات الكبيرة وكما أنّ أمان الكتابة ميزة تستحق التوفر عليها، وكما تضمن (Java) أن المبرمجين صريحون بشأن أنواع البيانات والمتغيرات التي يتعاملون معها وأنه من السهل الحفاظ على قاعدة الكود ويمكن بأمان تجنب كتابة اختبارات الوحدات للتطبيقات.
3- توفير JVM Scala
على الرغم من أنّ هذه خطوة تالية إلى حد ما إلّا أنّه من المفيد تعلم (Scala) للقيام ببعض علوم البيانات الثقيلة وسيصبح الأمر أسهل إذا كنت تعرف بالفعل كيفية البرمجة في (Java)، حيث تقدم (Scala) دعمًا مذهلاً لعلوم البيانات وتم إنشاء العديد من الأطر القوية مثل (Spark) فوق (Scala).
