تُعد (Java) لغة سريعة جدًا مقارنة بمنافسيها ممّا يساعد على إنشاء برامج أكثر قابلية للصيانة وقابلة للتطوير وكما أنّها سهلة الاستخدام بسبب وظيفة الكتابة مرة واحدة والاستعمال في أي مكان.
كيفية استخدام لغة البرمجة جافا في علوم البيانات
- تستغرق (Java) وقتًا أقل لتنفيذ كود المصدر وجافا ليست أسهل لغة برمجة في هذا المجال من علوم البيانات، حيث أنها توفر مكتبات مفتوحة المصدر تابعة لجهات خارجية.
- يمكن لأي مطور جافا تنفيذ التعلم الآلي والدخول في علوم البيانات، ومع ذلك فإن المبتدئين في مجال علم البيانات يفضلون لغات مثل: (Python) و(R) لأنّها أبسط نسبيًا من (Java).
- ويمكن استخدام (Java) للعديد من العمليات الدقيقة مثل: تنظيف البيانات والتحليل الإحصائي، كما تتم كتابة معظم الأدوات والأطر الشائعة المعتمدة في البيانات الكبيرة بلغة (Java).
- ويختار مهندسو البيانات (Java) لأنّ معظم أطر عملهم مكتوبة بلغة (Java) وبالتالي فإنّ واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بهم أكثر استعدادًا لتعليمات (Java) أكثر من نصوص (Python) النصية.
- في الواقع يمكن لـ (Java) القيام بكل ذلك وتسهيل هذه المهام نفسها للمطورين الذين يعملون بلغات أخرى، ويمكن اعتماد (Java) لبناء أي شيء تقريبًا وهي مناسبة بشكل خاص لبناء منصات قابلة للتطوير ومتعددة الفروع.
- وتحظى (Java) بشعبية في علوم البيانات ليس لأنّ (Java) هي “أفضل” لغة لعلوم البيانات، ولكن ذلك لأنّ مطوري (Java) يميلون إلى امتلاك أسس جيدة في المفاهيم التي بنيت عليها الكثير من تطبيقات علوم البيانات.
- تزدهر علوم البيانات بفضل (Java) التي توفر المتانة والراحة والقدرة على التوسع في تطبيقات علوم البيانات اليوم، ويأخذ مهندسو برامج (Java) الذين يتطلعون إلى إضافة مهارات علوم البيانات رحلة منطقية عبر خط أنابيب علوم البيانات.
- كما يكون لديها قدرة قوية على إنشاء تطبيقات معقدة من البداية وهي قادرة على تقديم نتائج أسرع بكثير من اللغات الأخرى.
