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你正在做的特定预测模型问题要求特定的编程语言、库、甚至是机器学习算法。但如果你只是刚开始呢？还在找一个平台学习并实践机器学习呢？ 在此文章中，你会发现 Python 正在成为做机器学习逐渐流行的平台，在采用率与能力上极可能超过并推翻 R 语言。 读完该文章后，你将会明白： 对 Python 机器学习的搜索量增长迅速，已经超越了 R 语言机器学习的搜索量； Python 机器学习招聘的比例正在增长，已经超越了 R 语言； 调查中，近 50% 的调查对象使用 Python，而且正在增长； 用 Python 做机器学习的趋势在增长 让我们看一下以下三个领域，从此三方面都能看到使用 Python 进行机器学习的趋势正在增长： 搜索量 招聘广告 专业工具使用 搜索量 搜索量可能表明学生、工程师和其他从业者搜索信息开始或者深入这一主题的趋势。 谷歌提供了一个名为 Google Trends 的工具，能让我们观察关键字随时间变化的搜索量。 我们能够调查 2014 年至 2016 年「Python 机器学习」的增长趋势，如下图所示：
我们能够看到在 2012 年趋势开始上涨，在 2015 年急剧上涨，这可能是因为 TensorFlow 这样的 Python 深度学习工具。 我们也可与 R 机器学习的搜索量进行对比，我们可以看到在 2015 年中期，Python 机器学习已经超过 R 机器学习：
蓝色代表「Python 机器学习」，红色代表「R 机器学习」。 Python 机器学习招聘增长 Indeed 是一个招聘搜索网站，像 Googel Trends 一样，它可提供匹配关键词的招聘广告量。 我们能够调查过去 4 年的「Python 机器学习职位」。
我们能够看到 X 轴上的时间和匹配关键词的招聘比例。该图显示从 2012 年至 2015 年几乎呈现线性增长，在 2016 年有曲棍球式的增长。 我们也可以对比 Python 和 R 的招聘广告。
蓝色表示 Python 机器学习，橙色表示 R 机器学习 与谷歌搜索量有显著的对比。从 Indeed 网站获得的招聘广告的比率显示从 2012 年开始，对 Python 机器学习技能的需求一直高于对 R 机器学习技能的需求，差距在近几年逐渐拉大。 KDnuggets 调查结果：更多人使用 Python 进行机器学习 通过回顾 KDnuggets Software Poll Results 我们能够观察机器学习从业者使用的工具： 下面就引自 2016 年的结果： R 语言仍然主导工具，占有 49% 的份额，但 Python 增长迅速，几乎赶超 R 语言。——Gregory Piatetsky。 该调查追踪了机器学习和数据科学从业人士使用的工具，在调查中，从业者可以选择多种工具。以下是过去 4 年 Python 机器学习的增长比例：
下面是一张增强趋势图：
我们可以看到几乎呈现线性增长趋势，在 2016 年刚好低于 50% 值得注意的是，近几年的调查中参与调查的对象也从几百增加到了几千人，参与者是自选择的。 O'Reilly 调查结果：更多人使用 Python 进行机器学习 O'Reilly 展示了年度数据科学薪水调查结果。 他们收集了大量数据科学家和机器学习从业者的数据，并展示了调查结果。该调查追踪了从业人员对工具的使用情况。从下面这段话中，我们可以看到 Python 如今在数据科学薪资中扮演重要角色： Python 和 Spark 是最对薪资有贡献的工具。 回顾此调查结果，我们可以看到类似的增长趋势：
图形展示如下：
有趣的是 O'Reilly 的调查结果非常类似于 KDNuggeets 的结果。 ©本文由机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。 ?------------------------------------------------ 加入机器之心（全职记者/实习生）：[email protected] 投稿或寻求报道：[email protected] 广告&商务合作：[email protected] (责任编辑：本港台直播) |
