Python擴大領先優勢：2018年資料科學語言&工具排名

作者：Gregory Piatetsky

來源：機器之心（ID：almosthuman2014）編譯

這份投票結果既有預料之內，也有預料之外的部分。資料顯示，Python 作為機器學習常用的程式語言正在不斷擴大領先優勢，R 語言的使用率第一次降到了 50% 以下。在深度學習框架上，最近呼聲很高的深度學習框架 PyTorch 僅僅佔據了 6.4% 的使用率，遠遠落後於 TensorFlow 的 29.9% 和 Keras 的 22.2%。

Python 繼續侵蝕著 R 的使用者領域，RapidMiner 熱門度增加，SQL 保持穩定，TensorFlow 和 Keras 引領前進，Hadoop 衰落，資料科學平臺整合等等。

第 19 次年度 KDnuggets 軟體調查有超過 2300 人參與投票，略微少於 2017 年，可能是因為僅有一個供應商 RapidMiner 積極地參與 KDnuggests 調查的投票。平均來說，每個參與者選擇 7 個使用過的不同工具，因此僅投票一個工具會帶來偏差。KDnuggets 排除了大約 260 個這樣的「獨好」投票（主要來自 RapidMiner），因為即使他們代表了該工具的合法使用者，他們的行為也是非典型的，並且會歪曲結果。

以下是基於 2052 個參與者的初始結果分析，其中「獨好」投票者已被排除。

誰是最受歡迎的分析、資料科學、機器學習工具？

▲KDnuggests 分析/資料科學 2018 年軟體調查：2018 年最受歡迎工具，以及它們相對於 2016-2017 年的排名變化。（為了更有效的比較，KDnuggests 排除了「獨好」投票者並重新計算了 2016 年、2017 年的調查結果。）

上圖顯示了排名前 11 的工具，每個工具的使用率至少為 20%。

▲KDnuggests 2018 年軟體調查最受歡迎的分析／資料科學／機器學習軟體

在這裡，「2018 % share」一欄是指使用該工具的使用者百分比，「% change」是指和 2017 年軟體調查相比的變化比例，綠色和紅色標記表示比例的變化幅度達到了 10% 或更多。

每個投票人的平均使用工具數量是 7 個，略微高於 2017 年調查的 6.75 個（也排除了「獨好」投票人）。

和 2017 年的軟體調查相比，進入前 11 名的新工具是 Keras。Knime 從第 11 名下跌，可能是因為今年他們並沒有積極調動其使用者參與投票。

以下是一些觀察結果。

1. Python 正在吞噬 R 的使用者領域

2017 年 Python 的使用率超過 50%，今年它的使用率上升至 66%，而 R 的使用率首次下跌，跌破 50%。

2. RapidMiner 

在之前的幾次問卷中，RapidMiner 這一頂級資料科學平臺正快速傳播，它的使用者使用率由 2017 年的 33% 增長到了今年的 52.7%。根據 RapidMiner 的創始人和董事長 Ingo Mierswa，他們採取了一些措施鼓勵使用者參與該調查。

對於 KDnuggets 的問卷調查，Ingo Mierswa 說：「近兩年我們都向使用者傳送郵件推廣該問卷調查，但今年有超過 400 多位使用者回郵件表示很高興能幫助 RapidMiner 的傳播。而且今年 RapidMiner 月度活躍使用者增長率超出去年 300%，因此我們向更多使用者發送了關於 KDnuggets 問卷調查的郵件。我很高興看到如此活躍的社群。」

3. SQL 保持穩定

作為資料管理系統的程式語言，SQL（包括 Spark SQL 和 SQL to Hadoop 工具）繼續保持著約 40% 的使用率，和之前 3 次調查結果一樣。因此，如果你是一位有雄心壯志的資料科學家，學習 SQL 吧，它在很長一段時間裡都會很有用！

4. 趨勢

該調查唯一使用率超過 2% 的新工具是 Spark SQL，使用率達到 11.7%。下表列舉了使用率增幅達到 20% 及以上、2018 年使用率為 3% 以上的工具。

▲使用率增幅最大的主要分析／資料科學／機器學習工具

5. 整合

2017 年使用率達到 2% 及以上的 56 個工具中，有 19 個（僅 1/3）工具在 2018 年使用率有所上升，其餘 37 個均下降。這和近期的收購案（Datawatch 收購 Angoss、Minitab 收購 Salford）一道表明資料科學平臺的整合正在進行過程中。

2017 年使用率至少 3% 的工具，今年下降了 25% 甚至更多，詳見下表。

▲使用率跌幅最大的主要分析／資料科學工具

6. 深度學習工具

近兩年，該調查中使用深度學習工具的投票者所佔份額保持穩定。2018 年有 33% 的投票者使用深度學習工具，2017 年和 2016 年分別有 32% 和 18%。谷歌維護的 TensorFlow 仍然佔主導地位，而發展迅速的 Keras 可作為構建在 TensorFlow 和 MXNet 等框架上的高階 API。

另一方面，主要由 Facebook 推動，推出已過一年的 PyTorch 吸引了一批研究者和工程人員，使用率達到 6.4%，排名第三。由於這款深度學習框架已和 Caffe2 合併，在未來我們肯定將會看到 PyTorch 佔據更大的份額。

不過 KDnuggets 更關註資料科學，也更常使用淺層的機器學習演演算法。我們可能更希望瞭解機器學習及深度學習社群在框架上的選擇，因此讀者可以在文末對常用的深度學習框架進行投票。

深度學習工具排名：

• Tensorflow, 29.9%

• Keras, 22.2%

• PyTorch, 6.4%

• Theano, 4.9%

• Other Deep Learning Tools, 4.9%

• DeepLearning4J, 3.4%

• Microsoft Cognitive Toolkit (Prev. CNTK), 3.0%

• Apache MXnet, 1.5%

• Caffe, 1.5%

• Caffe2, 1.2%

• TFLearn, 1.1%

• Torch, 1.0%

• Lasagne, 0.3%

7. 大資料工具：Hadoop 使用率下降

2018 年，大約 33% 的使用者使用大資料工具，要麼是 Hadoop，要麼是 Spark，和 2017 年一樣。但 Hadoop 的使用率顯著下降，跌幅超過 30%。

以下是相關細節：

8. 程式語言

Python 似乎不僅正在取代 R，還包括除了 SQL、Java、C/C++ 之外的大多數其它語言，這三者與 Python 大致處於同一個級別。自 KDnuggets 開始做這項調查以來，R 使用率首次出現下跌。其它語言也出現了衰落的趨勢。

以下是按熱門度排序的主要程式語言：

• Python, 65.6% (was 59.0% in 2017), 11% up

• R, 48.5% (was 56.6%), 14% down

• SQL, 39.6% (was 39.2%), 1% up

• Java, 15.1% (was 15.5%), 3% down

• Unix, shell/awk/gawk, 9.2% (was 10.8%), 15% down

• Other programming and data languages, 6.9%, (was 7.6%), -9% down

• C/C++, 6.8%, (was 7.1%), 3% down

• Scala, 5.9%, (was 8.3%), 29% down

• Perl, 1.0% (was 1.9%), 46% down

• Julia, 0.7% (was 1.2%), 45% down

• Lisp, 0.3% (was 0.4%), -25% down

• Clojure, 0.2% (was 0.3%), -38% down

• F, # 0.1% (was 0.5%), -73% down

9. 地區參與度

本次調查中不同地區的參與比例是：

• 歐洲，37.5%

• 美國/加拿大，36.6%

• 亞洲，11.7%

• 拉丁美洲，6.6%

• 非洲/中東，4.5%

• 澳大利亞/紐西蘭，3.1%

和 2017 年相比，主要的變化是歐洲的參與比例變高了（之前為 35.5%），而美國/加拿大的參與比例變低了（之前為 41.5%）。

10. 完整結果和 3 年來的趨勢

以下表格展示了調查結果的細節（由於篇幅限制，此處僅列出排名前 12 的工具）：

更完整的串列請參考原文：

https://www.kdnuggets.com/2018/05/poll-tools-analytics-data-science-machine-learning-results.html

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Q: 你在使用哪種語言&哪種工具？

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