尽管R和Python是开发人工智能和数据科学应用程序的主要语言，但事实证明，Java是最有前途的替代语言之一，尤其是在大数据应用程序中。Java可以更好地集成到最流行的流处理工具中。此外，直接用Java进行数据科学的核心能力也在不断发展。
虽然Java在数据科学中的应用并不普遍，但与除Python和R之外的其他语言相比，它更接近数据科学世界。大数据和数据科学结合在一起，所有主要的大数据框架，如Hadoop、Hive和Spark，都是用Java编写的。Java8还引入了Lambdas，简化了数据科学项目的开发。它也是最古老的编程语言之一，在世界各地的企业系统中使用。
Java的优势
使用Java进行数据科学有几个好处，包括易于招聘人才、库的广泛可用性、JVM的强大功能、有前途的路线图，以及易于集成。Java拥有最大的熟练开发人员社区之一，它还拥有最丰富的开发工具和云提供商生态系统之一，所有这些都将teat Java作为一流的平台。
Java还包括应用程序开发的每个可能领域的库和框架。这包括用于数据科学和机器学习的免费和商业库，以及用于简化其他应用程序开发领域的工具。
JVM还包括一个托管的运行时环境，它可以将开发人员从内存管理的负担中解放出来。使用即时编译来生成本机代码可以大大提高对解释语言的性能，比如Python和R或静态遵从的语言，如C或C++。未来的开发，可以让开发者更容易跨GPU和CPU扩展应用程序。
大多数流行的大数据框架，如ApacheSpark和ApacheHadoop，也都是用Java编写的，这使得开始使用和集成这些框架变得更加容易。如果你打算将数据处理与用Java编写的现有企业系统集成，使用同一个堆栈将有助于减少兼容性问题和上下文切换。
为人工智能的未来编程
Java显然在编程人工智能所需的数据管道方面发挥着作用。但它是否会被用于人工智能模型本身的编码，目前还没有定论。
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