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Python扩大领先优势 PyTorch仅占6.4%:2018年数据科学语言&工具排名

2018-05-26 10:32


选自KDnuggets


作者:Gregory Piatetsky


机器之心编译





近日,著名数据科学网站 KDnuggets 发布了 2018 年数据科学和机器学习工具调查结果。超过 2000 人对自己“过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘/机器学习工具和编程语言”进行了投票。该统计还对过去三年来的排名进行了对比分析。此外,机器之心在文末发起了一个投票,快选出你心中最美的深度学习框架吧。



这份投票结果既有预料之内,也有预料之外的部分。数据显示,Python 作为机器学习常用的编程语言正在不断扩大领先优势,R 语言的使用率第一次降到了 50% 以下。在深度学习框架上,最近呼声很高的深度学习框架 PyTorch 仅仅占据了 6.4% 的使用率,远远落后于 TensorFlow 的 29.9% 和 Keras 的 22.2%。




Python 继续侵蚀著 R 的用户领域,RapidMiner 热门度增加,SQL 保持稳定,TensorFlow 和 Keras 引领前进,Hadoop 衰落,数据科学平台整合等等。





第 19 次年度 KDnuggets 软件调查有超过 2300 人参与投票,略微少于 2017 年,可能是因为仅有一个供应商 RapidMiner 积极地参与 KDnuggests 调查的投票。平均来说,每个参与者选择 7 个使用过的不同工具,因此仅投票一个工具会带来偏差。KDnuggets 排除了大约 260 个这样的“独好”投票(主要来自 RapidMiner),因为即使他们代表了该工具的合法用户,他们的行为也是非典型的,并且会歪曲结果。



以下是基于 2052 个参与者的初始结果分析,其中“独好”投票者已被排除。更多详细分析和匿名数据将在大约两周内公布。




最受欢迎的分析、数据科学、机器学习工具





图 1:KDnuggests 分析/数据科学 2018 年软件调查:2018 年最受欢迎工具,以及它们相对于 2016-2017 年的排名变化。(为了更有效的比较,KDnuggests 排除了“独好”投票者并重新计算了 2016 年、2017 年的调查结果。)




上图显示了排名前 11 的工具,每个工具的使用率至少为 20%。





表 1:KDnuggests 2018 年软件调查最受欢迎的分析/数据科学/机器学习软件




在这里,“2018 % share”一栏是指使用该工具的用户百分比,“% change”是指和 2017 年软件调查相比的变化比例,绿色和红色标记表示比例的变化幅度达到了 10% 或更多。




每个投票人的平均使用工具数量是 7 个,略微高于 2017 年调查的 6.75 个(也排除了“独好”投票人)。




和 2017 年的软件调查相比,进入前 11 名的新工具是 Keras。Knime 从第 11 名下跌,可能是因为今年他们并没有积极调动其用户参与投票。




以下是一些观察结果。



Python 正在吞噬 R 的用户领域




2017 年 Python 的使用率超过 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%。




RapidMiner 




在之前的几次问卷中,RapidMiner 这一顶级数据科学平台正快速传播,它的用户使用率由 2017 年的 33% 增长到了今年的 52.7%。根据 RapidMiner 的创始人和董事长 Ingo Mierswa,他们采取了一些措施鼓励用户参与该调查。




对于 KDnuggets 的问卷调查,Ingo Mierswa 说:“近两年我们都向用户发送邮件推广该问卷调查,但今年有超过 400 多位用户回邮件表示很高兴能帮助 RapidMiner 的传播。而且今年 RapidMiner 月度活跃用户增长率超出去年 300%,因此我们向更多用户发送了关于 KDnuggets 问卷调查的邮件。我很高兴看到如此活跃的社区。”




SQL 保持稳定




作为数据管理系统的程序语言,SQL(包括 Spark SQL 和 SQL to Hadoop 工具)继续保持着约 40% 的使用率,和之前 3 次调查结果一样。因此,如果你是一位有雄心壮志的数据科学家,学习 SQL 吧,它在很长一段时间里都会很有用!




趋势




该调查唯一使用率超过 2% 的新工具是 Spark SQL,使用率达到 11.7%。

下表列举了使用率增幅达到 20% 及以上、2018 年使用率为 3% 以上的工具。





表 2:使用率增幅最大的主要分析/数据科学/机器学习工具。




整合




2017 年使用率达到 2% 及以上的 56 个工具中,有 19 个(仅 1/3)工具在 2018 年使用率有所上升,其余 37 个均下降。这和近期的收购案(Datawatch 收购 Angoss、Minitab 收购 Salford)一道表明数据科学平台的整合正在进行过程中。




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





表 3:使用率跌幅最大的主要分析/数据科学工具。




深度学习工具




近两年,该调查中使用深度学习工具的投票者所占份额保持稳定。2018 年有 33% 的投票者使用深度学习工具,2017 年和 2016 年分别有 32% 和 18%。谷歌维护的 TensorFlow 仍然占主导地位,而发展迅速的 Keras 可作为构建在 TensorFlow 和 MXNet 等框架上的高级 API。




另一方面,主要由 Facebook 推动,推出已过一年的 PyTorch 吸引了一批研究者和工程人员,使用率达到 6.4%,排名第三。由于这款深度学习框架已和 Caffe2 合并,在未来我们肯定将会看到 PyTorch 占据更大的份额。




不过 KDnuggets 更关注数据科学,也更常使用浅层的机器学习算法。我们可能更希望了解机器学习及深度学习社区在框架上的选择,因此读者可以在文末对常用的深度学习框架进行投票。




深度学习工具排名:






  • 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%




大数据工具:Hadoop 使用率下降




2018 年,大约 33% 的用户使用大数据工具,要么是 Hadoop,要么是 Spark,和 2017 年一样。但 Hadoop 的使用率显著下降,跌幅超过 30%。




以下是相关细节:







编程语言




Python 似乎不仅正在取代 R,还包括除了 SQL、Java、C/C++ 之外的大多数其它语言,这三者与 Python 大致处于同一个级别。自 KDnuggets 开始做这项调查以来,R 使用率首次出现下跌。其它语言也出现了衰落的趋势。




以下是按热门度排序的主要编程语言:






  • 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




地区参与度





本次调查中不同地区的参与比例是:






  • 欧洲,37.5%



  • 美国/加拿大,36.6%



  • 亚洲,11.7%



  • 拉丁美洲,6.6%



  • 非洲/中东,4.5%



  • 澳大利亚/新西兰,3.1%




和 2017 年相比,主要的变化是欧洲的参与比例变高了(之前为 35.5%),而美国/加拿大的参与比例变低了(之前为 41.5%)。




完整结果和 3 年来的趋势




以下表格展示了调查结果的细节(由于篇幅限制,此处仅列出排名前 12 的工具):





更完整的列表请参考原文:https://www.kdnuggets.com/2018/05/poll-tools-analytics-data-science-machine-learning-results.html




读者调查











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