近日，資料科學網站KDnuggets釋出 2018年資料科學和機器學習工具調查結果。下面一起來看看調查結果
最受青睐的分析、資料科學、機器學習工具
圖1：2018年的最受青睐的工具及其在2016 - 2017年調查中的份額
*為了更有效的比較，KDnuggets重新計算了2016年，2017年問卷調查結果，排除了受訪者“單一”的選項。
下表是前11名的工具排行，其中每個工具至少有20％的份額：
表1：KDnuggets2018年頂級分析/資料科學/ ML軟體調查
在這裡，“2018％share”是指使用該工具的受訪者百分比，“ ％change 2018 VS 2017”是表示2017年調查的變化 ，用綠色表示增長幅度達到10％以上，紅色表示下降幅度達到10%以上。
今年，每名受訪者的平均使用工具數量為7個，略高于2017年投票中的6.75（不包括單一工具回複）。
與2017年軟體投票相比，今年前11名中，出現了一個新面孔Keras，Keras取代了去年Knime的位置。下面是針對以上資料的一些觀察發現：
Python消滅了R
到2017年，Python已經擁有超過50％的份額，如今已經将其份額提高到66％，而在我們此次的調查中，R份額首次出現下降，而且是一下子降到50％以下。
RapidMiner激增
在過去的幾次調查中，RapidMiner一直是最大的資料科學平台之一，它的份額從2017年的33％大幅增加到50％左右。
這樣的增長速度是否是因為廠商的推廣帶來的呢？RapidMiner創始人兼總裁Ingo Mierswa的表示：
與許多供應商一樣，RapidMiner通過多種管道向使用者推廣KDnuggets問卷調查，之前我們也做過同樣的推廣，但與之前不同的是，首先今年得到了更好的回應，超過400位使用者親自回複了郵件，更重要的是，最近一年裡，RapidMiner的月活躍使用者增長了300％ ，是以可以向更多的使用者發送了關于KDnuggets問卷調查的郵件。
SQL是穩定的
SQL（包括Spark SQL和SQL to Hadoop工具在内）在最近的3次調查中仍然占有約40％的份額。是以，如果你是一位有抱負的資料科學家，學習SQL吧，它可能會對你很有用！
趨勢
在調查中，使用率超過2％的新工具是Spark SQL，擁有11.7％的份額。
下表列出了2018年份額增長20％以上的工具，并在2018年達到至少3％的份額。
表 2：使用率增幅最大的主要分析／資料科學／機器學習工具
整合
值得一提的是，在2017年擁有2%以上份額的56個工具中，有19個（僅約三分之一）工具在2018年份額有所增加，而有37個的份額下降。結合Datawatch收購Angoss，Minitab收購Salford等近期的收購案可以表明，資料科學平台的整合即将展開。
2018年擁有3％以上份額，卻在2018年份額下降25％以上的工具見下表：
表 3：使用率跌幅最大的主要分析／資料科學工具
深度學習工具
使用深度學習工具的受訪者比例保持穩定，2018年有33％的受訪者表示使用深度學習工具，2017年為32％，2016年為18％。 谷歌Tensorflow依然是最主要的平台。
頂級深度學習工具排名如下：
● 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%
大資料工具：Hadoop被抛棄
2018年，約33％的開發者使用Hadoop或Spark等大資料工具 - 與2017年大緻相同，但Hadoop使用率顯著下降，下降幅度高達35%，以下是詳細資訊：
程式設計語言
Python似乎不僅超過了R，還包括大多數其他語言，目前Python和SQL，Java和C / C ++幾乎保持在相同水準。自從KDnuggets 進行這項調查以來，R第一次出現了下降。其他語言同樣也有所下降。
以下是按熱門度排序的主要程式設計語言：
● 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
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（此處僅列出排名前 20 的工具）：
寫在最後
前幾天有私信我要Python的學習資料，我連夜整理了一些有深度的Python教程和參考資料，從入門到進階的都有，檔案已經打包好了，正在學習Python的同學可以免費下載下傳學習學習。檔案下載下傳方式：點選我的頭像，關注後私信回複“資料”即可下載下傳。首先把代碼撸起來！首先把代碼撸起來！首先把代碼撸起來！重要的事說三遍，哈哈。“程式設計是門手藝活”。什麼意思？得練啊。