ベストアンサー
Scalaプログラミング言語は、プログラマーに、作成することで正しい方法で物事を開発、設計、コーディング、デプロイする自信を与えます。 Sparkやその他のビッグデータテクノロジーが提供する機能を最大限に活用します。
によって提供されるパスでスケーラブルなビッグデータアプリケーションを簡単に構築できます。複雑さとデータサイズに関するScala。このプログラミング言語は、不変の名前付き値とデータ構造、および理解のためのサポートを備えた機能プログラミングの非常に優れたサポートを提供します。
また、線形代数、ランダム数生成、および科学的コンピューティングに適した、Scalaの多くの適切に設計されたライブラリです。標準的な科学ライブラリであるそよ風には、数値代数、不均一なランダム生成などの特別な機能が含まれています。 ScalaでサポートされているデータライブラリであるSaddleは、配列に基づくサポート、欠落値に対する堅牢性、自動データアライメント、2Dデータ構造を通じてデータを操作するための強固な基盤を提供します。
ApacheSparkでScalaを使用するための初心者向けガイド
回答
2つの回答：
- 目的のために学ぶ何か新しいことを学ぶこと。 4つまたは5つの言語を知った後、新しい言語の学習は非常に簡単になります。
- 機械学習のためにScalaを学ぶ主な理由はApacheSparkです。モデルが1台のコンピューターに適合し（ほとんどのコンピューターが適合している）、Pythonで作業している場合は、エコシステムのためにPythonの方が適しています。クラスターに移動する必要がある瞬間、あなたは完全に異なる世界にいます。実際の機械学習の前に、データ処理について考える必要があります。優れたパフォーマンス、学習曲線、使いやすさの点で、ScalaはPython for Apache Sparkよりも優れていますか？