2、数据科学中的 Scala 编程：优势与局限

数据科学中的 Scala 编程：优势与局限

在数据科学领域，编程是处理和分析数据的关键手段。不同的编程语言在数据处理方面各有优劣，而 Scala 作为一种功能强大的编程语言，在数据科学中有着独特的地位。

数据科学流程与编程需求

数据科学流程包括多个关键步骤，主要有模型外推和预测以及从模型中提炼智能和洞察。

• 模型外推和预测 ：数据科学家使用新模型推断未见过的数据点信息。例如，通过模型判断新推文对政治竞选的态度是积极还是消极。
• 从模型中提炼智能和洞察 ：将数据分析结果与业务领域知识结合，为业务决策提供信息。如发现特定信息更能引起目标受众或特定细分受众的共鸣，实现更精准的定位。同时，数据可视化和报告是向利益相关者传达信息的重要方式。

这个流程并非线性的，往往需要迭代进行。数据科学家可能先快速验证问题前提，再通过增加数据源、特征或尝试新算法来优化方法。

在数据科学流程中，编程无处不在，但根据不同的阶段和目标，对编程语言的需求也不同。以手游公司识别大消费用户为例，在探索数据、构建模型阶段，需要一种轻量级、灵活且库丰富的语言，以便快速得到可行模型；而在将模型部署到游戏平台分析所有用户使用模式时，则需要设计能处理大量用户并适应未来变化的可扩展软件。

在实际编程中，代码的类型位于从一次性脚本到生产级代码的“持久性频谱”上。数据科学家在编写代码前，需明确软件在这个频谱上的位置。

为何选择 Scala

在选择处理数据的编程语言时，有多种选择，如动态语言 Python 或