超越R，Python成为最受欢迎的机器学习语言

你应该挑选正确的工具做机器学习。

你正在做的特定预测模型问题要求特定的编程语言、库、甚至是机器学习算法。但如果你只是刚开始呢？还在找一个平台学习并实践机器学习呢？

在此文章中，你会发现 Python 正在成为做机器学习逐渐流行的平台，在采用率与能力上极可能超过并推翻 R 语言。

读完该文章后，你将会明白：

• 对 Python 机器学习的搜索量增长迅速，已经超越了 R 语言机器学习的搜索量；

• Python 机器学习招聘的比例正在增长，已经超越了 R 语言；

• 调查中，近 50% 的调查对象使用 Python，而且正在增长；

让我们看一下以下三个领域，从此三方面都能看到使用 Python 进行机器学习的趋势正在增长：

• 搜索量

• 招聘广告

• 专业工具使用

搜索量可能表明学生、工程师和其他从业者搜索信息开始或者深入这一主题的趋势。

谷歌提供了一个名为 Google Trends 的工具，能让我们观察关键字随时间变化的搜索量。

我们能够调查 2014 年至 2016 年「Python 机器学习」的增长趋势，如下图所示：

我们能够看到在 2012 年趋势开始上涨，在 2015 年急剧上涨，这可能是因为 TensorFlow 这样的 Python 深度学习工具。

我们也可与 R 机器学习的搜索量进行对比，我们可以看到在 2015 年中期，Python 机器学习已经超过 R 机器学习：

蓝色代表「Python 机器学习」，红色代表「R 机器学习」。

Indeed 是一个招聘搜索网站，像 Googel Trends 一样，它可提供匹配关键词的招聘广告量。

我们能够调查过去 4 年的「Python 机器学习职位」。

我们能够看到 X 轴上的时间和匹配关键词的招聘比例。该图显示从 2012 年至 2015 年几乎呈现线性增长，在 2016 年有曲棍球式的增长。

我们也可以对比 Python 和 R 的招聘广告。

蓝色表示 Python 机器学习，橙色表示 R 机器学习。

与谷歌搜索量有显著的对比。从 Indeed 网站获得的招聘广告的比率显示从 2012 年开始，对 Python 机器学习技能的需求一直高于对 R 机器学习技能的需求，差距在近几年逐渐拉大。

通过回顾 KDnuggets Software Poll Results 我们能够观察机器学习从业者使用的工具：

下面就引自 2016 年的结果：

R 语言仍然主导工具，占有 49% 的份额，但 Python 增长迅速，几乎赶超 R 语言。——Gregory Piatetsky。

该调查追踪了机器学习和数据科学从业人士使用的工具，在调查中，从业者可以选择多种工具。以下是过去 4 年 Python 机器学习的增长比例：

下面是一张增强趋势图：

我们可以看到几乎呈现线性增长趋势，在 2016 年刚好低于 50%

值得注意的是，近几年的调查中参与调查的对象也从几百增加到了几千人，参与者是自选择的。

O'Reilly 展示了年度数据科学薪水调查结果。

他们收集了大量数据科学家和机器学习从业者的数据，并展示了调查结果。该调查追踪了从业人员对工具的使用情况。从下面这段话中，我们可以看到 Python 如今在数据科学薪资中扮演重要角色：

Python 和 Spark 是最对薪资有贡献的工具。

回顾此调查结果，我们可以看到类似的增长趋势：

图形展示如下：