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    数据科学应用难跨编程语言鸿沟,Go+欲推“三合一”语言破局

    放大字体  缩小字体 发布日期:2018-04-20 11:38:57   浏览次数:1815  发布人:49b6****  IP:117.173.23.***  评论:0
    导读

    作为数据时代的重要参与者,数据科学家和研发工程师却使用着不同的编程语言。语言鸿沟提高了数据科学应用的门槛,也限制了横跨工程开发和数据科学之间的技术人才的培养。10月15日,由七牛云主办的“Go+ Together”Go+1.0发布会,暨Go+开发者基金会启动仪式在上海举行。七牛云希望通过推动Go+进一步降低语言使用的门槛,推动数据科学的广泛应用。Go+是一种基于Go的通用语

    作为数据时代的重要参与者,数据科学家和研发工程师却使用着不同的编程语言。语言鸿沟提高了数据科学应用的门槛,也限制了横跨工程开发和数据科学之间的技术人才的培养。

    10月15日,由七牛云主办的“Go+ Together”Go+1.0发布会,暨Go+开发者基金会启动仪式在上海举行。七牛云希望通过推动Go+进一步降低语言使用的门槛,推动数据科学的广泛应用。

    Go+是一种基于Go的通用语言,融合了工程开发领域的Go、数据科学领域的Python,以及编程教学领域的Scratch,是一种集三者为一体的开发语言。

    七牛云创始人和Go+语言发明人许式伟表示,目前,Go+1.0已经能够为工程使用,而且语言的使用门槛做了进一步的降低,更接近自然语言,1.0的门槛甚至比Python更低,使得Go+ 更适合STEM教育的场景。

    七牛云认为,数据与数据科学是下一时代生产力的重要支撑。人类在走过以SQL、SAS、MATLAB、Excel等数学软件为代表的数据科学“原始时期”,以及以Map、Hadoop、Spark等大数据工具和TensorFlow、Pytorch等深度学习框架为代表的数据科学“基建时期”后,如今来到了数据科学的“大爆发时期”。

    在这一时期,数据科学将从有限领域、有限数据规模的计算,发展为全领域、大规模数据,且随处可见的一种能力。未来,在云端、智能手机、嵌入式设备等所有存在“计算”的地方,都存在数据科学,数据科学家或者数据工程师人才需求爆发式增长。

    海量数据处理的切实需求,已经促使大量的数据科学家从专业的数据科学语言,如R语言转向了脚本语言Python。然而数据科学的应用作为计算密集型业务,脚本语言对此有着天然的性能缺陷,无力承载海量数据的分析运算,其底层核心仍是基于C\C++的第三方库。

    许式伟介绍称,Go+1.0 新增了12个语法,使数据处理相关的表达更简洁,数据科学家可以用最少的代码来清晰表达自己的意图,以便快速从海量数据中获取结论。七牛云的核心PaaS 能力,未来将全部通过 Go+来提供。通过启动Go+开发者基金会,七牛云希望聚集更多的开发者、数据科学家和新人加入到 Go+的生态。

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