在大学的下一学年,我可以选择参加高级函数式编程课程。课程的基本描述是这样的:
“您将专注于一些更高级的函数式编程主题,例如:使用效果编程;程序推理;控制流;高级库;提高效率;类型系统;以及函数式珍珠。”
因此,我想知道函数式编程在数据科学中是否有用。如果是这样,为什么它是有用的,并且通过扩展,这门课程是否最终有助于成为一名数据科学家。
在大学的下一学年,我可以选择参加高级函数式编程课程。课程的基本描述是这样的:
“您将专注于一些更高级的函数式编程主题,例如:使用效果编程;程序推理;控制流;高级库;提高效率;类型系统;以及函数式珍珠。”
因此,我想知道函数式编程在数据科学中是否有用。如果是这样,为什么它是有用的,并且通过扩展,这门课程是否最终有助于成为一名数据科学家。
函数式编程对数据科学有用的一个原因是它更容易用于并行和分布式编程,例如用于集群计算的流行框架Apache Spark和用于流处理的Apache Kafka都是用 Scala(和 Java)编写的。
除此之外,作为一项技能的“函数式编程”与数据科学没有直接关系。它是一种工具,可以促进数据科学的一些实用性,因此与数据科学的“数据工程”方面更相关。
它很有用,但可能没有必要。这取决于你的兴趣。