21 июля 2025 544
«Когда 9 из 10 курсов по машинному обучению используют Python — это не случайность. Это результат десятилетия эволюции инструментов, сообщества и образовательной экосистемы».
В динамичной сфере искусственного интеллекта, особенно в машинном (ML) и глубоком обучении (DL), Python утвердился как де-факто лингва франка. Это не случайность, а результат совокупности факторов, делающих его особенно эффективным инструментом для обучения и исследований.

Хотя Java остается мощным языком для enterprise-разработки, его роль в освоении и прототипировании ML/DL существенно уступает Python. Давайте разберемся, почему это так, особенно с точки зрения учебного процесса и начальных шагов в этой области.

1. Экосистема библиотек:
  • Невероятная зрелость и широта: Python обладает самой богатой и зрелой экосистемой библиотек для научных вычислений, анализа данных, машинного и глубокого обучения: NumPy, pandas, scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, SciPy, Statsmodels — это фундамент. Для DL есть монстры: TensorFlow, PyTorch, Keras. Попробуйте найти аналогичный по полноте, удобству и документированности набор для Java (Weka, Deeplearning4j, DLib хороши, но несопоставимы по масштабу сообщества и простоте старта).
  • Специализированные инструменты: Библиотеки для NLP (NLTK, spaCy), компьютерного зрения (OpenCV с Python-биндингами), рекомендательных систем, обработки графиков и т.д. — всё есть и легко интегрируется.

  • 2. Простота синтаксиса и выразительность:
  • Низкий порог входа: Python известен своей читаемостью и лаконичностью. Студенты могут быстрее начать писать рабочий код, фокусируясь на концепциях ML/DL (алгоритмы, математика, оценка моделей), а не на сложностях языка (управление памятью, сложные шаблоны ООП, как часто бывает в Java).
  • Экспрессивность для прототипирования: Python идеален для быстрого исследования данных, экспериментов с разными моделями и гиперпараметрами. Синтаксис позволяет легко выражать математические операции и преобразования данных.

  • 3. Инструменты для исследования и визуализации:
  • Jupyter Notebooks / JupyterLab: Это абсолютный killer feature для обучения и исследований. Возможность интерактивно выполнять код, видеть результаты (включая графики и изображения) прямо рядом с кодом, писать поясняющий текст (Markdown) делает процесс обучения наглядным и документированным. Аналоги для Java существуют (например, Polynote, BeakerX), но они несравнимо менее популярны и интегрированы с экосистемой.
  • Визуализация: Библиотеки Matplotlib, Seaborn, Plotly в Python — стандарт для визуализации данных и результатов моделей. Простота их использования критически важна для понимания данных студентами.

  • 4. Сообщество и образовательные ресурсы:
  • Огромное сообщество: Подавляющее большинство разработчиков и исследователей ML/DL используют Python. Это означает:
  • - Море готовых примеров, туториалов и решений на Stack Overflow, GitHub, Kaggle, Medium и т.д.
    - Лучшая документация библиотек (часто с примерами на Python).
    - Легче найти ответы на вопросы.
  • Фокус образовательных ресурсов: Практически все онлайн-курсы, книги, блоги и университетские программы используют Python как основной язык для примеров ML/DL. Использование Java потребовало бы постоянного "перевода" и адаптации материалов.

  • 5. Интеграция с низкоуровневыми библиотеками:

  • Критически важные для производительности библиотеки (NumPy, TensorFlow, PyTorch) написаны на C/C++ и имеют высокооптимизированные Python-биндинги. Python выступает как удобный "клеевой язык" (glue language), предоставляя простой интерфейс к мощным низкоуровневым вычислениям. Java тоже быстрый, но экосистема Python исторически сложилась вокруг этой модели.

  • 6. Фокус на Data Science:
  • Python доминирует во всем спектре Data Science: от сбора и очистки данных (pandas, BeautifulSoup, Scrapy) до их анализа, визуализации, построения моделей ML/DL и их развертывания. Использование одного языка на всех этапах конвейера упрощает обучение и работу.

  • Почему не Java или другие языки программирования?

    Java — отличный язык для enterprise-разработки, больших распределенных систем, backend. Есть библиотеки для ML (Weka, Deeplearning4j, Smile), но:
  • Синтаксис многословнее, выше порог входа для быстрого прототипирования идей ML.
  • Экосистема для научных вычислений и исследования данных значительно уступает Python.
  • Очень мало готовых примеров, туториалов и курсов, фокусирующихся именно на ML/DL с использованием Java.
  • Инструменты типа Jupyter Notebooks не так хорошо развиты и интегрированы.
  • Чаще используется для продакшн-развертывания моделей (благодаря производительности и экосистеме), созданных на Python, или для обработки больших данных в экосистеме Hadoop/Spark (где Scala и Python PySpark также очень популярны).

  • Другие языки (R, Julia, C++):

  • R силен в статистическом анализе и визуализации, имеет хорошие ML-библиотеки (caret, tidymodels), но его синтаксис менее универсален, слабее в DL и интеграции с продакшен-системами по сравнению с Python.
  • Julia перспективна для научных вычислений и ML (производительность, близкая к C, удобный синтаксис), но экосистема и сообщество пока значительно меньше, чем у Python.
  • C++ используется "под капотом" многих Python-библиотек (NumPy, TensorFlow). Прямое использование в обучении ML/DL излишне сложно и отвлекает на низкоуровневые детали.

  • Вывод: Прагматизм и эффективность

    Использование Python в ML и DL — это прагматичный выбор, ориентированный на эффективность:
  • Снижает когнитивную нагрузку: Разработчики фокусируются на сложных концепциях ML/DL, а не на особенностях языка.
  • Обеспечивает доступ к лучшим инструментам: Позволяет сразу использовать промышленные стандарты (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) и исследовательские среды (Jupyter).
  • Дает доступ к огромному количеству ресурсов: Легче найти материалы, примеры, ответы на вопросы.
  • Такова реальная практика: Python — это то, что разработчики чаще всего используют на проектах или в исследованиях.

  • Конечно, знание Java полезно для ML-инженеров, работающих над развертыванием и интеграцией моделей в enterprise-системы. Но для освоения самих фундаментальных и практических аспектов машинного и глубокого обучения Python остается оптимальным стартом. Если ваша цель научиться методологии, алгоритмам и практике ML/DL, а не особенностям интеграции в Java-экосистемы, то Python — безусловно правильный выбор.

    Обращение к Java-специалисту, который хочет осваивать ML и DL только на Java (честно и конструктивно):

    Мы понимаем, что ваш основной язык — Java, и это отличный навык! Однако, в области изучения и прототипирования моделей машинного и глубокого обучения Python является мировым стандартом, и вот почему:

  • Мгновенный доступ к экосистеме: Библиотеки (NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) и инструменты (Jupyter Notebook) позволяют сосредоточиться на ML, а не на написании базового кода с нуля. 
  • Огромное сообщество и ресурсы: 90% обучающих материалов, решений проблем и современных исследований представлены на Python.
  • Фокус на сути: Python позволяет быстрее перейти к пониманию алгоритмов, экспериментированию с данными и оценке моделей.

  • Не волнуйтесь о переходе!

  • Python проще, чем кажется: Его синтаксис очень читаем и логичен. Java-разработчики осваивают основы Python, достаточные для ML, очень быстро (часто за 1-2 недели активной практики).
  • Это не замена Java, а дополнение: Вы будете использовать Python для исследования и создания моделей, а Java — для их интеграции и обслуживания в продакшене. Это стандартная практика (MLOps).
  • Как стартовать: Мы подготовили для вас «5 Python-библиотек» — это чек-лист по установке и базовому использованию ключевых Python-инструментов ML. Это ваш первый шаг, и он займет 5 минут!


  • А также рекомендуем вам наши курсы по теме: Записывайтесь на курсы учебного центра IBS, посвященные ML и DL:
  • EAS-020 Основы машинного обучения
  • EAS-027 Машинное обучение с подкреплением
  • EAS-025 Машинное обучение на практике
  • EAS-028 Машинное обучение для анализа естественного языка
  • Последние статьи в блоге

    Сквозная логика: от бизнес-процесса к реализации без потерь

    Главный принцип работы с проектной документацией — поддерживать её связность и актуальность. Любая, даже самая детальная схема (BPMN, Use Case, C4), мгновенно теряет ценность, если она конфликтует с другой. Узнаёте? Сначала все силы бросают на «личный кабинет», но после пары спринтов главным внезапно становятся «возвраты». В результате возникает опасный разрыв: цели проекта, реализуемый функционал и схемы, которые должны их описывать, живут своей жизнью. Документация превращается в «мёртвые зоны», которые больше не отражают реальность.

    29 августа 2025

    Заказная разработка ПО в IBS: безопасная разработка и доставка

    В этой статье начальник отдела DevOps компании IBS Артур Галеев расскажет об опыте внедрения принципов безопасной разработки, используемых инструментах и нормативных актах, на которые стоит опираться.

    Новости
    26 августа 2025

    Сертификация ИТ-специалистов: точная оценка ваших компетенций

    В ИТ-мире важно не просто обладать знаниями, но и четко понимать свой реальный уровень владения теми или иными навыками.

    Новости
    22 августа 2025

    Группа компаний IBS запускает национальную сертификацию для бизнес-аналитиков

    Центр сертификации IBS запускает новую систему оценки квалификации бизнес-аналитиков, которая сочетает международные стандарты c особенностями российского рынка. Программа ориентирована на теоретическую базу и прикладные навыки, необходимые в работе бизнес-аналитика в современных ИТ- и цифровых проектах.

    Жизнь компании
    20 августа 2025

    От разработчика к тренеру: как превратить экспертизу в стабильный доход

    Часто к преподаванию переходят после достижения «карьерного потолка»: на уровне сеньора процессы отлажены, и новые вызовы исчезают. Однако вместо того чтобы долго преподавать за символическую плату, можно сосредоточиться на создании системного заработка. Разберём реальные способы: от коучинга до запуска курсов.

    Новости
    13 августа 2025

    Установка и настройка брокера сообщений Kafka на Windows

    Цель задания: научиться устанавливать и настраивать Apache Kafka на операционной системе Windows, а также выполнять базовые операции с топиками и сообщениями.

    21 июля 2025

    Почему Python? Полный разбор Python vs Java в ML

    «Когда 9 из 10 курсов по машинному обучению используют Python — это не случайность. Это результат десятилетия эволюции инструментов, сообщества и образовательной экосистемы».

    21 июля 2025

    Что должен знать и уметь архитектор ПО в 2025 году

    Представьте профессию, в которой нужно одновременно мыслить как инженер, говорить как консультант и чувствовать бизнес как продакт. Архитектор ПО — это не просто старший разработчик с модным названием должности, а человек, который соединяет технологии, людей и цели в устойчивую, масштабируемую систему. Но какими навыками он должен владеть сегодня, чтобы быть действительно востребованным?

    21 июля 2025

    Памятка по документированию архитектурных решений

    Отсутствие качественного архитектурного описания в сложных ИТ-проектах создает серьезные риски: фрагментированное понимание системы, накопление «архитектурного долга», трудности интеграции, масштабирования и онбординга. Это ведет к срывам сроков, перерасходу бюджета, снижению качества и росту затрат на поддержку, подвергая проект риску неоптимальных решений и критических уязвимостей.

    Новости
    18 июля 2025

    Летняя акция: учитесь онлайн с выгодой, не выходя из отпуска! До конца августа второй курс со скидкой 50%

    Проведите лето с пользой для карьеры – второй курс со скидкой 50%!

    09 июля 2025

    5 курсов июля со скидкой 30%

    Друзья, у нас остались последние места на курсах, которые стартуют в июле. Сейчас есть возможность записаться на обучение со скидкой 30%!

    Новости
    04 июля 2025

    Карьерный трек аналитика: от базы к экспертизе

    Системные и бизнес-аналитики аналитики играют ключевую роль в digital-развитии продуктов. Эти специалисты выступают связующим звеном между бизнес-задачами и техническими решениями, обеспечивая эффективную коммуникацию между заинтересованными сторонами. Рассмотрим карьерные пути в аналитике, актуальные требования рынка и перспективы профессионального роста.

    27 июня 2025

    Почему именно сейчас стоит учиться на бизнес-аналитика уровня Middle. «Руководство BABOK» в подарок участникам программы!

    Вы в ИТ, вам за 30. Вроде бы всё хорошо — есть работа, скиллы, стабильность. Но в воздухе — тревожность. Проекты замораживаются. Бизнес урезает бюджеты. От ИТ ждут не просто задач, а конкретного влияния на прибыль.

    25 июня 2025

    Уничтожит ли ИИ-генератор кода профессию разработчика?

    С появлением ИИ-инструментов, а также в связи недавним анонсом Canva Code, который генерирует код за пару кликов, многие задумались: не станут ли такие инструмент угрозой для разработчиков? Давайте разберемся, есть ли здесь реальные риски, или это все же преувеличения.

    23 июня 2025

    Проектное резюме консультанта 1С: карьерный инструмент, чтобы выделиться среди других кандидатов

    Рассказываем о продвинутой альтернативе привычного резюме для консультантов 1C и других специалистов с проектной занятостью.

    Новости
    19 июня 2025

    Выбор карьеры: Менеджер бизнес-процессов или Бизнес-аналитик уровня Middle?

    В мире цифровой трансформации пути развития аналитиков и менеджеров проектов все чаще расходятся: кому-то ближе работа с требованиями и API, а кому-то — выстраивание системной эффективности на уровне всей компании. Какой путь выбрать лично вам?

    Новости
    18 июня 2025

    В Учебном центре IBS планируется запуск курсов по продуктам TData

    Читайте о стратегическом соглашении TData и IBS и наших новых курсах

    11 июня 2025

    Компетенции бизнес-аналитиков: Junior и Middle в сравнении

    В условиях динамично развивающейся ИТ-индустрии важно чётко понимать, какие навыки и знания необходимы для успешной работы на каждом этапе карьерного пути. Сегодня обсудим разницу в компетенциях ИТ бизнес-аналитиков уровней Junior и Middle. Если вы только начинаете свой путь в ИТ бизнес-анализе или, наоборот, уже обладаете некоторым опытом, этот материал поможет вам понять, какие навыки необходимы на каждом уровне и как развиваться дальше.

    Новости
    05 июня 2025

    Лимит на сбои. Как понять, что система перегружена, а не просто плохо сделана?

    Оценить производительность системы непросто, а контролировать еще сложнее. Как сделать так, чтобы внедряемая или уже эксплуатируемая система справлялась с нагрузками? Можно ли в этом вопросе полностью положиться на разработчиков ПО или вендоров? И кто в итоге будет отвечать за все простои системы? Рассказывает Николай Марченко, директор отделения нагрузочного тестирования компании IBS. Начать следует с того, что разбираться с последствиями возможных сбоев в любом случае придется тем, кто работает непосредственно с системой. Поэтому о вопросах производительности лучше задуматься еще на этапе внедрения.

    Новости
    03 июня 2025

    Кто такой аналитик 1С?

    Аналитик 1С — это специалист, который занимается оптимизацией бизнес-процессов с использованием программного обеспечения 1С. Его задача — анализировать существующие процессы, выявлять недостатки и разрабатывать решения для повышения эффективности. Аналитик переводит бизнес-требования в технические задания для разработчиков, становясь мостом между пользователями и ИТ-отделом. Эта роль требует как технических знаний, так и навыков коммуникации, что позволяет вносить значительный вклад в развитие компании и улучшение её конкурентоспособности.

    Новости
    28 мая 2025

    Не нашли, что искали? — Просто напишите, и мы поможем

    Корпоративное обучение Оценка персонала Сертификация О нас Стань тренером Блог
    Пользователь только что записался на курс ""
    Спасибо!
    Форма отправлена успешно.