¿Podría? Seguro. ¿Es probable que lo haga? Probablemente no. Definitivamente no pronto. Scala se usa ampliamente en la ciencia de datos porque las personas que escriben marcos de big data como Spark y Kafka optaron por usar Scala. La razón por la que eligieron usar Scala se debe a que esos proyectos necesitan escalar bien, y escalar hacia arriba y hacia afuera es un área en la que Scala destaca. Los fuertes aspectos funcionales de Scala benefician enormemente el paralelismo, y se han escrito muchas bibliotecas específicamente para mejorar el soporte paralelo de Sccala. El hecho de que Scala tenga un buen soporte para DSL hace que el código de la biblioteca paralela sea más transparente que en muchos otros idiomas.
Kotlin es básicamente un Java mejorado, lo que significa que fue construido para ser programado de manera imperativa, OO. Eso no es algo malo en general, pero significa que Kotlin carece de las características que atrajeron a los creadores de marcos de big data a Scala en primer lugar. No veo una gran motivación para que se muden de Scala a Kotlin en este momento.
- En un análisis de datos que ha realizado, ¿qué técnicas funcionaron y cuáles no?
- Cómo saber cuántos datos debo entrenar mi algoritmo de Machine Learning y cuánto debo usar para garantizar el principio de generalización
- Aprendizaje automático: ¿Cuál es una explicación intuitiva de AUC?
- ¿Cuáles son las ventajas del procesamiento de datos?
- ¿Cuáles son algunos de los "productos de datos" creados por los grandes como Amazon, LinkedIn, Twitter, Facebook, etc.?
