{"id":136,"date":"2019-01-24T11:09:53","date_gmt":"2019-01-24T11:09:53","guid":{"rendered":"https:\/\/blog-github-com-preprod.go-vip.co\/de\/?p=136"},"modified":"2019-05-23T08:30:09","modified_gmt":"2019-05-23T08:30:09","slug":"the-state-of-the-octoverse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/github.blog\/de\/2019-01-24-the-state-of-the-octoverse\/","title":{"rendered":"The State of the Octoverse Report: Machine Learning"},"content":{"rendered":"

In unserem 2018 Octoverse Report stellten wir fest, dass Machine Learning und Data Science beliebte Themen auf GitHub waren. Das Projekt tensorflow\/tensorflow<\/a> war eines der Projekte mit den meisten Contributions, pytorch\/pytorch<\/a> war eines der am schnellsten wachsenden Projekte und Python war die drittpopul\u00e4rste Programmiersprache auf GitHub. Wir haben uns entschieden, etwas tiefer in das Thema Machine Learning und Data Science auf GitHub einzutauchen.<\/p>\n

Zwischen 1. Januar und 31. Dezember 2018 haben wir Daten \u00fcber Beteiligungen erhoben. Die Beteiligungen k\u00f6nnen das Senden von Code, das \u00d6ffnen eines Issues oder eines Pull Requests, das Kommentieren eines Issues oder eines Pull Requests oder das \u00dcberpr\u00fcfen eines Pull Requests beinhalten. F\u00fcr die am h\u00e4ufigsten importierten Pakete haben wir Daten aus dem Dependency Graph verwendet. Er umfasst alle \u00f6ffentlichen und privaten Repositories, die sich f\u00fcr die Aufnahme in den Dependency Graph entschieden haben.<\/p>\n

Programmiersprachen<\/a><\/h2>\n

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Wir haben uns die Contributions von Repositories angesehen, die mit dem Thema \u201eMachine Learning\u201c getaggt sind, und haben die h\u00e4ufigsten Prim\u00e4rspachen der Repositories bewertet. Python ist die h\u00e4ufigste Sprache in den Repositories zum Machine Learning und die dritth\u00e4ufigste Sprache auf GitHub insgesamt. Allerdings wird beim maschinellen Lernen nicht nur in Python gearbeitet: Einige der gebr\u00e4uchlichsten Sprachen auf GitHub sind auch g\u00e4ngige Sprachen f\u00fcr Projekte rund um das maschinelle Lernen. C++, JavaScript, Java, C#, Shell und TypeScript finden sich alle sowohl in den Top-10-Sprachen auf GitHub als auch in den Top 10 f\u00fcr Projekte im Bereich maschinelles Lernen. Julia, R und Scala erscheinen alle in den Top 10 der Projekte f\u00fcr maschinelles Lernen, nicht aber in den Top 10 auf GitHub insgesamt. Julia und R sind beides Sprachen, die h\u00e4ufig von Data Scientists verwendet werden. Scala wird immer h\u00e4ufiger bei der Interaktion mit Big Data Systems wie Apache Spark verwendet.<\/p>\n

Beliebte Machine Learning und Data Science Pakete<\/a><\/h2>\n

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Wir haben Daten aus dem Dependency Graph erhoben, um den Anteil von Projekten zu Machine Learning oder Data Science-Themen zu berechnen, die beliebte Python-Pakete importieren. Die obige Liste zeigt die zehn wichtigsten Pakete, die von diesen Projekten importiert wurden. Das sind unsere Ergebnisse:<\/p>\n