Scalaでデータ分析にチャレンジする: データ処理のパイプラインを作る - Qiita

記事を書こうと思った理由 データ分析と言えば、pythonやRなどの言語が主流です。理由としては、実装が簡単、ライブラリが豊富というのが主な理由であると思います。 実際にpythonやRで機械学習のライブラリ多少は叩いてみたこともありますが、初心者が軽く触ってもなんとなく結果がでるのはとてもおもしろかったです。ですが、自分が慣れていないということもあり、pythonで実装を行うと 動的型付けなので、実行してみるまでうまくいくかわからない 文字をうまくパースできなかった時に、エラーからうまくリカバリできない ウェブスクレイピングなど、非同期的な処理がやりづらい テスト、コードの再利用、可読性がいまいち など、諸々大変なところが多かったです。もちろん、「いやいや、そんなのpythonでも余裕だよ！」とpythonに慣れている方は思うと思いますが、Scalaで普段開発している僕には割ときつい部分