编程语言作为数据科学家学习优秀语言

数据科学家的优秀编程语言

数据科学是很受欢迎的领域之一，数据科学的薪水很高，每个人都在尝试进入数据科学领域。在数据科学领域，企业需求量很高，但供应量却很低，这是数据科学领域高薪的很大原因。

为了学习数据科学，最重要的技能是编程语言知识，大多数人都会遇到一个问题，“ 哪种编程语言?” 。因为不仅只有一种语言可用于数据科学，有多种编程语言可用于数据科学。

因此，首先，让我们从用于数据科学的一些很受欢迎的编程语言开始，之后，我将比较一些最适合数据科学的语言。

1. Python

Python是数据科学中很受欢迎的编程语言之一。python是一种面向对象的，解释性的高级编程语言。Python是易于理解的语言。它的语法易于阅读，即使是初学者也可以轻松理解其语法，而不会带来任何复杂性。

Python有大量专用于数据科学的库和工具，Python还有一个庞大的社区，数据科学家可以在那里查询他们的查询。

2. R

R是用于数据科学的另一种很常用的开源编程语言，有一些有趣的功能其他编程语言中没有的，这些功能对于与数据科学相关的任务很有用。

R还具有用于统计计算和图形的软件环境，它可以提供许多统计模型。借助R编程，你可以绘制图形并轻松执行其他与可视化相关的任务。

3.Julia

Julia是用于高级动态编程语言的高级动态编程语言，这是较新的语言，其受欢迎程度的原因在于其速度和性能。

Julia具有类似于C语言的快速性能，Julia还用于执行与数据科学相关的任务。

4. java

Java是最古老和流行的编程语言之一，用Java编写了各种流行的大数据工具，例如Spark，Flink，Hive，Spark和Hadoop。许多组织使用Java执行任务，Java具有大量的库和工具来执行数据科学和机器学习任务。

Weka，Java-ML，MLlib和Deeplearning4j用于解决各种数据科学问题。

5. SQL

SQL代表结构化查询语言，作为数据科学家或数据分析师，必须处理数据，因此，SQL知识对你至关重要，借助SQL，你可以执行查询和编辑存储在关系数据库中的信息，SQL用于管理大量数据库。

6. MATLAB

MATLAB是一种用于分析和可视化数据并执行数值计算的语言，你可以在MATLAB中导入数据，并通过内置的数学函数进行探索和分析。在MATLAB中，你可以绘图和可视化。

MATLAB语言支持向量和矩阵运算，你可以借助MATLAB进行统计分析。

这些是数据科学中最流行的语言，你可能会想：“ 我需要学习所有这些语言吗?“

答案是，学习所有语言不是强制性的，但是，如果你具备所有这些语言的知识，那就更好了。

现在，你可能遇到的下一个问题是：“ 我应该为数据科学学习哪种语言?”

我本人比较倾向这三种最常用的数据科学编程语言：Python ，R和Julia。

如前所述，Julia具有很高的速度和性能。因此，如果你拥有庞大的数据集，并且想要更快的结果，那么你应该使用Julia。

如果你是初学者，那么答案是Python。为什么?，因为Python是易于理解的语言。

​如果你是一个有经验的人，我建议选择R，如上面说R用于数据分析，统计分析和数据可视化。

高级语言的出现使得计算机程序设计语言不再过度地依赖某种特定的机器或环境。这是因为高级语言在不同的平台上会被编译成不同的机器语言，而不是直接被机器执行。最早出现的编程语言之一FORTRAN的一个主要目标，就是实现平台独立。