數據科學的前6大語言

2012年的《哈佛商業評論》(Harvard business review)正確地將數據科學列為「21世紀最性感的工作」。即使在這份報告發表6年後的今天，《商業評論》仍被證明是正確的。隨著人工智慧和機器學習的出現，「數據科學」一詞在精通技術的人中間流行起來。用最簡單的話說，數據科學是一種利用科學技術和演算法從數據中挖掘知識的方法，無論是結構化的還是非結構化的。因此，要想成為數據科學編程的先驅，就必須至少掌握一種受支持的語言。

無論您是數據科學領域的新手還是專業人士，您需要記住的一些基本內容包括分析數據、應用編程工具(如對數據進行序列和選擇)以及執行簡單的數據可視化。

R

R編程語言被數據挖掘人員和數據科學家廣泛用於分析數據。簡化工作在統計學家中也很流行。R提供了強大的面向對象編程工具，使其在其他計算語言中處於優勢地位。靜態圖形使圖形和其他數學符號的生成更加容易。使用R可以創建向量、矩陣、數組和數據幀。它可以替代SAS和Matlab。在過去的幾年裡，R已經成為谷歌和Facebook等公司的首選。

Python

Python是一種簡單、通用、多範式的編程語言。Python最大的優點是它擁有大量的庫，這些庫可以幫助您完成各種任務，例如圖形用戶界面、自動化、多媒體、資料庫、文本和圖像處理。此外，它是一種易於學習和使用的語言。因此，它是學生和招聘人員的首選語言。

Java

Java是數據科學家最古老的語言之一。儘管Java的存在受到了許多新語言的挑戰，但它的光芒從未遜於其他語言。Java的特殊特性是「一次編寫，在任何地方運行」。代碼編譯完成後，就可以在任何支持Java的平台上運行。因此，可移植性是這種語言的一個重要方面。Java虛擬機(JVM)是數據科學的一個很好的工具。如果我們看一下Java中最近的開發，就會發現有兩個很大的改進:Lambda支持(有助於減少冗長)和REPL支持。因此,Java是初露頭角的數據科學家必須學習的內容。

Scala

Scala有一個很大的用戶界面。最初，它被設計為在Java上運行。所有支持Java的平台也可以運行Scala。它是用戶友好的，並根據用戶的需求進行設計更改。因此，它是編碼高級演算法的理想選擇。

SQL

結構化查詢語言(SQL)用於處理大型資料庫。特別是，它有助於管理結構化數據。學習SQL可以很好地提高數據科學家的語言技能。這種語言的缺點是缺乏可移植性。

Julia

Julia被設計來滿足所有的數字和計算需求，因此它是數據科學家的理想選擇。這種語言的特別之處在於它是一個很好的浮點運算和線性代數庫。

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