阿里巴巴|哪种编程是作为数据科学家学习最佳语言？
每个数据科学学习者都最常问的问题：“ 什么是数据科学家的最佳编程语言？” 。
数据科学家的最佳编程语言【阿里巴巴|哪种编程是作为数据科学家学习最佳语言？】数据科学是最受欢迎的领域之一 ， 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最大原因 。
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最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. PythonPython是数据科学中最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. RR是用于数据科学的另一种最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.JuliaJulia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. JavaJava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. SQLSQL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. MATLABMATLAB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 。
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