这些天每天产生的数据比过去几个世纪产生的数据还要多！在这种情况下，数据科学显然是一个非常受欢迎的领域，因为分析和处理这些数据以获得有用的见解非常重要。但现在的问题是“数据科学使用哪种语言？” . Python和 R 之间有很多争论，它们中哪一个更适合数据科学！然而，这两种语言对于任何数据科学家来说都是同样重要和有效的选择。除了它们之外，还有其他编程语言在数据科学中很重要，可以根据情况使用。
本文为数据科学编译了所有这些顶级编程语言。所有这些语言都有自己的优点和缺点，并且根据场景的不同特别适合。因此，让我们来看看这些语言以及Python和 R，它们当然是最受欢迎的，并且仍然是数据科学领域的最爱！
1.Python
Python是数据科学的最佳编程语言之一，因为它具有统计分析、数据建模和易读性的能力。 Python在数据科学领域取得巨大成功的另一个原因是它对数据科学和分析的广泛库支持。有许多Python库包含大量用于管理和分析数据的函数、工具和方法。这些库中的每一个都有一个特别的重点，其中一些库管理图像和文本数据、数据挖掘、神经网络、数据可视化等。例如，Pandas 是用于数据分析和数据处理的免费Python软件库，用于数值计算的 NumPy，用于科学计算的 SciPy，用于数据可视化的 Matplotlib 等。
2.R
说到数据科学，不能不说 R。事实上，可以说 R 是数据科学最好的语言之一，因为它是由统计学家为统计学家开发的！它也非常受欢迎（尽管来自Python 的激烈竞争！）拥有活跃的社区和许多当前可用的尖端库。事实上，有许多 R 库包含大量用于管理和分析数据的函数、工具和方法。这些库中的每一个都有一个特别的重点，其中一些库管理图像和文本数据、数据操作、数据可视化、网络爬虫、机器学习等。例如，dplyr 是一个非常流行的数据操作库，ggplot2 是一个数据可视化库等。
3.SQL
SQL 或结构化查询语言是一种专门为管理和检索存储在关系数据库管理系统中的数据而创建的语言。这种语言对于数据科学非常重要，因为它主要处理数据。数据科学家的主要作用是将数据转换为可操作的见解，因此他们需要 SQL 在需要时从数据库中检索数据。数据科学家可以使用许多流行的 SQL 数据库，例如 SQLite、MySQL、Postgres、Oracle 和 Microsoft SQL Server。尤其是 BigQuery，它是一个数据仓库，可以管理 PB 级数据的数据分析，并支持超胖 SQL 查询。
4. MATLAB
MATLAB 是一种非常流行的数学运算编程语言，它自动使其对数据科学变得重要。那是因为数据科学也涉及很多数学。 MATLAB 如此受欢迎是因为它允许进行数学建模、图像处理和数据分析。它还具有许多在数据科学中对线性代数、统计、优化、傅立叶分析、滤波、微分方程、数值积分等有用的数学函数。 除了所有这些，MATLAB 还具有内置图形，可以用于创建具有各种绘图的数据可视化。
5.Java
Java是最古老的编程语言之一，它在数据科学中也非常重要。大多数大数据和数据科学工具都是用Java编写的，例如Hive、Spark 和 Hadoop。由于 Hadoop 运行在Java虚拟机上，因此充分了解Java才能使用 Hadoop。此外，还有许多数据科学库和工具也在Java，例如 Weka、MLlib、Java-ML、Deeplearning4j 等。
6. 斯卡拉
Scala 是一种编程语言，它是Java的扩展，因为它最初构建在Java虚拟机 (JVM) 上。所以它可以很容易地与Java集成。然而，Scala 对数据科学如此有用的真正原因是它可以与 Apache Spark 一起使用来管理大量数据。因此，当谈到大数据时，Scala 是首选语言。许多在 Hadoop 之上创建的数据科学框架实际上使用 Scala 或Java或用这些语言编写。然而，Scala 的一个缺点是它很难学习，而且没有像它是一种小众语言那样多的在线社区支持小组。
7. 朱莉娅
Julia 是一种速度极快的编程语言，它处理数据的速度甚至比Python、R、MATLAB 或 JavaScript 还要快。 Julia 也非常适合数值分析，这使其成为数据科学的最佳语言。 Julia 拥有数学库和数据操作工具，它们是数据分析的重要资产，但它也有用于通用计算的包。总的来说，Julia 总共有 1900 个可用的包。它还能够直接或通过包与其他编程语言集成，如 R、 Python、Matlab、C、C++ Java、Fortran 等。
8. Perl
与其他一些编程语言相比，Perl 可以非常有效地处理数据查询，因为它使用不需要程序员高度关注的轻量级数组。它也与Python非常相似，因此是数据科学中一种有用的编程语言。事实上，Perl 6 被吹捧为“大数据精简版”，波音、西门子等许多大公司都在用它来试验数据科学。 Perl 在金融、生物信息学、统计分析等定量领域也非常有用。
结论
现在您已经了解了数据科学的顶级编程语言，是时候继续练习它们了！这些编程语言中的每一种都有自己的重要性，并且没有这样的语言可以称为数据科学的“正确语言”。例如，您可以使用Python进行数据分析和 SQL 数据管理。因此，您有责任根据您对每个项目的目标和偏好做出正确的语言选择。永远记住，无论您选择什么，它只会扩展您的技能并帮助您成长为数据科学家！