数据科学的前6大语言
2012年的《哈佛商业评论》(Harvard business review)正确地将数据科学列为“21世纪最性感的工作”。即使在这份报告发表6年后的今天，《商业评论》仍被证明是正确的。随着人工智能和机器学习的出现，“数据科学”一词在精通技术的人中间流行起来。用最简单的话说，数据科学是一种利用科学技术和算法从数据中挖掘知识的方法，无论是结构化的还是非结构化的。因此，要想成为数据科学编程的先驱，就必须至少掌握一种受支持的语言。
无论您是数据科学领域的新手还是专业人士，您需要记住的一些基本内容包括分析数据、应用编程工具(如对数据进行序列和选择)以及执行简单的数据可视化。
R
R编程语言被数据挖掘人员和数据科学家广泛用于分析数据。简化工作在统计学家中也很流行。R提供了强大的面向对象编程工具，使其在其他计算语言中处于优势地位。静态图形使图形和其他数学符号的生成更加容易。使用R可以创建向量、矩阵、数组和数据帧。它可以替代SAS和Matlab。在过去的几年里，R已经成为谷歌和Facebook等公司的首选。
Python
Python是一种简单、通用、多范式的编程语言。Python最大的优点是它拥有大量的库，这些库可以帮助您完成各种任务，例如图形用户界面、自动化、多媒体、数据库、文本和图像处理。此外，它是一种易于学习和使用的语言。因此，它是学生和招聘人员的首选语言。
Java
Java是数据科学家最古老的语言之一。尽管Java的存在受到了许多新语言的挑战，但它的光芒从未逊于其他语言。Java的特殊特性是“一次编写，在任何地方运行”。代码编译完成后，就可以在任何支持Java的平台上运行。因此，可移植性是这种语言的一个重要方面。Java虚拟机(JVM)是数据科学的一个很好的工具。如果我们看一下Java中最近的开发，就会发现有两个很大的改进:Lambda支持(有助于减少冗长)和REPL支持。因此,Java是初露头角的数据科学家必须学习的内容。
Scala
Scala有一个很大的用户界面。最初，它被设计为在Java上运行。所有支持Java的平台也可以运行Scala。它是用户友好的，并根据用户的需求进行设计更改。因此，它是编码高级算法的理想选择。
SQL
结构化查询语言(SQL)用于处理大型数据库。特别是，它有助于管理结构化数据。学习SQL可以很好地提高数据科学家的语言技能。这种语言的缺点是缺乏可移植性。
Julia
Julia被设计来满足所有的数字和计算需求，因此它是数据科学家的理想选择。这种语言的特别之处在于它是一个很好的浮点运算和线性代数库。