7个在数据科学中使用的编程语言
随着数据科学的不断演进，您需要掌握该领域的尖端技术。在本文中，我们将讨论数据科学中使用的顶级编程语言。
在过去的十年中，数据已经变得非常宝贵。
每个大公司都拥有有价值的数据，借助优秀的数据科学家的帮助，可以改善他们的业务方式。在其他情况下，可以找到不太有效的策略。
这个行业正在扩大，对数据科学家的需求也在增加。
如果您想成为一名数据科学家，应该从学习该领域的顶级编程语言开始。
让我们来看看数据科学中使用最多的语言以及为什么您应该使用它们。
Python
如今，Python是最常用的编程语言。许多编程语言指数如PYPL和TIOBE都证实了这一点。
Python是其中最强大和灵活的语言之一，也是数据科学中广泛使用的语言。主要原因是其简单优雅的语法，以及庞大的第三方库集合。
使用Jupyter notebooks，您可以快速查看您正在使用的代码的结果，绘制数据，并通过markdown块创建代码的documentation。
这不是Python专用的工具，但最常见的组合是Python和Jupyter。
Python的社区对新手始终友好。您总是可以在论坛和类似Stack Overflow的网站上解决您的疑问。
如果您想开始学习这门语言，我们有适合您目的的完美Python learning resource list。
R
R是一种开源编程语言，最早于1993年引入，用于统计计算、数据分析和机器学习。
根据Stack Overflow的分析，R的流行度在过去几年中一直在增加。
尽管R被研究人员广泛使用，但如今它也被Google、Facebook和Twitter等大型科技公司用于与数据分析和statistics相关的目的。
我们可以对这种语言的优势谈论数小时。
R和Python一样，是一种解释型语言，因此您可以在不需要任何编译器的情况下运行您的代码。同时，R跨平台，因此您不必担心您的操作系统。
R是如此流行的语言，您有很多编辑器和IDEs可供选择。但多年来，RStudio一直是最受欢迎的R开发IDE。
您可以超越传统的统计使用。使用R，您可以访问大量的库，让您构建任何类型的应用程序。例如，使用Shiny package，您可以从舒适的R IDE中开发出具有美学的Web应用程序。
如果您对统计学或研究感兴趣，使用R应该是一个明智的选择。
Julia
Julia汲取了Python、Ruby、Lisp和R等语言的优点，结合了C的速度，并包含了像Matlab那样熟悉的数学表示法。
我们可以称Julia为创建一种足够好的通用编程语言，同时在计算机科学的特定学科中令人惊叹，例如machine learning、数据挖掘、分布式和并行计算。
Julia的一个主要优势是其性能，与C、Rust、Lua和Go等语言可媲美。这是因为它是即时编译（JIT）的。
在过去几年中，Julia 的用户群体大幅增长。这一点可以从截至2022年的累计下载量中看出。
Julia 在数据科学方面非常出色，原因如下：
- 对于数学家来说，该语言更容易学习。它使用了与非程序员使用的数学公式类似的语法。
- 具有手动控制垃圾回收器的自动内存管理。
- 默认优化用于机器学习和统计。
- 动态类型，几乎就像脚本语言一样。
- 多个 Julia 库可以与数据进行交互（DataFrames.jl、JuliaGraphs 等）。
Julia 的社区非常活跃，他们为这门语言创作了一首歌。
如果你想要一门支持数据科学的语言，具有 Python 的易用性和 C 的速度，那么 Julia 就是你的首选语言。
Scala
Scala 是一种高级编程语言，最早于2004年引入，可在JVM（Java虚拟机）上运行，或与JavaScript一起在您的browser上运行。
它的创建是为了改善一些Java程序员认为繁琐和限制性的方面。其中的改进之一是除了已经熟悉的面向对象编程范式外，还引入了函数式编程。同样值得一提的是，Scala 是一种比 Python 甚至 Java 本身更快的语言。
许多数据科学家已将 Scala 纳入他们的工具集，因为在处理大型数据集的分析方面，Scala 非常有价值。
根据Stack Overflow 2021 survey，Scala 是全球薪资最高的第七种语言。但是对于这一统计数据，你必须小心，因为行业中的 Scala 工作机会并不是那么常见。
由于 Scala 运行在 JVM 上，你将能够使用大量现有的库以及一些仅用于链接_24、数学、数据库和计算机科学等领域的 Scala 专用包。
如果你已经熟练掌握 Java，Scala 可能是你过渡到数据科学的正确语言。
这是official tour ，让你可以立即开始这个冒险。
Java
Java 已经成为数十年来最常用和受欢迎的编程语言之一。它是一种全能语言，几乎可以在任何想象得到的情况下使用。
数据科学并非例外。尽管 Java 主要用于移动和 Web 应用程序，但由于其庞大的用户群体，它与其他流行的框架（如Hadoop或 Spark）一起用于进行大量数据分析。
总之，我们不应该将 Java 视为最适合数据科学的语言，而应该意识到由于存在大量的 Java 开发人员和已经使用该语言编写软件的公司，使用同一种语言进行所有操作更加方便。
话虽如此，Java 在数据科学的大多数领域都可用，例如数据库管理、机器学习等。
如果你掌握 Java，学习一些库比学习完全不同的语言如 R 或 Julia 更容易。
MATLAB
MATLAB 是一种专有的编程语言，被数百万工程师和科学家用于数学和统计计算。
数据科学家主要使用该语言进行数据分析和机器学习。最好的部分是你可以在一个工作空间中完成所有操作。
它主要用于学术领域，但仍然是在数据科学概念上打下深厚基础的绝佳选择。
MATLAB 的唯一缺点是它是付费软件，所以您主要在大学中使用此语言或已在您的job上使用它时才会使用它。
查看官方的 MathWorks resource list，今天就开始您的学习之旅。
C++
为了完成这个列表，我们有 C++。虽然它主要用于创建应用程序和操作系统，但如果没有它，我们就无法看到现代数据科学的繁荣。
数据科学家更喜欢易于使用和调试的语言，比如Python或R，因为他们不想花时间修复一些奇怪的C/C++错误。
然而，C++在数据科学中起着重要的作用，因为许多用于其他语言的库都是用它编写的。创建机器学习模型需要计算工作量，所以使用像C++这样的高效语言是有意义的。
如果你想通过为其他语言开发库来参与数据科学行业，C++可能是正确的选择。
结论
在本文中，我们探讨了用于 data science 的最常用的编程语言。这个领域正在迅速发展，现在是你开始作为一名数据科学家的职业生涯的绝佳时机。
如果你刚开始，我建议你从 Python 或 R 开始。一旦你有了一些实际项目的经验，你可以通过学习其他语言如Julia或Scala来扩展你的工具集。
无论你选择什么，记住创建一个作品集是获得高薪技术工作的途径，但你必须从某些东西开始。这些 data science learning resources 怎么样？
编码愉快！
