数据科学中使用的 7 种编程语言

随着数据科学的不断发展，您需要熟练掌握该领域的尖端技术。 在本文中，我们将研究数据科学中使用的顶级编程语言。

在过去的十年中，数据变得非常有价值。

每家大公司都有有价值的数据，在优秀的数据科学家的帮助下，可以使他们的业务方式受益。 在其他情况下，找出可能效果不佳的策略。

该行业正在扩大，对数据科学家的需求也在增加。

如果你想成为一名数据科学家，你应该从学习该领域的顶级编程语言开始。

让我们看看数据科学中最常用的语言以及为什么要使用它们。

Python

如今，Python 是最常用的编程语言。 PYPL 和 TIOBE 等几种编程语言索引证实了这一点。

Python 是目前最强大、最灵活的语言之一，它也广泛用于数据科学。 主要原因是它简单而优雅的语法，以及大量的第三方库。

在数据科学领域随处可见的工具是 Jupyter。

使用 Jupyter 笔记本，您可以快速查看正在使用的代码的结果、绘制数据并通过降价块创建代码文档。

这不是仅 Python 的工具，但最常见的组合是 Python 和 Jupyter。

Python 的社区总是对新人友好。 您将始终拥有诸如 Stack Overflow 之类的论坛和网站来解决您的疑虑。

如果你想开始学习这门语言，我们为你准备了完美的 Python 学习资源列表。

R

R 是一种开源编程语言，于 1993 年首次推出，用于统计计算、数据分析和机器学习。

根据 Stack Overflow 分析，在过去几年中，R 的受欢迎程度一直在增加。

尽管 R 被研究人员广泛使用，但如今它已被 Google、Facebook 和 Twitter 等大型科技公司用于与数据分析和统计相关的目的。

我们可以花几个小时谈论这种语言的优势。

R 与 Python 一样，是一种解释型语言，因此您无需任何编译器即可运行代码。 同时，R 是跨平台的，所以你不需要担心你的操作系统。

R 是一种如此流行的语言，您有很多编辑器和 IDE 可供选择。 但多年来，RStudio 一直是最流行的 R 开发 IDE。

您可以超越传统的统计用法。 使用 R，您可以访问大量库，让您构建任何类型的应用程序。 例如，使用 Shiny 包，您可以在舒适的 R IDE 中开发美观的 Web 应用程序。

如果您从事统计或研究，那么使用 R 应该是轻而易举的事。

朱莉娅

Julia 从 Python、Ruby、Lisp 和 R 等语言中汲取精华，将其与 C 的速度相结合，并像 Matlab 一样包含熟悉的数学符号。

我们可以将 Julia 称为雄心勃勃的尝试，即创建一种足以胜任一般编程的语言，同时在计算机科学的特定学科（例如机器学习、数据挖掘、分布式和并行计算）中表现出色。

Julia 的主要优势之一是它的速度，可以与 C、Rust、Lua 和 Go 等语言相媲美。 这是因为它是即时 (JIT) 编译的。

在过去的几年里，Julia 的用户群急剧增加。 我们可以从截至 2022 年的累计下载量中看出这一点。

Julia 非常擅长数据科学，因为：

• 对于数学家来说，这种语言更容易学习。 它使用类似于非程序员使用的数学公式的语法。
• 自动内存管理，手动控制垃圾收集器。
• 针对开箱即用的机器学习和统计数据进行了优化。
• 动态类型，几乎就像是一种脚本语言。
• 多个 Julia 库与您的数据进行交互（DataFrames.jl、JuliaGraphs 等）。

Julia 的社区非常活跃，他们创作了一首歌曲来纪念这种语言。

如果您想要一种支持开箱即用的数据科学、Python 的易用性和 C 的速度的语言，那么 Julia 是您的首选语言。

斯卡拉

Scala 是一种高级编程语言，于 2004 年首次推出，可在 JVM（Java 虚拟机）或浏览器中使用 JavaScript 运行。

它的创建是为了改进 Java 程序员认为乏味和限制性的某些方面。 在这些改进中，我们发现除了已经熟悉的面向对象范式之外，还加入了函数式编程。 与 Python 甚至 Java 本身相比，Scala 是一种更快的语言，这也是一个优点。

许多数据科学家已经将 Scala 整合到他们的工具集中，因为它在谈论大型数据集的分析时非常宝贵。

根据 Stack Overflow 2021 调查，Scala 是全球第七大付费语言。 但是你必须小心这个统计数据，因为 Scala 工作在行业中并不常见。

因为 Scala 在 JVM 上运行，所以您可以访问大量现有的库和一些用于大数据、数学、数据库和计算机科学的通用 Scala 包。

如果您已经精通 Java，那么 Scala 可能是过渡到数据科学的正确语言。

这是官方旅游，因此您可以立即开始这次冒险。

爪哇

几十年来，Java 一直是最常用和最受欢迎的编程语言之一。 它是一种全方位的语言，几乎可以在任何可以想象的情况下使用。

数据科学也不例外。 尽管 Java 主要用于移动和 Web 应用程序，但由于其强大的用户群，它与 Hadoop 或 Spark 等其他流行框架一起用于进行大量数据分析。

总之，除了谈论 Java 最适合数据科学之外，我们还应该意识到，由于 Java 开发人员的数量以及已经用 Java 编写软件的公司，用同一种语言做所有事情会更舒服.

话虽如此，Java 可用于大多数数据科学领域，例如数据库管理、机器学习、

如果您了解 Java，那么学习几个库要比学习使用完全不同的语言（如 R 或 Julia）容易得多。

MATLAB

MATLAB 是数百万工程师和科学家用于数学和统计计算的专有编程语言。

数据科学家主要使用这种语言进行数据分析和机器学习。 最好的部分是您在一个工作区中拥有一切。

它主要用于学术界，但它仍然是建立数据科学概念的深厚基础的绝佳选择。

MATLAB 唯一的缺点是它是一个付费软件，所以如果你在大学就读或已经在工作中使用它，你将主要使用这种语言。

查看官方 MathWorks 资源列表，立即开始您的学习之路。

C++

为了完成这个列表，我们有 C++。 尽管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 Python 或 R 等易于使用和调试的语言，因为他们不想花时间修复一些奇怪的 C/C++ 错误。

但是，C++ 在数据科学中扮演着重要角色，因为许多跨其他语言使用的库都是用 C++ 编写的。 创建机器学习模型需要计算工作量，因此使用像 C++ 这样的高效语言是有意义的。

如果你想通过开发其他语言的库来参与数据科学行业，C++ 可能是正确的选择。

结论

在这篇文章中，我们探讨了数据科学中最常用的编程语言。 这个领域正在爆炸式增长，今天是您开始数据科学家职业生涯的最佳时机。

如果您刚刚开始，我建议您从 Python 或 R 开始。一旦您获得了一些创建项目的实际经验，您就可以开始通过学习其他语言（如 Julia 或 Scala）来扩展您的工具集。

无论您选择什么，请记住，创建投资组合是在科技行业获得高薪工作的方式，但您必须从一些事情开始。 这些数据科学学习资源呢？

快乐编码！