數據科學中使用的 7 種編程語言

隨著數據科學的不斷發展，您需要熟練掌握該領域的尖端技術。 在本文中，我們將研究數據科學中使用的頂級編程語言。

在過去的十年中，數據變得非常有價值。

每家大公司都有有價值的數據，在優秀的數據科學家的幫助下，可以使他們的業務方式受益。 在其他情況下，找出可能效果不佳的策略。

該行業正在擴大，對數據科學家的需求也在增加。

如果你想成為一名數據科學家，你應該從學習該領域的頂級編程語言開始。

讓我們看看數據科學中最常用的語言以及為什麼要使用它們。

Python

如今，Python 是最常用的編程語言。 PYPL 和 TIOBE 等幾種編程語言索引證實了這一點。

Python 是目前最強大、最靈活的語言之一，它也廣泛用於數據科學。 主要原因是它簡單而優雅的語法，以及大量的第三方庫。

在數據科學領域隨處可見的工具是 Jupyter。

使用 Jupyter 筆記本，您可以快速查看正在使用的代碼的結果、繪製數據並通過降價塊創建代碼文檔。

這不是僅 Python 的工具，但最常見的組合是 Python 和 Jupyter。

Python 的社區總是對新人友好。 您將始終擁有諸如 Stack Overflow 之類的論壇和網站來解決您的疑慮。

如果你想開始學習這門語言，我們為你準備了完美的 Python 學習資源列表。

R

R 是一種開源編程語言，於 1993 年首次推出，用於統計計算、數據分析和機器學習。

根據 Stack Overflow 分析，在過去幾年中，R 的受歡迎程度一直在增加。

儘管 R 被研究人員廣泛使用，但如今它已被 Google、Facebook 和 Twitter 等大型科技公司用於與數據分析和統計相關的目的。

我們可以花幾個小時談論這種語言的優勢。

R 與 Python 一樣，是一種解釋型語言，因此您無需任何編譯器即可運行代碼。 同時，R 是跨平台的，所以你不需要擔心你的操作系統。

R 是一種如此流行的語言，您有很多編輯器和 IDE 可供選擇。 但多年來，RStudio 一直是最流行的 R 開發 IDE。

您可以超越傳統的統計用法。 使用 R，您可以訪問大量庫，讓您構建任何類型的應用程序。 例如，使用 Shiny 包，您可以在舒適的 R IDE 中開髮美觀的 Web 應用程序。

如果您從事統計或研究，那麼使用 R 應該是輕而易舉的事。

朱莉婭

Julia 從 Python、Ruby、Lisp 和 R 等語言中汲取精華，將其與 C 的速度相結合，並像 Matlab 一樣包含熟悉的數學符號。

我們可以將 Julia 稱為雄心勃勃的嘗試，即創建一種足以勝任一般編程的語言，同時在計算機科學的特定學科（例如機器學習、數據挖掘、分佈式和並行計算）中表現出色。

Julia 的主要優勢之一是它的速度，可以與 C、Rust、Lua 和 Go 等語言相媲美。 這是因為它是即時 (JIT) 編譯的。

在過去的幾年裡，Julia 的用戶群急劇增加。 我們可以從截至 2022 年的累計下載量中看出這一點。

Julia 非常擅長數據科學，因為：

• 對於數學家來說，這種語言更容易學習。 它使用類似於非程序員使用的數學公式的語法。
• 自動內存管理，手動控制垃圾收集器。
• 針對開箱即用的機器學習和統計數據進行了優化。
• 動態類型，幾乎就像是一種腳本語言。
• 多個 Julia 庫與您的數據進行交互（DataFrames.jl、JuliaGraphs 等）。

Julia 的社區非常活躍，他們創作了一首歌曲來紀念這種語言。

如果您想要一種支持開箱即用的數據科學、Python 的易用性和 C 的速度的語言，那麼 Julia 是您的首選語言。

斯卡拉

Scala 是一種高級編程語言，於 2004 年首次推出，可在 JVM（Java 虛擬機）或瀏覽器中使用 JavaScript 運行。

它的創建是為了改進 Java 程序員認為乏味和限制性的某些方面。 在這些改進中，我們發現除了已經熟悉的面向對象範式之外，還加入了函數式編程。 與 Python 甚至 Java 本身相比，Scala 是一種更快的語言，這也是一個優點。

許多數據科學家已經將 Scala 整合到他們的工具集中，因為它在談論大型數據集的分析時非常寶貴。

根據 Stack Overflow 2021 調查，Scala 是全球第七大付費語言。 但是你必須小心這個統計數據，因為 Scala 工作在行業中並不常見。

因為 Scala 在 JVM 上運行，所以您可以訪問大量現有的庫和一些用於大數據、數學、數據庫和計算機科學的通用 Scala 包。

如果您已經精通 Java，那麼 Scala 可能是過渡到數據科學的正確語言。

這是官方旅遊，因此您可以立即開始這次冒險。

爪哇

幾十年來，Java 一直是最常用和最受歡迎的編程語言之一。 它是一種全方位的語言，幾乎可以在任何可以想像的情況下使用。

數據科學也不例外。 儘管 Java 主要用於移動和 Web 應用程序，但由於其強大的用戶群，它與 Hadoop 或 Spark 等其他流行框架一起用於進行大量數據分析。

總之，除了談論 Java 最適合數據科學之外，我們還應該意識到，由於 Java 開發人員的數量以及已經在其中編寫軟件的公司，使用同一種語言做所有事情會更舒服.

話雖如此，Java 可用於大多數數據科學領域，例如數據庫管理、機器學習、

如果您了解 Java，那麼學習幾個庫要比學習使用完全不同的語言（如 R 或 Julia）容易得多。

MATLAB

MATLAB 是數百萬工程師和科學家用於數學和統計計算的專有編程語言。

數據科學家主要使用這種語言進行數據分析和機器學習。 最好的部分是您在一個工作區中擁有一切。

它主要用於學術界，但它仍然是建立數據科學概念的深厚基礎的絕佳選擇。

MATLAB 唯一的缺點是它是一個付費軟件，所以如果你在大學就讀或已經在工作中使用它，你將主要使用這種語言。

查看官方 MathWorks 資源列表，立即開始您的學習之路。

C++

為了完成這個列表，我們有 C++。 儘管它主要用於創建應用程序和操作系統，但如果沒有它，我們就無法看到現代數據科學的繁榮。

數據科學家更喜歡 Python 或 R 等易於使用和調試的語言，因為他們不想花時間修復一些奇怪的 C/C++ 錯誤。

但是，C++ 在數據科學中扮演著重要角色，因為許多跨其他語言使用的庫都是用 C++ 編寫的。 創建機器學習模型需要計算工作量，因此使用像 C++ 這樣的高效語言是有意義的。

如果你想通過開發其他語言的庫來參與數據科學行業，C++ 可能是正確的選擇。

結論

在這篇文章中，我們探討了數據科學中最常用的編程語言。 這個領域正在爆炸式增長，今天是您開始數據科學家職業生涯的最佳時機。

如果您剛剛開始，我建議您從 Python 或 R 開始。一旦您獲得了一些創建項目的實際經驗，您就可以開始通過學習其他語言（如 Julia 或 Scala）來擴展您的工具集。

無論您選擇什麼，請記住，創建投資組合是在科技行業獲得高薪工作的方式，但您必須從一些事情開始。 這些數據科學學習資源呢？

快樂編碼！