2022 年 6 大数据科学编程语言 [精选]

编程语言是一种形式语言，包括一组产生各种输出的指令。 这些语言在计算机程序中用于实现算法并具有多种应用。 数据科学也有几种编程语言。 数据科学家应该学习和掌握至少一门语言，因为它是实现各种数据科学功能的必备工具。

低级和高级编程语言

有两种类型的编程语言——低级和高级。 低级语言相对不太先进，是计算机用来执行不同操作的最易理解的语言。 这些包括汇编语言和机器语言。

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虽然汇编语言处理直接的硬件操作和性能问题，但机器语言基本上是由计算机读取和执行的二进制文件。 汇编器软件将汇编语言转换为机器代码。 与高级编程语言相比，低级编程语言更快，内存效率更高。

第二种编程语言对细节和编程概念提供了更强的抽象。 这种高级语言可以创建独立于计算机类型的代码。 此外，它们是可移植的，更接近人类语言，并且对于解决问题的指令非常有用。

因此，许多数据科学家使用高级编程语言。 那些有志进入该领域的人可以考虑专攻数据科学语言来开始他们的旅程。 让我们了解其中一些语言的特点和优势。

数据科学的编程语言

1. 蟒蛇

Python 是当今世界上使用最广泛的数据科学编程语言。 它是一种开放源代码、易于使用的语言，自 1991 年以来一直存在。这种通用且动态的语言本质上是面向对象的。 它还支持多种范式，从函数式编程到结构化和过程式编程。

因此，它也是数据科学中最受欢迎的语言之一。 由于迭代次数少于 1000 次，因此它速度更快，是数据操作的更好选择。 自然数据处理和数据学习成为 Python 中包含的包的小菜一碟。 此外，Python 通过创建 CSV 输出使程序员更容易读取电子表格中的数据。

2. JavaScript

JavaScript 是数据科学家使用的另一种面向对象的编程语言。 今天有数百个 Java 库可用，涵盖了程序员可能遇到的各种问题。 有一些特殊的语言可用于创建仪表板和可视化数据。

这种通用语言能够一次处理多个任务。 它还可用于嵌入从电子产品到桌面和 Web 应用程序的所有内容。 流行的处理框架（如 Hadoop）在 Java 上运行。 它是可以为大型应用程序快速轻松地扩展的数据科学语言之一。

3. 斯卡拉

这种现代而优雅的编程语言是在 2003 年创建的。Scala 最初旨在解决 Java 的问题。 它的应用范围从网络编程到机器学习。 它也是处理大数据的可扩展且有效的语言。 在现代组织中，Scala 支持面向对象和函数式编程以及并发和同步处理。

阅读： Scala 面试问题

4.R

R 是由统计学家构建的高级编程语言。 开源语言和软件通常用于统计计算和图形。 但是，它在数据科学中也有多种应用，并且 R 有多个有用的数据科学库。 R 可以方便地探索数据集和进行临时分析。 但是，这些循环有超过 1000 次迭代，并且比 Python 学习起来更复杂。

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5.SQL

多年来，结构化查询语言或 SQL 已成为管理数据的流行编程语言。 尽管并非专门用于数据科学操作，但 SQL 表和查询的知识可以在处理数据库管理系统时帮助数据科学家。 这种特定于领域的语言对于在关系数据库中存储、操作和检索数据非常方便。

6. 朱莉娅

Julia 是一种数据科学编程语言，专为快速数值分析和高性能计算科学而开发。 它可以快速实现线性代数等数学概念。 它是处理矩阵的优秀语言。 Julia 可用于后端和前端编程，其 API 可以嵌入到程序中。

简而言之

当今世界上有超过 250 种编程语言。 在这个广阔的领域中，Python 在全球拥有超过 70,000 个库和约 820 万用户，显然是赢家。 Python 允许与 TensorFlow、SQL 以及其他数据科学和机器学习库集成。 Python 的基础知识还有助于学习计算框架，例如以数据工程和大数据分析任务而闻名的 Apache Spark。

在成为数据科学专家之前，学习编程语言是一项至关重要的要求。 在做出决定之前，数据科学家应该权衡不同类型的数据科学编程语言的优缺点。

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