顶级数据科学编程语言

如果你正在考虑从事数据科学的职业，你必须首先掌握不同的数据科学编程语言。

数据科学是一个结合数学、统计学、编程技能和领域专业知识的研究领域，旨在从大量数据中提取有意义的见解。 数据科学家使用机器学习算法来生成能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的人工智能 (AI) 系统。

数据科学跨越多个学科，并使用各种工具、库和编程语言从数据中提取价值。 由于编程是数据科学家的基本技能之一，因此数据科学编程语言值得探索。 然而，编码入门似乎令人望而生畏，尤其是在您之前没有经验的情况下。

本文将介绍一些最好的数据科学编程语言并强调它们的优势。

最佳数据科学编程语言

以下是数据科学的 10大最佳语言，可帮助您在数据科学事业中取得成功。

1.蟒蛇

Python 是一种开源、面向对象的通用编程语言，在数据科学、Web 开发、视频游戏开发和其他领域都有应用。 在PYPL中排名第一，在TIOBE索引中排名第二，Python 具有简单易学的语法、内置的高级数据结构以及动态类型和绑定。

此外，Python 丰富的库生态系统、强大的包和强大的社区支持使其成为数据科学操作的理想选择，从数据预处理和统计分析到 AI 和 ML 模型的可视化和部署。 一些广泛用于数据科学和机器学习的 Python 库包括 pandas、NumPy、sci-kit-learn、Matplotlib、Keras 和 TensorFlow。

2.R

R 正在成为首选的数据科学编程语言之一，在PYPL指数中排名第 7 。 R 是一种专门为数据科学设计的简单编程语言。 它是一种用于统计计算和图形的开源、特定领域的语言和环境。 R 具有高度可扩展性，并提供广泛的统计和图形技术，包括经典统计测试、线性和非线性建模、分类和时间序列分析等。

使用 R 的好处之一是您可以使用数学公式和符号轻松创建设计良好的出版物质量图。 R 在 UNIX、Windows 和 macOS 系统上编译和运行。

3.Java

Java 在TIOBE指数中排名第三，在PYPL指数中排名第二，是一种通用的、面向对象的编程语言，用于数据挖掘、数据分析、机器学习、开发嵌入式系统等。Java 生态系统以它的效率、性能和从头开始构建复杂应用程序的能力。 然而，近年来流行的编程语言在数据科学领域崭露头角。

得益于 Java 虚拟机 (JVM)，Java 为流行的大数据工具（如 Spark、Hadoop 和 Scala）提供了高效且健壮的框架。 该语言的高性能功能非常适合执行需要复杂处理要求和海量存储的数据操作。

4. JavaScript

JavaScript (JS) 是一种多功能的多范式语言，在PYPL和TIOBE指数中分别排名第 3 和第 7。 虽然 JS 最著名的是作为一种用于构建丰富的交互式网页的脚本语言，但 JS 也用于非浏览器环境，例如 Adob​​e Acrobat、Node.js 和 Apache CouchDB。 最近，JS 在数据科学领域也很受欢迎。

这种轻量级的解释性编程语言支持流行的机器学习和深度学习库，例如 Keras 和 TensorFlow，以及可视化工具，例如 D3。 JS 在 Web 开发人员社区中的广泛流行使其成为希望探索数据科学不同方面的前端和后端程序员的绝佳媒介。

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5.C/C++

C 是一种依赖于机器的过程式编程语言，其近亲 C++ 是一种面向对象的编程语言。 尽管这两种语言具有相似的语法和代码结构，但 C++ 是 C 的超集，具有异常处理和丰富的库等功能。 此外，C 是最早的编程语言之一，大多数现代语言都使用 C/C++ 作为它们的代码库。 C 和 C++ 有利于数据科学应用程序，因为它们具有快速数据编译的能力。 C 和 C++ 的低级特性有助于轻松进行应用程序自定义，否则这是不可能的。 C/C++ 最适合具有大量性能和可扩展性要求的项目。

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6. SQL

结构化查询语言 (SQL) 是一种特定领域的语言，用于在关系数据库中检索和管理数据。 所有关系数据库管理系统 (RDMS)，例如 MS Access、MySQL、Sybase、Oracle、SQL Server 和 PostgreSQL，都使用 SQL 作为它们的标准数据库语言。 尽管这些关系数据库存在细微差别，但它们的基本查询语法非常相似，这使得 SQL 成为一个通用选项。

因此，数据库查询需要对 SQL 有扎实的了解，并且由于 SQL 可以访问数据和统计信息，因此它是数据科学家的重要资源。 此外，SQL 具有简单的声明性语法，与其他语言相比，它相对容易学习。

7.斯卡拉

Scala 是一种通用的高级编程语言，具有函数式和面向对象的编程特性。 Scala 运行在 Java 虚拟机上，允许用户自由地将 Java 和 Scala 堆栈进行无缝集成。 此外，其 JavaScript 和 JVM 运行时有助于构建高性能系统，并可访问强大的库生态系统。

Scala 非常适合处理大容量数据集，使其适用于大数据和机器学习。 当与 Spark 一起使用时，Scala 可以处理大量的孤立数据。 此外，Scala 非常适合构建像 Hadoop 这样的高性能数据科学框架。

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8.朱莉娅

Julia 于 2011 年发布，是该列表中最年轻的数据科学语言之一，并且越来越受欢迎。 Julia 是一种动态的高级编程语言，具有 Python 的易用性和 C/C++ 的速度。 Julia 的一些早期应用非常适合数值分析和科学计算，涉及生物学、化学和机器学习。 尽管 Julia 是一种用于游戏开发、Web 开发等的通用编程语言，但它被广泛认为是数据科学和机器学习的下一代语言。 它是一种支持并行和分布式计算的通用编程语言，能够在需要时充当低级编程语言。

9. 软件

与 Julia 一样，MATLAB 是用于数值计算的第四代高级编程语言。 MATLAB 最初用于学术界和科学研究，它提供了强大的数学和统计运算工具，是数据科学应用程序的理想选择。 MATLAB 允许用户绘制函数和数据、执行矩阵操作、分析数据、实施算法、创建模型等。但是，MATLAB 的一个重要缺点是它是专有的。 因此，无论您是出于个人、学术还是商业目的使用 MATLAB，都必须购买许可证。

10.斯威夫特

作为 Apple Inc. 的产物，Swift 是适用于 iOS、macOS、iPadOS、watchOS 和 tvOS 的强大且直观的编程语言。 它快速、安全且具有交互性，代码经过优化和编译以充分利用现代硬件。 Swift 可与 Python 互操作，并通过现代轻量级语法与 TensorFlow 兼容。

Swift 不再局限于 iOS 系统，适用于 Linux 平台。 它为数值计算、数字信号处理、高性能矩阵数学函数、构建机器学习模型等提供了各种库。

包起来

虽然有多种数据科学语言，但为您的数据科学职业道路选择最好的一种可能会让人不知所措。 在选择您要使用的编程语言之前，请考虑以下因素：

• 您要实现的目标
• 数据科学如何帮助您执行手头的任务
• 你的编程经验
• 您在已知编程语言方面的技能

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