为数据科学学习的 10 大编程语言

数据科学是当今科技领域最热门的领域之一。 尽管是一个新兴领域，但数据科学已经催生了许多独特的职位描述和令人兴奋的职位描述。 更令人兴奋的是，来自多个学科的有志者——统计学、编程、行为科学、计算机科学等——可以提高技能进入数据科学领域。 然而，对于初学者来说，如果不知道从哪里开始，最初的旅程可能会有点令人生畏。

在 upGrad，我们指导了来自世界各地不同教育和专业背景的学生，并帮助他们进入了数据科学的世界。 因此，当我们说最好通过了解行业工具来开始您的数据科学之旅时，请相信我们。 在寻求掌握数据科学时，我们建议您从编程语言开始。

现在出现了一个重要的问题——选择哪种编程语言？

让我们来了解一下！

数据科学的最佳编程语言

当您需要进行一些数字运算或创建统计或数学模型时，编程在数据科学中的作用通常会出现。 然而，并不是所有的编程语言都被同等对待——在解决数据科学挑战时，某些语言通常比其他语言更受欢迎。

记住这一点，这里列出了 10 种编程语言。 读到最后，您将清楚地了解哪种编程语言最适合您的数据科学目标。

1. 蟒蛇

Python 是数据科学界比较流行的编程语言之一。 这是因为 Python 可以满足广泛的数据科学用例。 它是与数据分析、机器学习、人工智能和数据科学保护伞下的许多其他领域相关的任务的首选编程语言。

Python 为特定任务提供了强大的专用库，使其更易于使用。 使用这些库，您可以执行重要任务，例如数据挖掘、收集、分析、可视化、建模等。

Python 的另一个优点是强大的开发人员社区，它将指导您完成任何可能具有挑战性的情况和任务。 当谈到 Python 编程时，您永远不会没有答案——社区中的某个人将永远在那里帮助您解决问题。

主要用于：虽然 Python 具有针对不同任务的专用库，但其主要用例是自动化。 您可以使用 Python 自动执行各种任务并节省大量时间。

好与坏：活跃的开发者社区是有抱负的程序员和经验丰富的专业人士喜欢 Python 并转向它的最大原因之一。 此外，您还可以获得许多与可视化、机器学习等相关的开源工具，以帮助您完成不同的数据科学任务。 这种语言没有太多缺点，除了它比这个列表中的许多其他语言相对慢——尤其是在计算时间方面。

2.R

就受欢迎程度而言，R 在处理数据科学挑战方面仅次于 Python。 这是一种易于学习的语言，可为统计和图形编程提供完美的计算环境。

诸如数学建模、统计分析和可视化之类的事情对于 R 编程语言来说是轻而易举的事。 所有这些都使该语言成为全球数据科学家的优先事项。 此外，R 可以无缝地处理大型和复杂的数据集，使其成为处理由不断增加的数据堆引起的问题的合适语言。 一个活跃的开发者社区支持 R，一旦您踏上 R 之旅，您会发现自己从同行那里学到了很多东西！

主要用于： R 无疑是最著名的统计和数学建模语言。

好与坏： R 是一种开源编程语言，具有可靠的支持系统、多样化的软件包、高质量的数据可视化以及机器学习操作。 然而，就缺点而言，安全因素是 R 编程语言的一个问题。

3.Java

Java 是一种无需介绍的编程语言。 它已被顶级企业用于软件开发，如今，它已在数据科学领域得到应用。 Java 有助于分析、挖掘、可视化和机器学习。

Java 带来了从零开始构建复杂 Web 和桌面应用程序的能力。 Java 是一种适合初学者的语言，这是一个普遍的神话。 说实话，Java 适合您职业生涯的每个阶段。 在数据科学领域，可用于深度学习、机器学习、自然语言处理、数据分析和数据挖掘。

主要用于： Java 主要用于为移动设备和桌面创建端到端企业应用程序。

好与坏：由于其垃圾收集器的能力，Java 比它的竞争对手快得多。 因此，它是构建高质量、可扩展软件的理想选择。 该语言非常便携，并提供一次编写，随处运行(WORA) 方法。 不利的一面是，Java 是一种非常结构化和纪律严明的语言。 它不如 Python 或 Scala 灵活。 因此，掌握语法和基础知识非常具有挑战性。

4. C/C++

就理解编程和计算机科学的基础而言，C++ 和 C 都是非常重要的语言。 在数据科学的背景下，这些语言也非常有用。 这是因为大多数新语言、框架和工具都使用 C 或 C++ 作为其代码库。

C 和 C++ 因其快速的数据编译能力而成为数据科学的首选。 从这个意义上说，它们为开发人员提供了更多的命令。 作为低级语言，它们允许开发人员根据需要微调编程的不同方面。

主要用于： C 和 C++ 用于具有可扩展性要求的高功能项目。

好与坏：这两种语言的速度非常快，并且是唯一可以在不到一秒的时间内编译 GB 数据的语言。 不利的一面是，它们具有陡峭的学习曲线。 但是，如果您能够控制 C 或 C++，您会发现所有其他语言都相对容易，而且您掌握它们的时间会更少！

5.SQL

结构化查询语言的缩写，如果您正在处理结构化数据库，SQL 是一个至关重要的角色。 SQL 使您可以访问各种统计数据和数据，这对于数据科学项目非常有用。

数据库对于数据科学至关重要，用于查询数据库以添加、删除或操作项目的 SQL 也是如此。 SQL 通常用于关系数据库。 它得到大量致力于它的开发人员的支持。

主要用于： SQL 是处理结构化、关系型数据库和查询它们的首选语言。

好与坏： SQL 是非过程的，不需要传统的编程结构。 它有自己的语法，比大多数其他编程语言更容易学习。 您无需成为程序员即可掌握 SQL。 至于缺点，SQL 具有复杂的界面，最初可能会让初学者望而生畏。

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6. MATLAB

MATLAB 长期以来一直是统计或数学计算的首选工具之一。 您可以使用 MATLAB 创建用户界面并实现您的算法。 它的内置图形种类繁多，对于设计用户界面非常有用。 您可以使用内置图形来创建可视化和数据图。

这种语言对数据科学特别有用，因为它有助于解决深度学习问题。

主要用于： MATLAB 最常用于线性代数、数值分析和统计建模等。

好与坏： MATLAB 提供了完全的平台独立性，以及用于处理许多数学建模问题的大量内置函数。 您可以创建无缝的用户界面、可视化和图表来帮助解释您的数据。 但是，作为一种解释性语言，它往往比列表中的许多其他（编译）语言要慢。 此外，它不是免费的编程语言。

7. 斯卡拉

这是一种非常强大的通用编程语言，具有专门用于数据科学的库。 由于易于学习，Scala 是许多刚开始其旅程的数据科学有志者的理想选择。

Scala 便于处理大型数据集。 它的工作原理是将其代码编译成字节码，然后在 VM（虚拟机）上运行。 由于这个编译过程，Scala 允许与 Java 无缝互操作——为数据科学专业人士开辟了无限可能。

您可以将 Scala 与 Spark 结合使用，并轻松处理孤立的数据。 此外，由于并发支持，Scala 是构建类似 Hadoop 的高性能数据科学应用程序和框架的首选工具。 Scala 带有超过 175k 的库，提供了无穷无尽的功能。 你可以在任何你喜欢的 IDE 上运行它，比如 VS Code、Sublime Text、Atom、IntelliJ，甚至你的浏览器。

主要用于： Scala 可用于涉及大规模数据集的项目和构建高功能框架。

好与坏： Scala 绝对是一门易于学习的语言——尤其是如果您之前有过任何编程经验的话。 它具有功能性、可扩展性，并有助于解决许多数据科学问题。 缺点是 Scala 由数量有限的开发人员支持。 虽然您可以找到大量 Java 开发人员，但找到 Scala 开发人员来帮助您可能会很困难。

8. JavaScript

尽管 JavaScript 最常用于全栈 Web 开发，但它也可以在数据科学中找到应用。 如果您熟悉 JavaScript，则可以利用该语言从数据中创建富有洞察力的可视化效果——这是以故事形式呈现数据的绝佳方式。

JavaScript 比列表中的许多其他语言更容易学习，但您应该记住，对于数据科学来说，JS 与其说是主要语言，不如说是一种辅助。 它可以作为一种值得称道的数据科学工具，因为它用途广泛且有效。 因此，尽管您可以继续掌握 JavaScript，但请尝试在您的武器库中至少再拥有一种编程语言——一种主要用于数据科学操作的编程语言。

主要用于：在数据科学中，JavaScript 用于数据可视化。 否则，它会在 Web 应用程序开发中使用。

好与坏： JavaScript 可帮助您创建极具洞察力的可视化来传达数据洞察力——这是数据分析过程中极为关键的组成部分。 但是，该语言没有列表中的其他语言那么多的数据科学专用包。

综上所述

学习编程语言就像学习如何做饭。 有很多事情要做，有很多菜要学，还有很多口味要添加。 所以，仅仅阅读食谱是没有好处的。 你需要继续做第一道菜——不管结果有多糟糕或多好。 同样，无论您决定使用哪种编程语言，都应该继续练习您所学的概念。 在学习语言的同时继续做一个小项目。 这将帮助您实时查看结果。

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