2022 年 6 大數據科學編程語言 [精選]

編程語言是一種形式語言，包括一組產生各種輸出的指令。 這些語言在計算機程序中用於實現算法並具有多種應用。 數據科學也有幾種編程語言。 數據科學家應該學習和掌握至少一門語言，因為它是實現各種數據科學功能的必備工具。

低級和高級編程語言

有兩種類型的編程語言——低級和高級。 低級語言相對不太先進，是計算機用來執行不同操作的最易理解的語言。 這些包括彙編語言和機器語言。

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雖然彙編語言處理直接的硬件操作和性能問題，但機器語言基本上是由計算機讀取和執行的二進製文件。 彙編器軟件將彙編語言轉換為機器代碼。 與高級編程語言相比，低級編程語言更快，內存效率更高。

第二種編程語言對細節和編程概念提供了更強的抽象。 這種高級語言可以創建獨立於計算機類型的代碼。 此外，它們是可移植的，更接近人類語言，並且對於解決問題的指令非常有用。

因此，許多數據科學家使用高級編程語言。 那些有志進入該領域的人可以考慮專攻數據科學語言來開始他們的旅程。 讓我們了解其中一些語言的特點和優勢。

數據科學的編程語言

1. 蟒蛇

Python 是當今世界上使用最廣泛的數據科學編程語言。 它是一種開放源代碼、易於使用的語言，自 1991 年以來一直存在。這種通用且動態的語言本質上是面向對象的。 它還支持多種範式，從函數式編程到結構化和過程式編程。

因此，它也是數據科學中最受歡迎的語言之一。 由於迭代次數少於 1000 次，因此它速度更快，是數據操作的更好選擇。 自然數據處理和數據學習成為 Python 中包含的包的小菜一碟。 此外，Python 通過創建 CSV 輸出使程序員更容易讀取電子表格中的數據。

2. JavaScript

JavaScript 是數據科學家使用的另一種面向對象的編程語言。 今天有數百個 Java 庫可用，涵蓋了程序員可能遇到的各種問題。 有一些特殊的語言可用於創建儀表板和可視化數據。

這種通用語言能夠一次處理多個任務。 它還可用於嵌入從電子產品到桌面和 Web 應用程序的所有內容。 流行的處理框架（如 Hadoop）在 Java 上運行。 它是可以為大型應用程序快速輕鬆地擴展的數據科學語言之一。

3. 斯卡拉

這種現代而優雅的編程語言是在 2003 年創建的。Scala 最初旨在解決 Java 的問題。 它的應用範圍從網絡編程到機器學習。 它也是處理大數據的可擴展且有效的語言。 在現代組織中，Scala 支持面向對象和函數式編程以及並發和同步處理。

閱讀： Scala 面試問題

4.R

R 是由統計學家構建的高級編程語言。 開源語言和軟件通常用於統計計算和圖形。 但是，它在數據科學中也有多種應用，並且 R 有多個有用的數據科學庫。 R 可以方便地探索數據集和進行臨時分析。 但是，這些循環有超過 1000 次迭代，並且比 Python 學習起來更複雜。

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5.SQL

多年來，結構化查詢語言或 SQL 已成為管理數據的流行編程語言。 儘管並非專門用於數據科學操作，但 SQL 表和查詢的知識可以在處理數據庫管理系統時幫助數據科學家。 這種特定於領域的語言對於在關係數據庫中存儲、操作和檢索數據非常方便。

6. 朱莉婭

Julia 是一種數據科學編程語言，專為快速數值分析和高性能計算科學而開發。 它可以快速實現線性代數等數學概念。 它是處理矩陣的優秀語言。 Julia 可用於後端和前端編程，其 API 可以嵌入到程序中。

簡而言之

當今世界上有超過 250 種編程語言。 在這個廣闊的領域中，Python 在全球擁有超過 70,000 個庫和約 820 萬用戶，顯然是贏家。 Python 允許與 TensorFlow、SQL 以及其他數據科學和機器學習庫集成。 Python 的基礎知識還有助於學習計算框架，例如以數據工程和大數據分析任務而聞名的 Apache Spark。

在成為數據科學專家之前，學習編程語言是一項至關重要的要求。 在做出決定之前，數據科學家應該權衡不同類型的數據科學編程語言的優缺點。

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