頂級數據科學編程語言

如果你正在考慮從事數據科學的職業，你必須首先掌握不同的數據科學編程語言。

數據科學是一個結合數學、統計學、編程技能和領域專業知識的研究領域，旨在從大量數據中提取有意義的見解。 數據科學家使用機器學習算法來生成能夠執行通常需要人類智能才能完成的任務的人工智能 (AI) 系統。

數據科學跨越多個學科，並使用各種工具、庫和編程語言從數據中提取價值。 由於編程是數據科學家的基本技能之一，因此數據科學編程語言值得探索。 然而，編碼入門似乎令人望而生畏，尤其是在您之前沒有經驗的情況下。

本文將介紹一些最好的數據科學編程語言並強調它們的優勢。

最佳數據科學編程語言

以下是數據科學的 10大最佳語言，可幫助您在數據科學事業中取得成功。

1.蟒蛇

Python 是一種開源、面向對象的通用編程語言，在數據科學、Web 開發、視頻遊戲開發和其他領域都有應用。 在PYPL中排名第一，在TIOBE索引中排名第二，Python 具有簡單易學的語法、內置的高級數據結構以及動態類型和綁定。

此外，Python 豐富的庫生態系統、強大的包和強大的社區支持使其成為數據科學操作的理想選擇，從數據預處理和統計分析到 AI 和 ML 模型的可視化和部署。 一些廣泛用於數據科學和機器學習的 Python 庫包括 pandas、NumPy、sci-kit-learn、Matplotlib、Keras 和 TensorFlow。

2.R

R 正在成為首選的數據科學編程語言之一，在PYPL指數中排名第 7 。 R 是一種專門為數據科學設計的簡單編程語言。 它是一種用於統計計算和圖形的開源、特定領域的語言和環境。 R 具有高度可擴展性，並提供廣泛的統計和圖形技術，包括經典統計測試、線性和非線性建模、分類和時間序列分析等。

使用 R 的好處之一是您可以使用數學公式和符號輕鬆創建設計良好的出版物質量圖。 R 在 UNIX、Windows 和 macOS 系統上編譯和運行。

3.Java

Java 在TIOBE指數中排名第三，在PYPL指數中排名第二，是一種通用的、面向對象的編程語言，用於數據挖掘、數據分析、機器學習、開發嵌入式系統等。Java 生態系統以它的效率、性能和從頭開始構建複雜應用程序的能力。 然而，近年來流行的編程語言在數據科學領域嶄露頭角。

得益於 Java 虛擬機 (JVM)，Java 為流行的大數據工具（如 Spark、Hadoop 和 Scala）提供了高效且健壯的框架。 該語言的高性能功能非常適合執行需要復雜處理要求和海量存儲的數據操作。

4. JavaScript

JavaScript (JS) 是一種多功能的多範式語言，在PYPL和TIOBE指數中分別排名第 3 和第 7。 雖然 JS 最著名的是作為一種用於構建豐富的交互式網頁的腳本語言，但 JS 也用於非瀏覽器環境，例如 Adob​​e Acrobat、Node.js 和 Apache CouchDB。 最近，JS 在數據科學領域也很受歡迎。

這種輕量級的解釋性編程語言支持流行的機器學習和深度學習庫，例如 Keras 和 TensorFlow，以及可視化工具，例如 D3。 JS 在 Web 開發人員社區中的廣泛流行使其成為希望探索數據科學不同方面的前端和後端程序員的絕佳媒介。

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5.C/C++

C 是一種依賴於機器的過程式編程語言，其近親 C++ 是一種面向對象的編程語言。 儘管這兩種語言具有相似的語法和代碼結構，但 C++ 是 C 的超集，具有異常處理和豐富的庫等特性。 此外，C 是最早的編程語言之一，大多數現代語言都使用 C/C++ 作為它們的代碼庫。 C 和 C++ 有利於數據科學應用程序，因為它們具有快速數據編譯的能力。 C 和 C++ 的低級特性有助於輕鬆進行應用程序自定義，否則這是不可能的。 C/C++ 最適合具有大量性能和可擴展性要求的項目。

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6. SQL

結構化查詢語言 (SQL) 是一種特定領域的語言，用於在關係數據庫中檢索和管理數據。 所有關係數據庫管理系統 (RDMS)，例如 MS Access、MySQL、Sybase、Oracle、SQL Server 和 PostgreSQL，都使用 SQL 作為它們的標準數據庫語言。 儘管這些關係數據庫存在細微差別，但它們的基本查詢語法非常相似，這使得 SQL 成為一個通用選項。

因此，數據庫查詢需要對 SQL 有紮實的了解，並且由於 SQL 可以訪問數據和統計信息，因此它是數據科學家的重要資源。 此外，SQL 具有簡單的聲明性語法，與其他語言相比，它相對容易學習。

7.斯卡拉

Scala 是一種通用的高級編程語言，具有函數式和麵向對象的編程特性。 Scala 運行在 Java 虛擬機上，允許用戶自由地將 Java 和 Scala 堆棧進行無縫集成。 此外，其 JavaScript 和 JVM 運行時有助於構建高性能係統，並可訪問強大的庫生態系統。

Scala 非常適合處理大容量數據集，使其適用於大數據和機器學習。 當與 Spark 一起使用時，Scala 可以處理大量的孤立數據。 此外，Scala 非常適合構建像 Hadoop 這樣的高性能數據科學框架。

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8.朱莉婭

Julia 於 2011 年發布，是該列表中最年輕的數據科學語言之一，並且越來越受歡迎。 Julia 是一種動態的高級編程語言，具有 Python 的易用性和 C/C++ 的速度。 Julia 的一些早期應用非常適合數值分析和科學計算，涉及生物學、化學和機器學習。 儘管 Julia 是一種用於遊戲開發、Web 開發等的通用編程語言，但它被廣泛認為是數據科學和機器學習的下一代語言。 它是一種支持並行和分佈式計算的通用編程語言，能夠在需要時充當低級編程語言。

9. 軟件

與 Julia 一樣，MATLAB 是用於數值計算的第四代高級編程語言。 MATLAB 最初用於學術界和科學研究，它提供了強大的數學和統計運算工具，是數據科學應用程序的理想選擇。 MATLAB 允許用戶繪製函數和數據、執行矩陣操作、分析數據、實施算法、創建模型等。但是，MATLAB 的一個重要缺點是它是專有的。 因此，無論您是出於個人、學術還是商業目的使用 MATLAB，都必須購買許可證。

10.斯威夫特

作為 Apple Inc. 的產物，Swift 是適用於 iOS、macOS、iPadOS、watchOS 和 tvOS 的強大且直觀的編程語言。 它快速、安全且具有交互性，代碼經過優化和編譯以充分利用現代硬件。 Swift 可與 Python 互操作，並通過現代輕量級語法與 TensorFlow 兼容。

Swift 不再局限於 iOS 系統，適用於 Linux 平台。 它為數值計算、數字信號處理、高性能矩陣數學函數、構建機器學習模型等提供了各種庫。

包起來

雖然有多種數據科學語言，但為您的數據科學職業道路選擇最好的一種可能會讓人不知所措。 在選擇您要使用的編程語言之前，請考慮以下因素：

• 您要實現的目標
• 數據科學如何幫助您執行手頭的任務
• 你的編程經驗
• 您在已知編程語言方面的技能

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