為數據科學學習的 10 大編程語言

數據科學是當今科技領域最熱門的領域之一。 儘管是一個新興領域，但數據科學已經催生了許多獨特的職位描述和令人興奮的職位描述。 更令人興奮的是，來自多個學科的有志者——統計學、編程、行為科學、計算機科學等——可以提高技能進入數據科學領域。 然而，對於初學者來說，如果不知道從哪裡開始，最初的旅程可能會有點令人生畏。

在 upGrad，我們指導了來自世界各地不同教育和專業背景的學生，並幫助他們進入了數據科學的世界。 因此，當我們說最好通過了解行業工具來開始您的數據科學之旅時，請相信我們。 在尋求掌握數據科學時，我們建議您從編程語言開始。

現在出現了一個重要的問題——選擇哪種編程語言？

讓我們來了解一下！

數據科學的最佳編程語言

當您需要進行一些數字運算或創建統計或數學模型時，編程在數據科學中的作用通常會出現。 然而，並不是所有的編程語言都被同等對待——在解決數據科學挑戰時，某些語言通常比其他語言更受歡迎。

記住這一點，這裡列出了 10 種編程語言。 讀到最後，您將清楚地了解哪種編程語言最適合您的數據科學目標。

1. 蟒蛇

Python 是數據科學界比較流行的編程語言之一。 這是因為 Python 可以滿足廣泛的數據科學用例。 它是與數據分析、機器學習、人工智能和數據科學保護傘下的許多其他領域相關的任務的首選編程語言。

Python 為特定任務提供了強大的專用庫，使其更易於使用。 使用這些庫，您可以執行重要任務，例如數據挖掘、收集、分析、可視化、建模等。

Python 的另一個優點是強大的開發人員社區，它將指導您完成任何可能具有挑戰性的情況和任務。 當談到 Python 編程時，您永遠不會沒有答案——社區中的某個人將永遠在那裡幫助您解決問題。

主要用於：雖然 Python 具有針對不同任務的專用庫，但其主要用例是自動化。 您可以使用 Python 自動執行各種任務並節省大量時間。

好與壞：活躍的開發者社區是有抱負的程序員和經驗豐富的專業人士喜歡 Python 並轉向它的最大原因之一。 此外，您還可以獲得許多與可視化、機器學習等相關的開源工具，以幫助您完成不同的數據科學任務。 這種語言沒有太多缺點，除了它比這個列表中的許多其他語言相對慢——尤其是在計算時間方面。

2.R

就受歡迎程度而言，R 在處理數據科學挑戰方面僅次於 Python。 這是一種易於學習的語言，可為統計和圖形編程提供完美的計算環境。

諸如數學建模、統計分析和可視化之類的事情對於 R 編程語言來說是輕而易舉的事。 所有這些都使該語言成為全球數據科學家的優先事項。 此外，R 可以無縫地處理大型和復雜的數據集，使其成為處理由不斷增加的數據堆引起的問題的合適語言。 一個活躍的開發者社區支持 R，一旦您踏上 R 之旅，您會發現自己從同行那裡學到了很多東西！

主要用於： R 無疑是最著名的統計和數學建模語言。

好與壞： R 是一種開源編程語言，具有可靠的支持系統、多樣化的軟件包、高質量的數據可視化以及機器學習操作。 然而，就缺點而言，安全因素是 R 編程語言的一個問題。

3.Java

Java 是一種無需介紹的編程語言。 它已被頂級企業用於軟件開發，如今，它已在數據科學領域得到應用。 Java 有助於分析、挖掘、可視化和機器學習。

Java 帶來了從零開始構建複雜 Web 和桌面應用程序的能力。 Java 是一種適合初學者的語言，這是一個普遍的神話。 說實話，Java 適合您職業生涯的每個階段。 在數據科學領域，可用於深度學習、機器學習、自然語言處理、數據分析和數據挖掘。

主要用於： Java 主要用於為移動設備和桌面創建端到端企業應用程序。

好與壞：由於其垃圾收集器的能力，Java 比它的競爭對手快得多。 因此，它是構建高質量、可擴展軟件的理想選擇。 該語言非常便攜，並提供一次編寫，隨處運行(WORA) 方法。 不利的一面是，Java 是一種非常結構化和紀律嚴明的語言。 它不如 Python 或 Scala 靈活。 因此，掌握語法和基礎知識非常具有挑戰性。

4. C/C++

就理解編程和計算機科學的基礎而言，C++ 和 C 都是非常重要的語言。 在數據科學的背景下，這些語言也非常有用。 這是因為大多數新語言、框架和工具都使用 C 或 C++ 作為其代碼庫。

C 和 C++ 因其快速的數據編譯能力而成為數據科學的首選。 從這個意義上說，它們為開發人員提供了更多的命令。 作為低級語言，它們允許開發人員根據需要微調編程的不同方面。

主要用於： C 和 C++ 用於具有可擴展性要求的高功能項目。

好與壞：這兩種語言的速度非常快，並且是唯一可以在不到一秒的時間內編譯 GB 數據的語言。 不利的一面是，它們具有陡峭的學習曲線。 但是，如果您能夠控制 C 或 C++，您會發現所有其他語言都相對容易，而且您掌握它們的時間會更少！

5.SQL

結構化查詢語言的縮寫，如果您正在處理結構化數據庫，SQL 是一個至關重要的角色。 SQL 使您可以訪問各種統計數據和數據，這對於數據科學項目非常有用。

數據庫對於數據科學至關重要，用於查詢數據庫以添加、刪除或操作項目的 SQL 也是如此。 SQL 通常用於關係數據庫。 它得到大量致力於它的開發人員的支持。

主要用於： SQL 是處理結構化、關係型數據庫和查詢它們的首選語言。

好與壞： SQL 是非過程的，不需要傳統的編程結構。 它有自己的語法，比大多數其他編程語言更容易學習。 您無需成為程序員即可掌握 SQL。 至於缺點，SQL 具有復雜的界面，最初可能會讓初學者望而生畏。

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6. MATLAB

MATLAB 長期以來一直是統計或數學計算的首選工具之一。 您可以使用 MATLAB 創建用戶界面並實現您的算法。 它的內置圖形種類繁多，對於設計用戶界面非常有用。 您可以使用內置圖形來創建可視化和數據圖。

這種語言對數據科學特別有用，因為它有助於解決深度學習問題。

主要用於： MATLAB 最常用於線性代數、數值分析和統計建模等。

好與壞： MATLAB 提供了完全的平台獨立性，以及用於處理許多數學建模問題的大量內置函數。 您可以創建無縫的用戶界面、可視化和圖表來幫助解釋您的數據。 但是，作為一種解釋性語言，它往往比列表中的許多其他（編譯）語言要慢。 此外，它不是免費的編程語言。

7. 斯卡拉

這是一種非常強大的通用編程語言，具有專門用於數據科學的庫。 由於易於學習，Scala 是許多剛開始其旅程的數據科學有志者的理想選擇。

Scala 便於處理大型數據集。 它的工作原理是將其代碼編譯成字節碼，然後在 VM（虛擬機）上運行。 由於這個編譯過程，Scala 允許與 Java 無縫互操作——為數據科學專業人士開闢了無限可能。

您可以將 Scala 與 Spark 結合使用，並輕鬆處理孤立的數據。 此外，由於並發支持，Scala 是構建類似 Hadoop 的高性能數據科學應用程序和框架的首選工具。 Scala 帶有超過 175k 的庫，提供了無窮無盡的功能。 你可以在任何你喜歡的 IDE 上運行它，比如 VS Code、Sublime Text、Atom、IntelliJ，甚至你的瀏覽器。

主要用於： Scala 可用於涉及大規模數據集的項目和構建高功能框架。

好與壞： Scala 絕對是一門易於學習的語言——尤其是如果您之前有過任何編程經驗的話。 它具有功能性、可擴展性，並有助於解決許多數據科學問題。 缺點是 Scala 由數量有限的開發人員支持。 雖然您可以找到大量 Java 開發人員，但找到 Scala 開發人員來幫助您可能會很困難。

8. JavaScript

儘管 JavaScript 最常用於全棧 Web 開發，但它也可以在數據科學中找到應用。 如果您熟悉 JavaScript，則可以利用該語言從數據中創建富有洞察力的可視化效果——這是以故事形式呈現數據的絕佳方式。

JavaScript 比列表中的許多其他語言更容易學習，但您應該記住，對於數據科學來說，JS 與其說是主要語言，不如說是一種輔助。 它可以作為一種值得稱道的數據科學工具，因為它用途廣泛且有效。 因此，儘管您可以繼續掌握 JavaScript，但請嘗試在您的武器庫中至少再擁有一種編程語言——一種主要用於數據科學操作的編程語言。

主要用於：在數據科學中，JavaScript 用於數據可視化。 否則，它會在 Web 應用程序開發中使用。

好與壞： JavaScript 可幫助您創建極具洞察力的可視化來傳達數據洞察力——這是數據分析過程中極為關鍵的組成部分。 但是，該語言沒有列表中的其他語言那麼多的數據科學專用包。

綜上所述

學習編程語言就像學習如何做飯。 有很多事情要做，有很多菜要學，還有很多口味要添加。 所以，僅僅閱讀食譜是沒有好處的。 你需要繼續做第一道菜——不管結果有多糟糕或多好。 同樣，無論您決定使用哪種編程語言，都應該繼續練習您所學的概念。 在學習語言的同時繼續做一個小項目。 這將幫助您實時查看結果。

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