每个数据科学学习者都最常问的问题:“ 什么是数据科学家的最佳编程语言?”。
数据科学家的最佳编程语言
数据科学是最受欢迎的领域之一,数据科学的薪水很高,每个人都在尝试进入数据科学领域。在数据科学领域,企业需求量很高,但供应量却很低,这是数据科学领域高薪的最大原因。
为了学习数据科学,最重要的技能是编程语言知识,大多数人都会遇到一个问题,“ 哪种编程语言?” 。因为不仅只有一种语言可用于数据科学,有多种编程语言可用于数据科学。
因此,首先,让我们从用于数据科学的一些最受欢迎的编程语言开始,之后,我将比较一些最适合数据科学的语言。
1. Python
Python是数据科学中最受欢迎的编程语言之一。python是一种面向对象的,解释性的高级编程语言。Python是易于理解的语言。它的语法易于阅读,即使是初学者也可以轻松理解其语法,而不会带来任何复杂性。
Python有大量专用于数据科学的库和工具,Python还有一个庞大的社区,数据科学家可以在那里查询他们的查询。
2. R
R是用于数据科学的另一种最常用的开源编程语言,有一些有趣的功能其他编程语言中没有的,这些功能对于与数据科学相关的任务很有用。
R还具有用于统计计算和图形的软件环境,它可以提供许多统计模型。借助R编程,你可以绘制图形并轻松执行其他与可视化相关的任务。
3.Julia
Julia是用于高级动态编程语言的高级动态编程语言,这是较新的语言,其受欢迎程度的原因在于其速度和性能。
Julia具有类似于C语言的快速性能,Julia还用于执行与数据科学相关的任务。
4. Java
Java是最古老和流行的编程语言之一,用Java编写了各种流行的大数据工具,例如Spark,Flink,Hive,Spark和Hadoop。许多组织使用Java执行任务,Java具有大量的库和工具来执行数据科学和机器学习任务。
Weka,Java-ML,MLlib和Deeplearning4j用于解决各种数据科学问题。
5. SQL
SQL代表结构化查询语言,作为数据科学家或数据分析师,必须处理数据,因此,SQL知识对你至关重要,借助SQL,你可以执行查询和编辑存储在关系数据库中的信息,SQL用于管理大量数据库。
6. MATLAB
MATLAB是一种用于分析和可视化数据并执行数值计算的语言,你可以在MATLAB中导入数据,并通过内置的数学函数进行探索和分析。在MATLAB中,你可以绘图和可视化。
MATLAB语言支持向量和矩阵运算,你可以借助MATLAB进行统计分析。
这些是数据科学中最流行的语言,你可能会想:“ 我需要学习所有这些语言吗?“
答案是,学习所有语言不是强制性的,但是,如果你具备所有这些语言的知识,那就更好了。
现在,你可能遇到的下一个问题是:“ 我应该为数据科学学习哪种语言?”
我本人比较倾向这三种最常用的数据科学编程语言:Python ,R和Julia。
如前所述,Julia具有很高的速度和性能。因此,如果你拥有庞大的数据集,并且想要更快的结果,那么你应该使用Julia。
如果你是初学者,那么答案是Python。为什么?,因为Python是易于理解的语言。
如果你是一个有经验的人,我建议选择R,如上面说R用于数据分析,统计分析和数据可视化。
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