数据科学的流行编程语言

Hassan是一名数据科学家，他获得了赫瑞瓦特大学的数据科学硕士学位。

数据科学正在蓬勃发展，许多编程语言都可以用于数据科学。当然，有些更受欢迎，但都有优点和缺点。在本文中，我将讨论一些用于数据科学的顶级编程语言。

1.Python

Python是一种非常适合初学者的编程语言，因为与其他语言不同，在开始编写有效的代码之前，Python不需要记住那么多的词汇。它也很容易读、写和理解。那么它在数据科学领域是如何工作的呢?

Python是免费和开源的，这使得它对那些希望以最小的初始投资尝试数据科学的人很有吸引力。它在大型程序员团队中也很受欢迎，如果你在一个固有的协作环境中工作，这是一个很好的选择。此外，该语言的灵活性和易用性使初学者很容易上手。但是这种灵活性也意味着Python比其他语言更容易受到威胁。

Python可用的标准库和第三方包使您可以轻松地使用数据执行各种任务。这包括清理数据并将其导出为不同的文件格式，将数据转换为图形表示，并使用机器学习算法。它的流行也意味着许多人正在努力扩大可用的软件包数量。如此多的选择对于学习Python的初学者来说可能是压倒性的，但最终在他们开始解决数据问题时为他们提供了更多的选择。

Python语言被设计为易于阅读和编写，使其成为初学者的绝佳选择。但它也足够强大，有经验的程序员可以轻松地创建复杂的程序，比如科学研究和机器学习中使用的程序。这意味着您可以快速入门，然后随着Python知识的发展继续学习新的技能。

2.R编程

R是一种开源编程语言，专注于统计分析、图形和在多个平台上运行的能力。R编程语言通常被数据挖掘人员和统计人员用于开发统计软件和数据分析。R语言通过用户为特定功能或研究领域创建的包具有高度的可扩展性。许多附加包都可以从综合R存档网络(CRAN)中获得，CRAN是R包的在线存档。

R特别适合于数据分析和图形处理。它包含通过基本包提供的大量统计函数集合。这些函数中有相当一部分是用c++编写的，这使得R能够在大多数系统上非常高效地运行。R也可以是需要可编程接口的应用程序的脚本语言。

3.Java

Java是一种通用语言，用于在低级系统中开发软件。它已被用于各种应用程序，包括web开发、游戏和移动应用程序开发。然而，Java健壮的处理能力使其成为数据科学的绝佳选择。数据科学家可以使用Java处理来自不同来源的数据，分析数据并创建图形和可视化。

Java是一种可靠的面向对象方法，可以应用于许多现实问题，而且它的健壮性使它非常适合需要并发编程的应用程序。它非常适合在多核处理器上运行的大规模应用程序，并且易于扩展，因为每个核都可以独立于其他核处理其进程。此外，Java的动态特性允许开发人员在活动环境中添加或更新现有特性，而无需重新启动程序。

Java作为一种通用语言的流行使其成为数据科学的理想选择，因为它可以用来解决几种不同类型的问题。此外，它还通过许多可访问的框架和工具提供强大的社区支持，允许开发人员以最小的工作量快速构建可扩展的应用程序。

4.Scala

Scala编程语言是数据科学项目的绝佳选择，因为它具有几个基本特性。

Scala是静态类型的，因此很容易在开发早期捕获错误。此外，编译器会告诉你是否犯了错误，并建议进行修复。在编码阶段，这是一个巨大的帮助，这样您就不必在调试阶段花费时间，甚至更糟的是，在部署之后，当您需要修复一个错误时。

Scala可以与Spark一起使用，也可以使用Spark的Scala API与Hadoop一起使用。此外，Scala还提供了函数式编程功能，允许开发人员编写可读性强的简洁代码。找到另一种提供这种特性组合的语言并不容易，这对数据科学工作非常有利。Scala还有一个很棒的社区，由经验丰富的开发人员不断开发。这意味着您可以访问一个活跃的论坛，在那里您可以询问关于Scala的问题或在编码时遇到的任何问题。

该语言提供了许多不同的解决问题的方法，这使得它非常灵活和容易学习。同时，Scala也很引人注目，并提供了许多不同的解决问题的方法。这使得它成为数据科学工作的一个很好的工具，因为它允许您决定如何解决问题，并允许您访问所需的所有工具。

5.茱莉亚

Julia是一种通用编程语言，提供可伸缩的性能，甚至适用于大型应用程序。它已经被用于金融、网络应用、数据科学和机器学习的项目。与其他语言相比，Julia有几个优势:

• 开发速度(Julia可以在笔记本电脑上运行)
• 简单的学习曲线，良好的文档
• 社区支持(Julia是开源的)。

Julia的语法类似于MATLAB或Python，这意味着您几乎可以用这种语言做任何事情——如果您不想依赖R或Python之类的外部库(尽管有很多可用的库)。

6.SQL

SQL编程语言是数据科学中的基本技能之一，非常适合于涉及大量数据的数据操作任务。SQL是一种声明性语言，这意味着它不像一些传统编程语言那样是命令式的。你创建一个查询，告诉数据库你想要做什么，而不是指示计算机执行命令或执行操作(这在SQL中发生)。

作为数据科学家，您应该能够编写和读取几种类型的SQL查询。其中包括可以从表中检索数据并将多个表连接在一起的简单函数，可以对不同数据集执行分析的更复杂函数，甚至可以汇总大量行的数据的聚合函数。

您可能还需要使用SQL语法编写存储过程。它们提供了一个接口，用于处理数据库，而不必直接查询数据库。由于存储过程是提前创建的，因此允许您执行预先确定的任务，而不是简单地从表中提取信息。为了使程序能够访问存储过程，必须通过特殊语法创建入口点。

7.JavaScript

虽然有许多语言用于数据科学，如Python、R和Scala，但JavaScript是一个特殊的情况。它主要用于前端开发(UI开发);当你考虑做数据科学的时候，这不是你真正想到的。但由于其庞大的社区和丰富的开源库，它在数据科学领域的受欢迎程度最近有所提高。

更复杂的是，有许多方法可以将JavaScript用于数据科学。例如，您可以使用Node在您的机器上或某个云平台(如AWS)上运行代码来执行相同的操作。此外，您可以使用R或Python等库在JavaScript中进行一些计算，或者您可以编写纯JavaScript来解决您的问题。但是，一旦深入了解细节，就会清楚地发现在数据科学中使用JavaScript有许多不同的方法。

结论

那么，哪种是最好的数据科学编程语言呢?答案取决于你的需求和喜好。您可能听说过Python是一个很好的开始，或者R可以帮助您快速开始建模。但在你做出决定之前，请仔细阅读我在本文中介绍的所有选项。

现在去编码吧!

据作者所知，这些内容是准确和真实的，并不意味着要取代来自合格专业人士的正式和个性化的建议。

©2022哈桑