2020年数据科学的顶级编程语言TOP10

开发人员通常会发现自己迷上了各种各样的编程语言，从而决定为下一个项目选择哪种编程语言。

所有编程语言都不尽相同，在许多情况下，对一个项目或需求有效的语言、可能对另一项目或需求无效。数据科学就是这样一个趋势领域，其中随着项目对效率和高性能的需求猛增。本文将介绍其中一些顶级编程语言。

为数据科学职业道路选择最佳编程语言时需要考虑的事项

现在，在我们跳到涵盖数据科学的一些顶级编程语言的部分之前，下面提到的是您应该问自己的几个问题：

• 确切的任务是什么？
• 数据科学可以通过什么方式为您提供帮助？
• 您对已经知道的编程语言有多熟练？
• 您准备好将您的知识提高到一个新的水平吗？
• 您的组织以何种规模使用数据科学？
• 您是否有兴趣学习高级数据科学

2020年数据科学的顶级编程语言

现在您已经回答了上面的问题，让我们继续下一部分。从这里开始，我们希望引起您对数据科学最常用的编程语言的关注。您可能已经熟悉了一些流行的编程语言，而其中一些可能对您来说是全新的。

使用Python进行编码的乐趣应该在于看到简短，简洁，易读的类，这些类以少量清晰的代码表达很多动作，而不是使琐碎的代码泛滥成灾。
-Guido van Rossum

1. Python
Python 在数据科学的顶级工具中 占有至关重要的地位， 并且通常是机器学习，深度学习，人工智能等领域的一系列任务的首选。它具有很高的代码可读性，因此是面向对象，易于使用且对开发人员非常友好的。

Python庞大的丰富库生态系统 和用于各种目的的实现使其成为一个真正的多面选择。Python提供的其他一些重要的突出功能包括：

点评：

支持功能强大的数据科学库，例如 Keras，Scikit-Learn，matplotlib，TensorFlow 等
非常适合 数据收集，分析，建模和 可视化等任务
支持多种文件导出和共享选项
带有强大的社区以获得支持

JavaScript：不要以我的坏地方来判断我，要学习好东西并坚持下去！
-埃里克·弗里曼

2. JavaScript
在 多范式和事件驱动的脚本语言 JavaScript的 是Web开发上的编程语言之一。使用JavaScript，开发人员可以创建 丰富的交互式网页，而JavaScript的这一特性使其成为创建精美可视化效果的绝佳选择 。

JavaScript在数据科学中的其他用途包括 管理异步任务和处理实时数据。

点评：

允许创建可视化数据分析
支持各种现代机器学习库，例如TensorFlow.js，Keras.js和ConvNetJs，仅举几例
更易于学习和使用
顶级数据科学JavaScript库

如果Java具有真正的垃圾回收，则大多数程序将在执行时将其删除。
—罗伯特·塞威尔

3. Java
编写一次，随处运行
Java编程语言 可能看起来很老，但不要让它愚弄您。作为一些首选的开发堆栈，一些顶级企业长期以来一直将其用于安全的企业开发 。为了迎合数据科学领域的蓬勃发展，Java提供了诸如 Hadoop，Spark，Hive，Scala和Fink之类的工具。

Java虚拟机是开发人员在企业环境中编写用于分布式系统，数据分析和机器学习的代码的流行选择。

点评：

提供多个IDE来快速开发应用程序
用于涉及数据分析，深度学习，自然语言处理，数据挖掘等任务
轻松扩展即可从头开始构建复杂的应用程序
能够更快地交付结果

4. R
R 是一个开源软件环境，主要用于处理 数据科学中事物的 统计和图形方面。 时间序列分析，聚类，统计测试，线性和非线性建模只是R提供的许多统计计算和分析选项中的一部分。

RStudio和Jupyter之 类的第三方接口 使R的使用更加容易。R 具有出色的可扩展性，由于其强大的面向对象特性，经常允许其他编程语言轻松地修改R中的数据对象。

点评：

提供有效的数据处理和其他数据分析工具
提供了许多选项，可以为数据分析创建出色的图
允许使用健壮的社区构建软件包扩展核心功能
包括活跃的贡献者社区

5. C / C ++
C是 最早的编程语言之一，大多数更新的语言都使用C / C ++作为其代码库，R就是这样的示例。使用C / C ++需要对编程的基础有深刻的理解。

尽管由于C / C ++的底层特性，它对于数据科学初学者来说是编程语言中较复杂的方面之一，但它越来越多地用于构建可用于数据科学的工具。

以 TensorFlow为例，其核心是用C ++编写的，而其余部分则是用Python编写的。但这还不是全部。

点评：
当底层算法也用C编写时，能够提供更快，更好的结果
由于其高效的特性，它比其他编程语言要

6. SQL
作为一名程序员，我确定您一定 在生活中使用过 SQL。SQL不仅将您连接到数据库，而且还起到了至关重要的作用，也就是说，它仅需少量查询就可以从大量数据中为您提供事实和统计信息。

一些增强SQL在简化数据科学中各种任务（例如数据预处理）的重要性的功能。

点评：

SQL的非过程性质使您可以专注于What，而不是Why
与编程语言和数据库管理系统很好地集成
帮助您连接到数据以更好地理解数据
允许更顺畅地管理大量数据

7. MATLAB
MATLAB 主要是 为执行高级数值计算而设计的 数学计算环境，并附带各种工具，可以帮助您执行诸如矩阵处理，数据和 函数绘图等 操作。

使用MATLAB，您可以轻松 解决最棘手的数学和统计问题 。它在学术界广泛用于线性代数和数值分析的教学。

点评：

允许实施算法和创建用户界面
带有强大的数学函数集合
提供内置图形以创建自定义数据图和可视化
实现无缝扩展

8. Scala
Scala 是一种 在Java虚拟机 上运行的高级编程语言， 可以使Java的使用更加轻松。Scala可以与Spark有效结合使用，以处理大量孤立数据。底层的并发支持使Scala成为 构建高性能数据科学框架（如 Hadoop）的理想选择。Scala的主要产品包括：

稳定，通用，在某些情况下可以更快地提供结果
随附超过175000个库，扩展了Scala的功能
支持各种IDE，例如IntelliJ IDEA，VS Code，Vim，Atom，Sublime Text，甚至在您的浏览器中
提供强大的社区支持

9. Julia
一种新的技术计算方法
Julia 是一种 动态类型的多功能 编程语言，但为数值分析和计算科学分析提供了合适的选择。尽管是高级编程语言，但是如果需要，Julia也可以用作低级编程。

Julia已被一些知名企业用于各种任务，包括 时间序列分析，风险分析，甚至太空任务计划。

点评：

专注于提供高性能
对包管理器的内置支持
提供数据可视化，多维数据集上的操作以及用于深度学习的强大工具
支持并行和分布式计算

10. SAS
SAS是 Statistics Analytical System的缩写，是一种 工业级软件环境， 专门用于商业智能，预测分析和高级分析。

SAS还允许用户仅出于高级统计分析的目的来 挖掘，更改和管理 来自各种来源的数据。

软件环境分为提供上述功能的工具集。其中一些涵盖了演示文稿，一些涵盖了数据管理，一些涵盖了质量控制，还有一些其他功能，例如代码编辑器和项目管理器，网格计算管理器等等。

结论：

整篇文章中，我们介绍了一些数据科学的顶级编程语言。这些语言中的每一种都有其优势，与其他语言相比，往往能提供更好，更快的结果。数据科学的领域 极其广泛 ，通常可能需要用于各种任务的一组不同的工具。

为自己配备一种以上的编程语言可以保证帮助您在处理数据时克服独特的挑战。如果您是一名新兴的数据科学家，则应从上述编程语言入手，因为它们是目前需求最大的语言。