每个数据科学学习者最常问的问题是：“对于数据科学家来说最好的编程语言是什么？”。
数据科学家的最佳编程语言
数据科学是最热门的领域之一，数据科学的薪资很高，每个人都想进入数据科学领域。在数据科学领域，企业需求高但供给低，这是数据科学薪资高的最大原因。
为了学习数据科学，最重要的技能是编程语言的知识，大多数人都会遇到一个问题：“哪种编程语言？”。因为数据科学不只有一种语言，数据科学有多种编程语言。
所以，首先，让我们从一些最流行的数据科学编程语言开始，然后，我将比较一些最适合数据科学的语言。
1.Python
Python 是数据科学最流行的编程语言之一。 Python 是一种面向对象的、解释性的高级编程语言。 Python 是一种易于理解的语言。它具有易于阅读的语法，即使是初学者也可以轻松理解，没有任何复杂性。
Python 拥有大量专用于数据科学的库和工具，并且 Python 还拥有一个大型社区，数据科学家可以在其中查询他们的查询。
2.R
R 是另一种最常用的数据科学开源编程语言，它具有其他编程语言中没有的一些有趣功能，可用于数据科学相关任务。
R还有统计计算和图形的软件环境，可以提供许多统计模型。通过 R 编程，您可以轻松绘制图形并执行其他与可视化相关的任务。
3.朱莉娅
Julia 是一种用于高级动态编程语言的高级动态编程语言。它是一种较新的语言，其受欢迎的原因是它的速度和性能。
Julia 具有类似于C 语言 的快速性能，Julia 也用于执行数据科学相关任务。
4.Java
Java是最古老、最流行的编程语言之一，各种流行的大数据工具如Spark、Flink、Hive、Spark、Hadoop都是用Java编写的。许多组织使用 Java 来执行任务，Java 拥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，您必须处理数据。因此，SQL知识对你来说至关重要。借助 SQL，您可以执行查询并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以及执行数值计算的语言。您可以在 MATLAB 中导入数据并通过内置数学函数探索和分析它。在 MATLAB 中，您可以绘图和可视化。
MATLAB语言支持向量和矩阵运算，您可以使用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，并不是必须学习所有语言，但如果你了解所有语言那就更好了。
现在，您可能会遇到的下一个问题是：“我应该为数据科学学习哪种语言？”
我个人更喜欢这三种最常用的数据科学编程语言：Python、R 和 Julia。
如前所述，Julia 具有高速度和高性能。因此，如果您有庞大的数据集并且想要更快的结果，那么您应该使用 Julia。
如果您是初学者，那么答案是 Python。为什么？ ，因为Python是一门易于理解的语言。
如果你是有经验的人，我建议选择R，如上所述R用于数据分析、统计分析和数据可视化。
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