编程语言对于追求成功的数据科学事业至关重要。在此处了解有关流行语言的更多信息-Go和Scala。编程语言让专业人士做更少的代码工作更容易理解。它帮助大数据专业人员组织他们的非结构化数据集。此外，使用代码的专业人员并不总是创建它的人。因此，编写代码应该更具交流性，以避免在交付数据科学项目时出现障碍。不用说，编程技能是大数据专业人员必备的技能之一。根据手头的任务、您希望如何将知识提升到一个新的水平、您的组织使用数据科学的方式以及您的编程语言的功效必须保持一致。在Python、Scala、Go、JavaScript、R、SQL等众多编程语言中，我们选择了两种主要的语言——Scala和Go进行讨论。专业人员根据项目和客户的要求规格选择这两者之一。Google开发的Golang或Go是一种静态类型和编译型语言，其工具、源代码和编译器都是免费和开源的。另一方面，Scala是一种为函数式编程提供支持的通用编程语言。它是由RobPike、RobertGriesemer和KenThompson开发的一种编程语言。Go语言的语法有点类似于C语言，并提供动态类型、垃圾收集、类型安全、可变长度数组和键值映射。Go语言的特性Go编程的重要特性包括：简洁明了的程序更快的编译时间支持环境采用模式内置并发支持-例如轻量级进程、通道和选择语句支持类型嵌入和接口生成静态链接的原生二进制文件没有任何外部依赖Go编程语言具有明显的优势。仅举几例，它们是：提高可用性和服务可靠性，因为它比包括Python和Java在内的语言更快对于具有Java或C知识的专业人员来说很容易，因为它具有相同的过程方法它是可扩展的性能，因为它仅占用2KB运行多个并发进程时的内存。它还可以在不使系统崩溃的情况下高效运行。组织更多地依赖Golang，因为它功能强大、开源且易于学习。Go语言的用例Golang使各行各业的企业受益。此处简要介绍了一些用例。Dropbox是一种云存储共享服务，通过Golang高效管理其网络上超过5亿用户。用于网络、云和分布式功能，例如Web服务器、API和Web应用程序。用于构建原生云计算的构建块，例如Kubernetes和Docker。替代传统同类产品。例如，Teleport是新版本的SSH服务器。非常适合创建工具和实用程序，因为它们可以快速启动并打包以便重新分发。说完这些，让我们转向另一个，Scala。作为一种编程语言的ScalaScala（可扩展语言）是一种多范式编程语言，由MartinOdersky创建，可以很容易地与函数式和面向对象的语言集成。对于数据科学专业人士来说很容易，因为它基于Java，而且每个数据科学专业人士都知道Java、C、C++或Python。它进一步推动了他们的数据科学事业。Scala的特性Scala是可扩展的、面向对象的和静态类型的。Scala是函数式的，因为每个函数都是一个值，每个值都是一个对象。抽象连贯且使用安全。Scala是可扩展的，因此很容易顺利地添加新的语言。Java和Scala运行在一个通用的执行平台上，即Java虚拟机(JVM)。Scala有助于以不可变的方式编写代码，从而可以轻松应用并行性和并发性。Scala的优点使用Scala的一些优点包括：提供方便的学习体验。提供代码复杂度优化。执行类似Java的功能，但使用更少的代码行。可与Java互操作和兼容。Scala的用例Scala对于开发新手和专家也很有用。一些用例是：数据工程师更喜欢在大数据和分析中广泛使用它。由于其可扩展性优势，它可以用于事务服务和并发系统。充当用于构建API和应用程序的高度并行的Web框架。在单个应用程序中创建高度分散的应用程序。根据领域构建库和框架。如果您选择这两个选项中的任何一个，那么我们建议Go对云原生应用程序具有成本效益。对于大数据和并发关键系统，Scala似乎是最好的选择。但是，这完全取决于您正在处理的客户项目。因此，作为一名数据科学专业人士，建议通过获得相关学位、获得大数据认证、学习多种编程语言以及出色的软技能和沟通技巧来具备技术技能。
