数据分析师必须知道的编程语言如果你想进入数据分析领域，你是否为选择一门编程语言学习而迷茫？目前流行并被广泛接受的编码语言包括Python、R、Scala、Hadoop语言（Hive、Pig等）、Java和SAS。然而，Java语言正在迅速失去光彩，目前从事大数据项目的数据分析师中只有12%比其他任何语言都更喜欢Python。截至2019年4月，LinkedIn最受欢迎的数据分析技能根据LinkedIn2020年的一项调查，从上到下排名前三的数据分析技能分别是Python、R和SQL。尽管事实上R语言驱动了大约50%的大数据操作，而SAS语言占全球所有数据分析工作的36%。Python用于所有正在进行的数据分析项目的35%，而其他项目仅占10%。在本文中，我们将讨论四种流行的大数据编程语言——Python、R、Java和Scala。但是，在继续讨论细节之前，让我们先讨论一下哪种编程语言最适合您的大数据职业抱负，以及原因。确定最适合您的数据分析编码语言在继续为您选择最佳大数据编程语言之前，请问自己以下问题：您现在手头有什么任务？所选的数据分析编程语言是否符合您的长期职业规划？您在已知的编码语言中具备哪些能力？您是否做好了进入下一个专业级别的心理准备？您的组织或准公司在多大程度上部署了数据分析？您准备好接受高级数据分析概念了吗？训练了吗？现在，让我们继续讨论目前用于全球大数据项目的数据分析师和工具的四大编程语言。1.RR是统计学家的语言。但几乎所有高级大数据分析师都知道口头语言，因为它变得越来越必要。初级大数据分析师也可以通过SAS、Matlab和OCTAVE的加速学习掌握上述编程语言。R确实可以作为一种强大的数据分析编码语言，但在典型的数据分析项目中，它不如通用编码语言强大。例如，如果您可以使用R语言执行一个很棒的模型，但在将其部署到生产环境之前，您必须将其转换为Scala或Python。在执行诸如为集群控制系统编写代码等任务时，R不如其他流行的数据分析编程语言有效，因为调试过程会变得非常困难。2.PythonPython是目前非常流行的数据分析编程语言，跨行业、跨地域的大数据分析师都熟悉这门语言。如果有人正在组建一个大数据开发团队来处理他们公司的数据分析业务，Python相对容易部署，因为它易于学习（对于大数据工程师来说，它只是另一种面向对象的编码语言）。此外，Python具有使人类更容易阅读的明显优势。3.ScalaScala属于JVM（JavaVirtualMachine）生态系统，这使得它立即变得强大和高度灵活。它是面向对象和函数式语言的完美结合，在金融领域非常流行，公司需要处理大量分散的数据（想象一下社交媒体数据量和相关分布的程度）。Spark和Kafka由Scala支持。此外，与Java相比，用Scala编写的代码更少，您可以做更多的事情。4.Java事实上，几十行Scala代码就相当于几百行Java代码。然而，最新版本的Java已经取得了显着的改进。虽然它永远不会像Scala那样卑鄙和精简，但它也有与Java相关的独特优势，例如它在Hadoop和其他一些大数据工具和框架中的默认栖息地。此外，就HDFS、Spark、Storm、ApacheBeam和MapReduce等JVM生态系统产品而言，Java是数据分析编码领域的王者。结语那么，最终归结为这四种语言之间的选择？好吧，这完全取决于您在未来的职业生涯中将从事哪个数据分析项目。当涉及到核心分析时，R将是最适合考虑的语言。当您计划使用神经网络时，Python应该是您的选择。要找到理想的生产流程解决方案，Java将是理想的部署语言。然后，有R&Python可以解决人类已知的任何数据分析问题，尤其是当两者结合部署时。
