每个数据科学学习者最常问的问题：“对于数据科学家来说，什么是好的编程语言？”。GoodProgrammingLanguagesforDataScientists数据科学是热门领域之一，数据科学的薪水很高，每个人都想进入数据科学领域。在数据科学领域，企业供不应求，这是数据科学领域薪水高的一个重要原因。为了学习数据科学，最重要的技能是编程语言知识，大多数人都会遇到一个问题，“哪种编程语言？”。因为不只有一种语言可以用于数据科学，而是有多种编程语言可以用于数据科学。所以，首先，让我们从一些流行的数据科学编程语言开始，之后，我将比较一些最好的数据科学语言。1.PythonPython是数据科学领域最流行的编程语言之一。Python是一种面向对象的解释型高级编程语言。Python是一种易于理解的语言。它的语法易于阅读，即使是初学者也可以轻松理解其语法而不会出现任何复杂情况。Python有大量专用于数据科学的库和工具，Python也有一个庞大的社区，数据科学家可以在这里查询他们的查询。2.RR是另一种非常常用的数据科学开源编程语言，具有其他编程语言所没有的一些有趣的特性，这些特性对数据科学相关任务很有用。R还有一个统计计算和图形的软件环境，可以提供很多统计模型。借助R编程，您可以轻松绘制图形和执行其他与可视化相关的任务。3.JuliaJulia是高级动态编程语言的一种高级动态编程语言，它是一种较新的语言，流行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也用于执行与数据科学相关的任务。4、JavaJava是最古老和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执行任务，而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.SQLSQL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知识对您来说至关重要。使用SQL，您可以执行查询和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.MATLABMATLAB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，并通过内置的数学函数对其进行探索和分析。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，并非必须全部学习，但是，如果您了解所有这些知识，那就更好了。好吧。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？”我个人倾向于这三种最常用的数据科学编程语言：Python、R和Julia。如前所述，Julia具有出色的速度和性能。所以，如果你有庞大的数据集并且想要更快的结果，那么你应该使用Julia。如果你是初学者，那么答案就是Python。为什么？，因为Python是一种易于理解的语言。如果你是有经验的人，我推荐选择R，上面说了，R是用来做数据分析、统计分析和数据可视化的。
