2020年数据科学的顶级编程语言

一个编程语言就好比是开发的超级大国。每隔一段时间，就会弹出一种新的编程语言或对现有语言的更新，试图提供更快，更优化的结果。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方法，可能对另一项目不起作用。数据科学就是这样一个趋势领域，对效率和高性能结果的需求猛增。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：

1.确切的任务是什么？

2.数据科学可以通过什么方式为您提供帮助？

3.您对已经知道的编程语言有多熟练？

4.您准备好将您的知识提高到一个新的水平吗？

5.您的组织以何种规模使用数据科学？

6.您是否有兴趣学习高级数据科学？

7.2020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。您可能已经熟悉一些流行的编程语言，而其中的一些可能对您来说是全新的。

　　一、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。它具有高度的代码可读性，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功能包括：

1.支持功能强大的数据科学库，例如Keras，Scikit-Learn，matplotlib，TensorFlow等。

2.非常适合数据收集，分析，建模和可视化等任务。

3.支持多种文件导出和共享选项。

4.带有强大的社区以获得支持。

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许多动作，而不是以大量琐碎的代码引起读者的注意。

　　二、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。支持JavaScript的一些令人信服的理由是：

1.允许创建可视化数据分析。

2.支持各种现代机器学习库，例如TensorFlow.js，Keras.js和ConvNetJs。

3.更易于学习和使用。

　　三、Java

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。Java提供的其他主要好处包括：

1.提供多个IDE来快速开发应用程序。

2.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。

3.轻松扩展即可从头开始构建复杂的应用程序。

4.能够更快地交付结果。

　　四、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等第三方接口使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在R中修改数据对象。编程语言R的主要优点是：

1.提供有效的数据处理和其他数据分析工具。

2.提供了许多选项，可以为数据分析创建出色的图。

3.允许使用健壮的社区构建软件包扩展核心功能。

4.包括活跃的贡献者社区。

　　五、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C/C++由于其低级的性质而成为DataScience初学者编程语言中较复杂的方面，但它仍被越来越多地用于构建可用于DataScience的工具。

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，C确实有一些优点，如下所述：

1.当底层算法也用C编写时，能够提供更快，更好的结果。

2.由于其高效的特性，其速度比其他编程语言要快。

　　六、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的重要性的功能包括：

1.SQL的非过程性质使您可以专注于What，而不是Why。

2.与编程语言和数据库管理系统很好地集成。

3.帮助您连接到数据以更好地理解数据。

4.允许更顺畅地管理大量数据。

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