5种流行的数据科学语言-您应该选择哪种职业？
数据科学是增长最快的行业之一，其提供了大量满足您需求的工具
让我们讨论一下不同的数据科学语言，并确定如何选择最佳语言
介绍
Python还是R或SAS？我应该学习哪种数据科学语言？
如果您曾经问??过这个问题或已经回答过，请举手。我敢肯定，你们所有人都会遇到选择“完美”编程语言来开始数据科学事业的永恒难题。
就是这样–这里没有一种适合所有情况的尺寸。数据科学没有所谓的“完美”语言。每种语言都有其自己独特的特性和功能，使其可用于某些数据科学专业人员。
数据科学语言
而且选择不仅限于Python，R和SAS！正如我们将在本文中看到的那样，我们正处在编程语言的黄金时期。
某些语言可能适合于快速原型制作，而其他语言则可能适合企业级。因此，让我们一劳永逸地消除困惑，然后看看哪种语言最适合您的数据科学职业目标。
建立职业道路的最佳方法是在专业导师的帮助下，他/她已经在整个行业中找到了自己的道路。Analytics Vidhya的Blackbelt +就是这样一个程序，您所有的困惑都将变成解决方案。
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目录
数据科学语言竞争者
蟒蛇
[R
朱莉亚
爪哇
C / C ++
这些数据科学语言的比较点
易于学习
数据处理能力
图形功能
社区
工作场景
让我们看看我们的数据科学语言竞争者
蟒蛇
数据科学语言-Python
Python是一种通用的高级解释语言，在数据科学，Web开发和快速应用程序开发中迅速发展。它的易用性和学习性无疑使它很容易适应初学者。
Python具有高效的高级数据结构和有效的面向对象程序设计。它拥有完备的基础库以及大量的数据科学库，使其成为最强大的竞争对手之一。
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数据科学用Python
R语言
数据科学语言-R
爱统计？让R成为你的好朋友！
R是用于统计和数学计算的语言和环境，以及用于绘制图形的大量库。R是一个开源项目，它擅长于数据处理能力和高效的阵列操作。
R包含大量的统计函数和库，用于线性和非线性建模，时间序列建模，聚类，分类等。是什么使R与通用数据科学语言不同？它由高质量的绘图组成，必将帮助您进行分析。
朱莉亚
“走路就像蟒蛇。像C一样运行。”
朱莉亚
朱莉娅（Julia）的这句话引述了该语言的要旨。Julia是由著名的麻省理工学院开发的，其语法是从其他数据分析库（如Python，R，Matlab）开发出来的。
它是一种高级语言，具有与Python一样友好的语法以及与C相当的性能。它提供了复杂的编译器，分布式并行执行，数值精度和广泛的数学函数库。
今天，您可以通过这篇精彩的文章开始使用Julia –
与Scratch的Julia一起学习数据科学的综合教程
爪哇
数据科学语言-Java
Java是数据科学中教授最少的语言，但是大多数已部署的机器学习项目都是用这种语言编写的。它最初由Sun Microsystems的James Gosling开发，后来被Oracle收购。
它是一种通用的高级语言，已成长为移动和Web开发领域中最流行和采用的语言之一。Hadoop，Hive等许多大数据应用程序都是用Java编写的。同样，随着流行的机器学习库（例如Weka）的出现，Java在数据科学家中也很流行。
C / C ++
C ++
C / C ++可能是较旧的语言之一，但它们在数据科学领域迄今仍与之相关。尽管您找不到像Python中可用的那些花哨的机器学习库，但是这些语言在大数据领域具有很强的相关性，例如C / C ++的MapReduce框架的实现。
C / C ++是一种低级语言，导致它在数据科学家中不那么受欢迎，但其计算速度却无与伦比。
因此，哪种数据科学语言适合您？
在这里，我们将使用一个框架来比较我们上面提到的每种数据科学语言。这个想法是为了帮助您了解哪些要点适合您，以便您选择适合自己职业的语言。
易于学习
毫无疑问，Python是最简单，最优雅的语言之一。它的易用性使其成为了首选语言。它甚至没有变量声明！就这么简单。这些功能可帮助您专注于重要的事情，而不必花费大量时间调试脚本。
R有一组非常特定的用户，主要关注统计分析。因此，您必须事先习惯统计概念。从编程的角度来看，R具有陡峭的学习曲线。它要求您学习和理解编码。它是一种低级编程语言，因此简单的过程可能需要更长的代码。
如上所述，Julia从某些现有的数据科学语言（如Python，R和Matlab）继承了其语法，因此，如果您以前使用过这些语言，那么跳到该语言将很困难。
如果您来自编程背景，那么您必须已经熟悉Java和C / C ++之类的语言。前者相对较容易学习，而后者则相当庞大，需要很长时间才能掌握。
对于程序员，您绝对可以从首选的语言跳入机器学习，但对于新手，则可以从Python或R开始。
数据处理能力
R计算内存（RAM）中的所有内容，因此计算受到32位计算机上RAM数量的限制。这已不再是这种情况。Python和R具有良好的数据处理能力和用于并行计算的选项。我觉得这不再是一个很大的区别。
Julia具有出色的数据处理功能，并且比Python像C语言一样高效运行，速度要快得多。
Fink，Hadoop，Hive和Spark等大多数用于大数据的流行框架和工具通常都是用Java编写的。其中包括Fink，Hadoop，Hive和Spark。
C / C ++是一种相对底层的语言，提供了更高的效率和速度，但显然是一项耗时的任务。
图形能力
任何数据科学项目的一个重要方面是其可视化的质量。您的第一种数据科学语言必须具有出色的可视化功能。
Python带有大量可视化库，例如matplotlib，plotly，seaborn。您可以以条形图，散点图等形式可视化数据，并根据需要自定义大小和轴。
R在数据可视化方面具有很强的据点。它是为分析人员和统计人员可视化结果而构建的。ggplot是最受欢迎的库之一。您可以制作静态和动态图形，这些图形肯定会以直观的方式表示您的数据。
Julia仍处于数据可视化和社区支持的新生阶段。它没有提供Python和R提供的多样性，但是请不要误认为它是失败者。JuliaPlots提供了许多简单而强大的绘图选项。
Java和C / C ++通常用于需要更多自定义的应用程序和特定于应用程序的项目中。这些不包含众所周知的数据可视化库，例如Python和R。
如果您期望基于数据科学的角色需要高频数据可视化，而不是建议您使用R（用于统计分析）或Python（机器学习和深度学习）
社区
数据科学语言-社区
您想知道社区为什么重要吗？使用开放源代码库时，社区贡献成为主要因素。由于这些库是完全免费的，因此贡献者才能使任何库成功。所有这些语言的唯一缺点是没有客户支持。
Python和R在数据科学和数据分析方面拥有非常强大的社区，这就是我们拥有成千上万的新库的方式。许多专业人员对Julia感到满意，因此社区在不断发展。
Java，C / C ++在数据科学和分析方面没有强大的社区。
工作场景
数据科学语言-工作
Python和R是使用最广泛的开源数据科学语言，初创公司正在寻求雇用具有这些技能的专业人员。专为Julia招聘的公司绝对很少。这些公司通常将Julia的技能称为研究领域的补充人员或组织。
企业公司仍然使用Java作为部署数据科学项目的主要语言。因此，将Java作为基本技能。
研究组织或发烧友都使用用于机器学习项目的C / C ++。
题库