几十年前，还没有数据科学家这个职位。有些员工过去常常分析、组织和清理数据。但他们不像数据科学家那样真正的职业。现代数据科学家拥有许多公司正在寻找的非凡技能。

如果一个人想成为这个不断发展的职业的一部分，并且有兴趣成为一名数据科学专业人士，那么了解最常用的数据科学编程语言是很重要的，因为它们非常强大和复杂。它已成为跟上当今科技行业最新进展的关键方面。


数据科学的顶级编程语言有很多，很难说哪种语言是数据科学的最佳语言。

在本文中，让我们了解数据科学中最常见的顶级编程语言。

· java
Java 是当今世界上使用最广泛和最流行的编程语言。它也被认为是选择最多的数据分析语言之一。由于有 Java 虚拟机技术，该语言很容易在不同平台上实现。许多开源大数据堆栈都是用 Java 虚拟机编写的。

Java 的一些显着优势是：

非常容易使用
快速调试
便携式和自动内存管理
能够产生吸引人的图形。
Java 支持许多库，例如 Java 机器学习库。Java被认为是最常用的机器学习之一。如果一个人想在数据科学领域出类拔萃，那么他们必须对 Java 基本概念有很好的了解。

· C++
Bjarne Stroustrup 在 1983 年开发了 C++。它也被称为“最快的编程语言”，这也是它被广泛用于桌面应用程序开发、电脑游戏以及搜索引擎开发的主要原因。例如，Google Chrome 是基于 C++ 构建的。

对于几个项目，开发时间被认为是非常关键的，这就是使用 C++ 的原因，因为它的响应时间较短。这种C++ 数据科学主要用于开发复杂的产品，例如云系统、企业软件和银行软件。

·Python
最流行的数据科学编程语言是 Python。由于其可扩展性、灵活性和简单性，它被广泛用于所有主要公司。它的语法非常简单，编码也非常少。它还提供了许多随时可用的库。

Python 是开源的，可用于开发人员认为需要的任何类型的更改。这被认为是数据科学不断发展的最佳语言，通过使其语法更简单并有助于提高效率。它是独立于平台的，并且可以与其他编程语言很好地协作。

这是一种高级的通用编程语言，主要用于数据科学，它还提供了大量的专用库。下面列出了一些 Python 库：

Numpy
Pandas
Scikit Learn
Matplotlib
·SQL和NoSQL
SQL或结构化查询语言用于查询和处理关系数据库中的大量数据和处理信息。非结构化数据以文档格式存储在 NoSQL 数据库中。NoSQL 数据库查询需要不同于 SQL 的专有语言。

·R
这是高度使用的数据分析语言之一。它的结构和语法是为了处理分析任务而开发的。它是最吸引企业的编程语言之一，因为它具有管理大量复杂数据的能力。它由确保更轻松地管理分析的软件包组成。下面列出了一些软件包：

ggplot2
Dplyr

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