经理数据科学：编程语言
编程语言是用于实现许多强大的数据科学应用程序的工具。但是，它们太多了，为您的特定项目选择最佳的选择变得令人困惑。在本文中，我们将讨论数据科学的流行语言，并简要介绍每种语言。
编程语言
蟒蛇
Python 是一种现代的，通用的高级动态编程语言。它可以用于与Web应用程序集成或将统计代码合并到生产数据库中。有很多库可用于分析。
优点：
Python很容易学习。它具有较短的学习曲线和易于理解的语法。而且，与其他编程语言相比，它减少了代码行的数量。
Python是一种多用途语言。它允许与工作流程的每个部分集成。
Python是一个拥有活跃社区的开源软件。它不仅免费使用，而且Python程序员社区众多，您可以随意提问。
Python是跨平台的。它提供了在许多操作系统上运行的能力。
缺点：
Python可视化通常很复杂。Python有一些著名的可视化库，但是有时效果会更好，因为它们看起来并不令人满意。
Python的功能少于R，但是Python更加面向对象。
R是为统计分析而创建的一种编程语言。这就是为什么它在数据科学领域处于前沿。我们可以通过称为软件包的软件库来扩展基本R语言的功能。最受欢迎的软件包存储库是综合R归档网络（CRAN）。现在，它包含已发布的10
优点：
R是开源软件。因此，任何人都可以使用它，而无需购买许可证并进行更改。
R是跨平台的。它提供了在许多操作系统上运行的能力。
R通过不同的图表类型提供可视化的数据。
R由统计学家为统计学家开发。无需具备计算机科学方面的经验即可上手。
缺点：
R具有纯内存管理功能，因此R可以消耗所有可用内存。
R很慢。但是，开发了多个软件包来提高R的性能。
R没有内置的安全性。R由于缺乏Web安全性，因此不能用作后端服务器来进行计算。
斯卡拉
Scala 是众所周知的可扩展语言。它结合了面向对象的语言和功能语言的功能。Scala具有惊人的并发支持，这是并行处理大型数据集所需的许多流程的基础。
优点：
Scala是免费的，因此您不需要许可证。
Scala在范例中具有很高的功能。Scala履行其作为一流公民的职能。换句话说，函数可以作为其他函数的参数，作为值返回，分配给变量并存储在数据结构中。
Scala具有很高的运行速度。由于JVM，Scala比Python快10倍。
Scala是多范式的。Scala既是面向对象的又是功能性的。
缺点：
Scala的学习曲线陡峭。很难适应语法和类型系统，因为这很困难。
Scala有一个有限的开发人员池。找到Java开发人员并不是什么大问题，但是并不是每个人都可以在Scala中高效地进行编码。
由于在JVM上运行，Scala没有真正的尾递归优化。
朱莉亚
Julia 是一种用于数值计算的高级，高性能动态编程语言。完善的编译器，精确的数值，分布式并行执行以及广泛的数学函数库使Julia在数据科学领域很受欢迎。它的基本库主要是用Julia本身编写的。
优点：
Julia是免费的，因此您不需要许可证。
Julia已编译但未解释。因此，它以速度取胜。
Julia不仅可以用于数值分析。它可以用作通用编程。
Julia代码可以与其他用Python，C和Fortran编写的语言库结合使用。此外，我们可以通过PyCall库与Python代码进行交互，并在Python和Julia之间共享数据。
Julia可以提供元编程。它的程序可以生成其他Julia程序，并且可以修改自己的代码。
缺点：
朱莉娅没有正确发展。由于其最近进入，需要改进。Julia的工具不如他们希望的那样灵活和可靠。
Julia的包裹数量有限，因为它还很年轻，而且社区很小。与R和Python不同，Julia没有这么多种软件包。
朱莉娅无法确定问题。在确定问题和调试工具方面，Julia远远落后于Python和R。但是很快就有望为用户开发更多的工具。
Matlab的
Matlab 是众所周知的数值计算语言，可用于教育和工业目的。Matlab可以解决多个学科的问题，例如产品优化设计，数据的频谱和时间序列分析，信号处理，统计数据分析和模型制定以及图像处理。
优点：
Matlab通过高级数学方法来适合定量应用，例如信号处理，傅立叶变换，矩阵代数和图像处理。
Matlab具有出色的内置可视化功能。
Matlab通常会成为应用数学，工程学和物理等本科课程的一部分。这就是为什么它在这些领域中广泛使用的原因。
Matlab与第三方软件进行了交互。例如Simulink，CarSim，PreScan。
缺点：
Matlab需要许可证。但是有免费的替代品，例如Octave。
Matlab不能用于通用编程。
Matlab在处理数据时会占用大量计算机内存。因此，如果您的数据集很大，则会降低计算速度。
八度
Octave 是用于数值计算的高级编程语言。通过使用实际上类似于MATLAB的语言，它有助于数字地解决线性和非线性问题并执行其他任务。Octave是MATLAB的主要免费替代产品之一。Octave使用解释器执行Octave脚本语言。
优点：
八度是免费的，因此您不需要许可证。
Octave结合了图形用户界面（GUI）和命令行界面（CLI）。
倍频程适合应用数学，统计学等任务。
缺点：
八度不能用于通用编程。
如果要从Octave中的Matlab运行代码，某些功能可能会有所不同。
在处理数据时，八度会占用计算机的大量RAM和内存。因此，如果您的数据集很大，则会降低计算速度。
结论
总而言之。选择一种编程语言由您决定。我们的建议是考虑您的应用程序的目的，是否计划将来的集成等。此后，您可以选择最合适的选项。

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