数据科学的语言有哪些

‘壹’ 大数据开发常用的编程语言有哪些

1、Python语言
如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。十多年来，Python在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理（NLP）等领域。因而，如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。同样，说到神经网络，Python同样游刃有余，有Theano和Tensorflow；随后还有面向机器学习的scikit-learn，以及面向数据分析的NumPy和Pandas。
还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式，将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一，不过这年头，这个概念证明大有用途，以至于出现在了奉行读取－读取－输出－循环（REPL）概念的几乎所有语言上，包括Scala和R。
Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是“一等公民”。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。
与R相反，Python是一种传统的面向对象语言，所以大多数开发人员用起来会相当得心应手，而初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营，一派觉得“这非常有助于确保可读性”，另一派则认为，我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置，就要迫使解释器让程序运行起来。
2、R语言
在过去的几年时间中，R语言已经成为了数据科学的宠儿——数据科学现在不仅仅在书呆子一样的统计学家中人尽皆知，而且也为华尔街交易员，生物学家，和硅谷开发者所家喻户晓。各种行业的公司，例如Google，Facebook，美国银行，以及纽约时报都使用R语言，R语言正在商业用途上持续蔓延和扩散。
R语言有着简单而明显的吸引力。使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。
R语言最伟大的资本是已围绕它开发的充满活力的生态系统：R语言社区总是在不断地添加新的软件包和功能到它已经相当丰富的功能集中。据估计，超过200万的人使用R语言，并且最近的一次投票表明，R语言是迄今为止在科学数据中最流行的语言，被61%的受访者使用(其次是Python，39%)。
3、JAVA
Java，以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 “如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那么你会发现，Java是它们所有数据工程基础设施的基础语言，”Driscoll说。
Java不能提供R和Python同样质量的可视化，并且它并非统计建模的最佳选择。但是，如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。
4、Hadoop和Hive
一群基于Java的工具被开发出来以满足数据处理的巨大需求。Hadoop作为首选的基于Java的框架用于批处理数据已经点燃了大家的热情。Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。

‘贰’ 大数据主要学什么语言

java可以说是大数据最基础的编程语言，据我这些年的经验，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的（当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的，逆了个天）。

一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景
二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。
说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香。

‘叁’ 数据分析师应该学习哪些语言

1、R语言：免费、开源;专门为统计和数据分析而开发，基础安装也包含全面的统计功能和函数;数据可视化功能强大。

2、Python语言：是一门主流编程语言，有着广泛的在线支持;有诸如谷歌 Tensor flow 这样优秀的 package，使得机器学习框架都偏向于采用Python语言;易于学习，入门容易。

3、SQL语言：SQL 是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统，是最重要的关系数据库操作语言。

4、Java语言：Java 是静态面向对象编程语言的代表，具有面向对象、分布式、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点，目前由甲骨文公司提供技术支持。

5、Scala语言：一门多范式的编程语言，类似 Java，于 2004 年问世，设计初衷是实现可伸缩的语言，并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。

6、Julia语言：是一款刚出现没几年的面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言。

‘肆’ 大数据专业需要学习什么语言

1、大数据专业一般学习的语言都是Python。Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。尤其是在大数据领域，使用越来越广泛。

2、也可以学习JAVA，java语言是现阶段全球范围使用最广泛的语言，在大数据领域也可以使用。

3、也可以使用R语言。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

4、希望对你有帮助。

‘伍’ 大数据应该学习什么语言

大数据专业语言主要以java、python为主，课程知识点多，难度大，而且有本科学历要求！

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。

北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍

‘陆’ 大数据处理需要用到的九种编程语言

大数据处理需要用到的九种编程语言

随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。

替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。

当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识：

若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统计软件像是Matlab或SAS的另一种选择。

但是在过去几年来，它的身价大翻转，变成了资料科学界眼中的宝。不只是木讷的统计学家熟知它，包括WallStreet交易员、生物学家，以及硅谷开发者，他们都相当熟悉R。多元化的公司像是Google、Facebook、美国银行以及NewYorkTimes通通都使用R，它的商业效用持续提高。

R的好处在于它简单易上手，透过R，你可以从复杂的数据集中筛选你要的数据，从复杂的模型函数中操作数据，建立井然有序的图表来呈现数字，这些都只需要几行程序代码就可以了，打个比方，它就像是好动版本的Excel。

R最棒的资产就是活跃的动态系统，R社群持续地增加新的软件包，还有以内建丰富的功能集为特点。目前估计已有超过200万人使用R，最近的调查显示，R在数据科学界里，到目前为止最受欢迎的语言，占了回复者的61%（紧追在后的是39%的Python）。

它也吸引了WallStreet的注目。传统而言，证券分析师在Excel档从白天看到晚上，但现在R在财务建模的使用率逐渐增加，特别是可视化工具，美国银行的副总裁NiallO’Conno说，“R让我们俗气的表格变得突出”。

在数据建模上，它正在往逐渐成熟的专业语言迈进，虽然R仍受限于当公司需要制造大规模的产品时，而有的人说他被其他语言篡夺地位了。

“R更有用的是在画图，而不是建模。”顶尖数据分析公司Metamarkets的CEO，MichaelDriscoll表示，

“你不会在Google的网页排名核心或是Facebook的朋友们推荐算法时看到R的踪影，工程师会在R里建立一个原型，然后再到Java或Python里写模型语法”。

举一个使用R很有名的例子，在2010年时，PaulButler用R来建立Facebook的世界地图，证明了这个语言有多丰富多强大的可视化数据能力，虽然他现在比以前更少使用R了。

“R已经逐渐过时了，在庞大的数据集底下它跑的慢又笨重”Butler说。

所以接下来他用什么呢?

如果说R是神经质又令人喜爱的Geek，那Python就是随和又好相处的女生。

Python结合了R的快速、处理复杂数据采矿的能力以及更务实的语言等各个特质，迅速地成为主流，Python比起R，学起来更加简单也更直观，而且它的生态系统近几年来不可思议地快速成长，在统计分析上比起R功能更强。

Butler说，“过去两年间，从R到Python地显着改变，就像是一个巨人不断地推动向前进”。

在数据处理范畴内，通常在规模与复杂之间要有个取舍，而Python以折衷的姿态出现。IPythonNotebook（记事本软件）和NumPy被用来暂时存取较低负担的工作量，然而Python对于中等规模的数据处理是相当好的工具；Python拥有丰富的资料族，提供大量的工具包和统计特征。

美国银行用Python来建立新产品和在银行的基础建设接口，同时也处理财务数据，“Python是更广泛又相当有弹性，所以大家会对它趋之若鹜。”O’Donnell如是说。

然而，虽然它的优点能够弥补R的缺点，它仍然不是最高效能的语言，偶尔才能处理庞大规模、核心的基础建设。Driscoll是这么认为的。

今日大多数的数据科学都是透过R、Python、Java、Matlab及SAS为主，但仍然存在着鸿沟要去弥补，而这个时候，新进者Julia看到了这个痛点。

Julia仍太过于神秘而尚未被业界广泛的采用，但是当谈到它的潜力足以抢夺R和Python的宝座时，数据黑客也难以解释。原因在于Julia是个高阶、不可思议的快速和善于表达的语言，比起R要快的许多，比起Python又有潜力处理更具规模的数据，也很容易上手。

“Julia会变的日渐重要，最终，在R和Python可以做的事情在Julia也可以”。Butler是这么认为的。

就现在而言，若要说Julia发展会倒退的原因，大概就是它太年轻了。Julia的数据小区还在初始阶段，在它要能够和R或Python竞争前，它还需要更多的工具包和软件包。

Driscoll说，它就是因为它年轻，才会有可能变成主流又有前景。

Driscoll说，Java和以Java为基础的架构，是由硅谷里最大的几家科技公司的核心所建立的，如果你从Twitter、Linkedin或是Facebook里观察，你会发现Java对于所有数据工程基础架构而言，是非常基础的语言。

Java没有和R和Python一样好的可视化功能，它也不是统计建模的最佳工具，但是如果你需要建立一个庞大的系统、使用过去的原型，那Java通常会是你最基的选择。

Hadoop and Hive

为了迎合大量数据处理的需求，以Java为基础的工具群兴起。Hadoop为处理一批批数据处理，发展以Java为基础的架构关键；相较于其他处理工具，Hadoop慢许多，但是无比的准确和可被后端数据库分析广泛使用。和Hive搭配的很好，Hive是基于查询的架构下，运作的相当好。

又是另一个以Java为基础的语言，和Java很像，对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法，Scala会是逐渐兴起的工具。它是善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。

“Java像是用钢铁建造的；Scala则是让你能够把它拿进窑烤然后变成钢的黏土”Driscoll说。

说到当你需要快速的、实时的分析时，你会想到什么?Kafka将会是你的最佳伙伴。其实它已经出现五年有了，只是因为最近串流处理兴起才变的越来越流行。

Kafka是从Linkedin内诞生的，是一个特别快速的查询讯息系统。Kafka的缺点呢?就是它太快了，因此在实时操作时它会犯错，有时候会漏掉东西。

鱼与熊掌不可兼得，“必须要在准确度跟速度之间做一个选择”，Driscoll说。所以全部在硅谷的科技大公司都利用两个管道：用Kafka或Storm处理实时数据，接下来打开Hadoop处理一批批处理数据系统，这样听起来有点麻烦又会有些慢，但好处是，它非常非常精准。

Storm是另一个从Scala写出来的架构，在硅谷逐渐大幅增加它在串流处理的受欢迎程度，被Twitter并购，这并不意外，因为Twitter对快速事件处理有极大的兴趣。

Matlab可以说是历久不衰，即使它标价很高；在非常特定的利基市场它使用的相当广泛，包括密集的研究机器学习、信号处理、图像辨识等等。

Octave和Matlab很像，除了它是免费的之外。然而，在学术信号处理的圈子，几乎都会提到它。

GO是另一个逐渐兴起的新进者，从Google开发出来的，放宽点说，它是从C语言来的，并且在建立强大的基础架构上，渐渐地成为Java和Python的竞争者。

这么多的软件可以使用，但我认为不见得每个都一定要会才行，知道你的目标和方向是什么，就选定一个最适合的工具使用吧!可以帮助你提升效率又达到精准的结果。

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