數據科學家應該學習的5種編程語言

數字化人才已成爲新十年裏人才主要發展趨勢，數字化能力的應用會幫助咱們在職場晉升、加薪等。如何定義數字化人才：是指具有ICT（信息通訊技術）專業技能和補充技能的人才，他們是大數據、、人工智能、混合現實、雲、「互聯網+」、智能製造等多個領域發展的「主力軍」。三次方就是數字化人才在教育平臺，咱們致力於經過系統標準化、個性化的課程內容和RAC學習模型（認知➡能力➡實踐），幫助年輕人得到適應將來社會的新技術能力。

數據科學是一個專一於從數據中提取知識的領域。通俗地說，就是獲取詳細的信息，將科學概念應用於大數據集，爲高層決策提供信息。拿此次的新冠舉例:政府官員正在分析數據集檢索從各類各樣的來源,如接觸者追蹤,感染,死亡率和基於位置的數據,以肯定哪些區域是影響和如何最好地調整持續支持模型提供幫助最須要的地方將感染率降爲0。

大數據則是從多個數字來源收集的數據集的集合。這些數據的大小、種類(數據類型)和速度(收集數據的速度)都很是大。這是因爲全球信息的爆炸式增加和數字化，以及存儲、處理和分析海量數據池的能力的增長。計算機科學家、圖靈獎得主吉姆·格雷(Jim Gray)認爲，數據科學是科學的「第四個範式」——在實證、理論和計算以後添加數據驅動。記住這一點,下面的編程語言將是高效的處理大數據集和健壯的合併多個數據源有效提取必要的信息提供的洞察力和理解的現象存在於數據流數據挖掘和機器學習等。

一、Python

Python：「永遠滴神」。受到軟件開發人員和數據科學家的一致好評，Python已經證實了本身是一種既易於使用又動態的編程語言。它成熟穩定，更不用說與高性能算法兼容，容許它經過其龐大的生態系統中豐富的、支持的庫與機器學習、預測分析和人工智能(AI)等先進技術交互。除了做爲一種深度學習語言的優點以外，Python還擁有幾乎無與倫比的跨各類操做系統的支持，以幫助處理來自幾乎全部原生源的數據。

二、R

R常常被比做Python，由於它的開源特性和支持大多數操做系統的與系統無關的設計，使得它的內在優點類似。雖然這兩種語言在數據科學和機器學習領域都很出色，但R語言是由統計模型和計算設計的，並且在很大程度上依賴於統計模型和計算。探索數據提供了許多操做，能夠執行這些操做來排序和生成數據、修改、合併和準確地分發數據集，以便生成最終的表明性格式。最後，數據可視化是R擅長的，它有許多包，能夠幫助用圖表和圖表以圖形方式表示結果，包括複雜的數值分析繪圖。

三、Java

Java已經存在了25年了，在此期間，基於類的面嚮對象語言堅持了「編寫一次，隨處運行(WORA)」的信條，將其創建爲儘量少的依賴關係（不管代碼將在何處運行）。這擴展到在Java虛擬機(JVM)中運行的應用程序，Java虛擬機能夠不受底層操做系統的影響而運行，在很大程度上與系統無關。它是一些在大數據分析中使用最普遍的工具的首選平臺，如Apache Hadoop和Scala(下面有更多關於Scala的信息)。它成熟的機器學習庫、大數據框架和本地可伸縮性容許在集羣系統中管理許多數據處理任務時訪問無限的存儲。

四、Julia

與這個列表上的其餘編程語言相比，Julia是自最初發布以來不到10年的最新語言。可是，若是你認爲它不成熟，那麼你就錯了，儘管Julia屬於較新的語言，但它在數據科學家中愈來愈受歡迎，這些數據科學家須要一種可以在高性能計算環境中執行數值分析的動態語言。部分歸功於它更快的執行時間，它不只提供了更快的開發，並且生成的應用程序運行起來相似於在低級語言上建立的應用程序，好比C語言。Julia一個相對較小的缺點是，該社區不像其餘語言那樣強大，限制了平臺支持選項。然而，這是任何新技術所面臨的問題的一部分，隨着技術的發展，這些問題都會解決。

五、Scala

做爲一種基於JVM平臺的高級編程語言，Scala的設計目的是利用許多與Java相同的優勢來解決它的一些缺點。Scala的目標是高度可擴展性，所以很是適合處理複雜的大數據。這包括與基於Java的高性能數據科學框架(例如Hadoop)的兼容性。當與Apache Spark結合使用時，它還提供了一個靈活的、高度可擴展的開源集羣計算框架，可以有效地利用大型硬件資源池。

公衆號[三次方AIRX]：三次方•數字化人才在線教育平臺。幫助Z時代大學生和0-5年職場人得到混合現實、人工智能、遊戲開發、大數據等能力。