數據分析的編程語言有哪些

㈠ 大數據處理需要用到的九種編程語言

大數據處理需要用到的九種編程語言

隨著大數據的熱潮不斷升溫，幾乎各個領域都有洪水傾瀉般的信息涌來，面對用戶成千上萬的瀏覽記錄、記錄行為數據，如果就單純的Excel來進行數據處理是遠遠不能滿足的。但如果只用一些操作軟體來分析，而不怎麼如何用邏輯數據來分析的話，那也只是簡單的數據處理。

替代性很高的工作，而無法深入規劃策略的核心。

當然，基本功是最不可忽略的環節，想要成為數據科學家，對於這幾個程序你應該要有一定的認識：

若要列出所有程序語言，你能忘記其他的沒關系，但最不能忘的就是R。從1997年悄悄地出現，最大的優勢就是它免費，為昂貴的統計軟體像是Matlab或SAS的另一種選擇。

但是在過去幾年來，它的身價大翻轉，變成了資料科學界眼中的寶。不只是木訥的統計學家熟知它，包括WallStreet交易員、生物學家，以及矽谷開發者，他們都相當熟悉R。多元化的公司像是Google、Facebook、美國銀行以及NewYorkTimes通通都使用R，它的商業效用持續提高。

R的好處在於它簡單易上手，透過R，你可以從復雜的數據集中篩選你要的數據，從復雜的模型函數中操作數據，建立井然有序的圖表來呈現數字，這些都只需要幾行程序代碼就可以了，打個比方，它就像是好動版本的Excel。

R最棒的資產就是活躍的動態系統，R社群持續地增加新的軟體包，還有以內建豐富的功能集為特點。目前估計已有超過200萬人使用R，最近的調查顯示，R在數據科學界里，到目前為止最受歡迎的語言，佔了回復者的61%（緊追在後的是39%的Python）。

它也吸引了WallStreet的注目。傳統而言，證券分析師在Excel檔從白天看到晚上，但現在R在財務建模的使用率逐漸增加，特別是可視化工具，美國銀行的副總裁NiallO』Conno說，「R讓我們俗氣的表格變得突出」。

在數據建模上，它正在往逐漸成熟的專業語言邁進，雖然R仍受限於當公司需要製造大規模的產品時，而有的人說他被其他語言篡奪地位了。

「R更有用的是在畫圖，而不是建模。」頂尖數據分析公司Metamarkets的CEO，MichaelDriscoll表示，

「你不會在Google的網頁排名核心或是Facebook的朋友們推薦演算法時看到R的蹤影，工程師會在R里建立一個原型，然後再到java或Python里寫模型語法」。

舉一個使用R很有名的例子，在2010年時，PaulButler用R來建立Facebook的世界地圖，證明了這個語言有多豐富多強大的可視化數據能力，雖然他現在比以前更少使用R了。

「R已經逐漸過時了，在龐大的數據集底下它跑的慢又笨重」Butler說。

所以接下來他用什麼呢?

如果說R是神經質又令人喜愛的Geek，那Python就是隨和又好相處的女生。

Python結合了R的快速、處理復雜數據采礦的能力以及更務實的語言等各個特質，迅速地成為主流，Python比起R，學起來更加簡單也更直觀，而且它的生態系統近幾年來不可思議地快速成長，在統計分析上比起R功能更強。

Butler說，「過去兩年間，從R到Python地顯著改變，就像是一個巨人不斷地推動向前進」。

在數據處理范疇內，通常在規模與復雜之間要有個取捨，而Python以折衷的姿態出現。IPythonNotebook（記事本軟體）和NumPy被用來暫時存取較低負擔的工作量，然而Python對於中等規模的數據處理是相當好的工具；Python擁有豐富的資料族，提供大量的工具包和統計特徵。

美國銀行用Python來建立新產品和在銀行的基礎建設介面，同時也處理財務數據，「Python是更廣泛又相當有彈性，所以大家會對它趨之若鶩。」O』Donnell如是說。

然而，雖然它的優點能夠彌補R的缺點，它仍然不是最高效能的語言，偶爾才能處理龐大規模、核心的基礎建設。Driscoll是這么認為的。

今日大多數的數據科學都是透過R、Python、Java、Matlab及SAS為主，但仍然存在著鴻溝要去彌補，而這個時候，新進者Julia看到了這個痛點。

Julia仍太過於神秘而尚未被業界廣泛的採用，但是當談到它的潛力足以搶奪R和Python的寶座時，數據黑客也難以解釋。原因在於Julia是個高階、不可思議的快速和善於表達的語言，比起R要快的許多，比起Python又有潛力處理更具規模的數據，也很容易上手。

「Julia會變的日漸重要，最終，在R和Python可以做的事情在Julia也可以」。Butler是這么認為的。

就現在而言，若要說Julia發展會倒退的原因，大概就是它太年輕了。Julia的數據小區還在初始階段，在它要能夠和R或Python競爭前，它還需要更多的工具包和軟體包。

Driscoll說，它就是因為它年輕，才會有可能變成主流又有前景。

Driscoll說，Java和以Java為基礎的架構，是由矽谷里最大的幾家科技公司的核心所建立的，如果你從Twitter、Linkedin或是Facebook里觀察，你會發現Java對於所有數據工程基礎架構而言，是非常基礎的語言。

Java沒有和R和Python一樣好的可視化功能，它也不是統計建模的最佳工具，但是如果你需要建立一個龐大的系統、使用過去的原型，那Java通常會是你最基的選擇。

Hadoop and Hive

為了迎合大量數據處理的需求，以Java為基礎的工具群興起。Hadoop為處理一批批數據處理，發展以Java為基礎的架構關鍵；相較於其他處理工具，Hadoop慢許多，但是無比的准確和可被後端資料庫分析廣泛使用。和Hive搭配的很好，Hive是基於查詢的架構下，運作的相當好。

又是另一個以Java為基礎的語言，和Java很像，對任何想要進行大規模的機械學習或是建立高階的演算法，Scala會是逐漸興起的工具。它是善於呈現且擁有建立可靠系統的能力。

「Java像是用鋼鐵建造的；Scala則是讓你能夠把它拿進窯烤然後變成鋼的黏土」Driscoll說。

說到當你需要快速的、實時的分析時，你會想到什麼?Kafka將會是你的最佳夥伴。其實它已經出現五年有了，只是因為最近串流處理興起才變的越來越流行。

Kafka是從Linkedin內誕生的，是一個特別快速的查詢訊息系統。Kafka的缺點呢?就是它太快了，因此在實時操作時它會犯錯，有時候會漏掉東西。

魚與熊掌不可兼得，「必須要在准確度跟速度之間做一個選擇」，Driscoll說。所以全部在矽谷的科技大公司都利用兩個管道：用Kafka或Storm處理實時數據，接下來打開Hadoop處理一批批處理數據系統，這樣聽起來有點麻煩又會有些慢，但好處是，它非常非常精準。

Storm是另一個從Scala寫出來的架構，在矽谷逐漸大幅增加它在串流處理的受歡迎程度，被Twitter並購，這並不意外，因為Twitter對快速事件處理有極大的興趣。

Matlab可以說是歷久不衰，即使它標價很高；在非常特定的利基市場它使用的相當廣泛，包括密集的研究機器學習、信號處理、圖像辨識等等。

Octave和Matlab很像，除了它是免費的之外。然而，在學術信號處理的圈子，幾乎都會提到它。

GO是另一個逐漸興起的新進者，從Google開發出來的，放寬點說，它是從C語言來的，並且在建立強大的基礎架構上，漸漸地成為Java和Python的競爭者。

這么多的軟體可以使用，但我認為不見得每個都一定要會才行，知道你的目標和方向是什麼，就選定一個最適合的工具使用吧!可以幫助你提升效率又達到精準的結果。

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㈡ 數據編程語言有哪些

1、Python語言

如果你的數據科學家不使用R，他們可能就會徹底了解Python。十多年來，Python在學術界當中一直很流行，尤其是在自然語言處理（NLP）等領域。因而，如果你有一個需要NLP處理的項目，就會面臨數量多得讓人眼花繚亂的選擇，包括經典的NTLK、使用GenSim的主題建模，或者超快、准確的spaCy。同樣，說到神經網路，Python同樣游刃有餘，有Theano和Tensorflow；隨後還有面向機器學習的scikit-learn，以及面向數據分析的NumPy和Pandas。
還有Juypter/iPython――這種基於Web的筆記本伺服器框架讓你可以使用一種可共享的日誌格式，將代碼、圖形以及幾乎任何對象混合起來。這一直是Python的殺手級功能之一，不過這年頭，這個概念證明大有用途，以至於出現在了奉行讀取－讀取－輸出－循環（REPL）概念的幾乎所有語言上，包括Scala和R。
Python往往在大數據處理框架中得到支持，但與此同時，它往往又不是「一等公民」。比如說，Spark中的新功能幾乎總是出現在Scala/Java綁定的首位，可能需要用PySpark編寫面向那些更新版的幾個次要版本（對Spark Streaming/MLLib方面的開發工具而言尤為如此）。
與R相反，Python是一種傳統的面向對象語言，所以大多數開發人員用起來會相當得心應手，而初次接觸R或Scala會讓人心生畏懼。一個小問題就是你的代碼中需要留出正確的空白處。這將人員分成兩大陣營，一派覺得「這非常有助於確保可讀性」，另一派則認為，我們應該不需要就因為一行代碼有個字元不在適當的位置，就要迫使解釋器讓程序運行起來。

2、R語言

在過去的幾年時間中，R語言已經成為了數據科學的寵兒——數據科學現在不僅僅在書獃子一樣的統計學家中人盡皆知，而且也為華爾街交易員，生物學家，和矽谷開發者所家喻戶曉。各種行業的公司，例如Google，Facebook，美國銀行，以及紐約時報都使用R語言，R語言正在商業用途上持續蔓延和擴散。
R語言有著簡單而明顯的吸引力。使用R語言，只需要短短的幾行代碼，你就可以在復雜的數據集中篩選，通過先進的建模函數處理數據，以及創建平整的圖形來代表數字。它被比喻為是Excel的一個極度活躍版本。
R語言最偉大的資本是已圍繞它開發的充滿活力的生態系統：R語言社區總是在不斷地添加新的軟體包和功能到它已經相當豐富的功能集中。據估計，超過200萬的人使用R語言，並且最近的一次投票表明，R語言是迄今為止在科學數據中最流行的語言，被61%的受訪者使用(其次是Python，39%)。

3、JAVA

Java，以及基於Java的框架，被發現儼然成為了矽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，那麼你會發現，Java是它們所有數據工程基礎設施的基礎語言，」Driscoll說。
Java不能提供R和Python同樣質量的可視化，並且它並非統計建模的最佳選擇。但是，如果你移動到過去的原型製作並需要建立大型系統，那麼Java往往是你的最佳選擇。

4、Hadoop和Hive

一群基於Java的工具被開發出來以滿足數據處理的巨大需求。Hadoop作為首選的基於Java的框架用於批處理數據已經點燃了大家的熱情。Hadoop比其他一些處理工具慢，但它出奇的准確，因此被廣泛用於後端分析。它和Hive——一個基於查詢並且運行在頂部的框架可以很好地結對工作。

㈢ 在大數據分析/挖掘領域，哪些編程語言應用最多

一般來詳說做數據分析挖掘每種編程語言基本都能做。
做分析方面R語言是強項。
數據可視化是Matlab。
但是挖數據要做爬蟲，這個又會用到Java和Python
Python是個全能，在分析方面有Numpy，Scipy等數據分析庫，又有很多爬蟲庫，還有matplotlib的庫把數據可視化。

㈣ 大數據處理需要用到的編程語言有哪些

R語言:為統計人員開來發的一種語言，可自以用R語言構建深奧的統計模型、數據探索以及統計分析等
Python語言：Python是數據分析利器，使用Python進行科學計算可以提高效率，Python可以替代Excel進行更高效的數據處理
java語言：Java是一門很適合大數據項目的編程語言，Hadoop、Spark、Storm、Flink、Flume、Kafka、Sqoop等大數據框架和工具都是用Java編寫的，因此，大數據會不可避免的使用到Java。
Scala語言:Scala是一門輕松的語言，在JVM上運行，成功地結合了函數範式和面向對象範式

㈤ 哪種語言是用來進行數據分析,機器學習的第一大編程語言

應該是PYTHon吧。

㈥ 大數據開發常用的編程語言有哪些

R語言：它的有點在於簡單易上手，通過R語言，你可以從復雜的數據集中篩選你想要的數據，從負責的模型函數中操作數據，建立有序的圖表呈現數字，只需要幾行代碼就可以了，比如說，像是好動版本的Excel表格。
Pythom語言：Python結合了R語言的快速，處理復雜數據的能力以及更務實的語言特質，迅速地成為主流，也更簡單和直觀了，尤其是近幾年的成長很快。在數據處理范疇內，通常在規模與復雜之間要有個取捨，Python以折中的姿態出現，是相當好的數據處理工具。
java語言：java沒有和Python和R語言一樣好的可視化功能，也不是統計建模的最佳工具，但是如果你需要建立一個龐大的系統，使用過去的原型，java是最基本的選擇了。
Hadoop pand
Hive：為了迎合大量數據處理的需求，以java為基礎的大數據開始了。Hadoop為一批數據處理，發展以java為基礎的架構關鍵，相對於其他處理工具，Hadoop慢許多，但是無比的准確可被後端資料庫分析廣泛使用，和Hive搭配的很好。
Scala：另一個以java為基礎的語言，和java很像，對任何想要進行大規模的機械學習或是建立高階的演算法，Scala是逐漸興起的工具，善於呈現且擁有建立可靠系統的能力。
Kafkaand Storm：是一個特別快速的查詢信息系統，缺點是太快了，因此在實施操作時會犯錯，有時候會漏掉東西。使用Scala寫出來的架構，大幅增加他在串流處理的受歡迎程度。
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㈦ 編程有哪些語言

編程語言有：Python語言、C語言、Java語言、PHP語言、GO語言等。編程語言有很多種，總的來說可以劃分成三類：機器語言、匯編語言、高級語言。目前使用的較多的是匯編語言和高級語言。編程語言也就是計算機語言，通過編程語言更好的控制計算機。計算機能識別的語言有機器語言、匯編語言和高級語言。其中高級語言使用的較多一些，常見高級語言也非常多，比如：Perl，pascal，lisp，C等等。而且每種語言都有自己的優勢，比如Java語言，簡單易學，有很強的交互性，跨平台性也非常強，常用來開發與商業相關的網路應用。

㈧ 問題做數據挖掘一般是用什麼編程語言比較好

數據挖掘的編程語言，一般要看用於什麼領域來進行選擇，介紹一下數據挖掘的編程語言的應用：

數據挖掘會用到SQL結構化查詢語言，其它任何編程語言僅是藉助SQL結構化查詢語言完成資料庫的操作、查詢和維護。結構化查詢語言(Structured Query Language)簡稱SQL，是一種特殊目的的編程語言，是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統。一般來說做數據分析挖掘每種編程語言基本都能做。比如在社會經濟領域，普遍應用的是SPASS、SAS、MODELER等，一般的話，應用EXCEL也是可以的；在其他領域，編程能力強的可以用MATLAB，Python，R等語言.上面這幾種最好都學一下,做分析方面,R語言是強項。數據可視化是Matlab。但是挖數據要做爬蟲，這個又會用到Java和Python,Python是個全能，在分析方面有Numpy，Scipy等數據分析庫，又有很多爬蟲庫，還有matplotlib的庫把數據可視化。

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㈨ 編程都有哪些語言

如果你是軟體開發領域的新手，那麼你會想到的第一個問題是「如何開始？」編程語言有數百種可供選擇，但是你怎麼發現哪個最適合你，你的興趣和職業目標又在哪裡呢？選擇最佳編程語言以學習的最簡單方法之一，是通過市場反響、技術趨勢的發展…
閱讀下文，你會發現一些用於Web開發，移動開發，游戲開發等的優秀、專業的編程語言。最後，你將清楚地了解哪種編程語言可以在未來幾年甚至更長時間內幫助你的職業發展。讓我們來看一看……
1、JavaScript
如今，如果連JavaScript都不會用，那麼你不可能稱之為一名合格的軟體開發人員。榜單中的第一個是JavaScript，根本無法想像沒有JavaScript的軟體開發會是怎樣的世界。從Stack Overflow的2019年開發人員調查中可以看出，JavaScript已經連續7年成為開發人員中最受歡迎的語言。過去一年中，大約有75％的人使用了這種語言。
首先，JavaScript是輕量級的，可解釋的，並且在前端開發中起著重要作用的一門語言。甚至一些主要的社交媒體平台都認為JavaScript提供了一種輕松創建互動式網頁的簡便方法，並且是由職業驅動的。最受青睞的是JavaScript，因為它與所有主要瀏覽器兼容，並且其語法確實很靈活。作為一種前端語言，JavaScript還通過Node.js在伺服器端使用。
JavaScript是初學者中最可愛的編程語言。
2、Python
這可能會讓你感到驚訝；python出現在第二位。在許多調查中，它可能都放在第5上。但是，我一定會讓你相信，這是為什麼呢？在我的list中，Python是通用的，用戶友好的編程語言之一。為什麼這么說？像Java一樣，Python語法清晰，直觀並且幾乎類似於英語。Python的「基於對象」子集類似於JavaScript。根據Stack Overflow的說法，有一個部分說「被採用或被遷移，或者遷移得太早」，廣泛來說，遷移到python的人接近42％，這表明它排名第二。
如果你有興趣從事後端開發工作，例如Django –開放源代碼框架，則是使用python編寫的，這使得它易於學習且功能豐富，但卻很受歡迎。另外，python具有多種應用程序，使其功能強大。在科學計算，機器學習和工程學等領域中，Python支持一種編程樣式，該樣式使用簡單的函數和變數，而無需過多地查詢類定義。
人生苦短，我用Python!
再者，因為人工智慧這幾年大熱，而python尤其在大數據和人工智慧領域有廣泛的使用。
python本身面向對象語言，具有豐富和強大的庫，輕松地使用C語言、C++、Cython來編寫擴充模塊，所以很多稱它為「膠水語言」。當然僅僅知道這些還是不夠的。
3、Java
如果有人問為什麼Java，最常出現的句子是「寫一遍，哪都可以運行」 – Java在過去20年來一直是統治性的編程語言。Java是99％面向對象的，並且很強大，因為Java對象不包含對自身外部數據的引用。它比C ++更簡單，因為Java使用自動內存分配和垃圾回收。
Java具有高度的跨平台兼容性或平台無關性。由於你可以在任何地方（我指的是所有設備）進行編碼，因此可以編譯為低級機器代碼，最後，可以使用JVM – Java虛擬機（取決於平台）在任何平台上執行。
Java構成了Android操作系統的基礎，並選擇了約90％的財富500強公司來製作各種後端應用程序。我會毫不猶豫地採用由Amazon Web Services和Windows Azure運行的最大的Apache Hadoop數據處理。有許多充分的理由和廣泛的業務應用程序，擁有巨大的靈活性，而Java一直是初學者的最愛。
4、C / C++
「越老越吃香」 – C用不同的方式證明了這句話。C語言於1970年代後期被引入，為編程世界做出了巨大貢獻。C是少數幾種語言的母語。有些是從C派生的，或者是從其語法，構造和範例（包括Java，Objective-C和C＃）啟發而來的。
即使在當今，可以看出，每當需要構建高性能應用程序時，C仍然是最受歡迎的選擇。Linux OS是基於C的。CPP是C的混合版本。C ++是一種基於C的面向對象的編程語言。因此，在設計更高級別的應用程序時，它比其他方法更可取。
C ++比動態類型的語言具有更好的性能，因為在真正執行代碼之前先對代碼進行類型檢查。開發的核心領域是虛擬現實，游戲，計算機圖形等。
5、PHP
這個事實會讓你感到非常驚奇，這種語言是為維護Rasmus的個人主頁（PHP）而創建的，實際上到今天已佔據了全球83％的網站。PHP代表超文本預處理器，是一種通用編程語言。顯然，PHP是一種腳本語言，可在伺服器上運行，並且用於創建以HTML編寫的網頁。它之所以受歡迎，是因為它免費，而且易於設置並且易於新程序員使用。
對於全球的Web開發人員來說，PHP是一個非常強大的選擇。它被廣泛用於創建動態網頁內容以及網站上使用的圖像。由於使用范圍廣泛，因此排名第五。另外，PHP可以很好地用於WordPress CMS（內容管理系統）。
它位於第五的原因之一，是英文PHP降低了網站性能並影響了載入時間。（無奈）
6、Swift
接下來是是Swift。Swift就像它的名字一樣流暢，是Apple Inc.開發的一種通用、開放源代碼的、已編譯的編程語言。如果你正在尋找針對本機iOS或Mac OS應用程序的開發，則Swift就是首選。Swift受Python和Ruby的影響很深，並且被設計為對初學者友好且易於使用。與它的前一個Objective-C相比，Swift被認為是一種更快，更安全，更易於閱讀和調試的工具。
與Objective-C不同，Swift需要更少的代碼，類似於自然的英語。因此，來自JavaScript，Java，Python，C＃和C ++的現有技術人員可以更輕松地切換到Swift。
除此之外，人才儲備有限是它面臨的一個挑戰。與其他開源語言相比，你周圍可能找不到很多Swift開發人員。最近的調查表明，在78,000名受訪者中，只有8.1％的人使用Swift，這比其他人要少。並且由於頻繁的更新，Swift被認為在每個新版本中都不太穩定。
7、C＃（C-shap）
C-sharp是Microsoft 2000年開發的功能強大的面向對象的編程語言。C-sharp用於開發桌面應用程序和最近的Windows 8/10應用程序，並且需要.NET框架來運行。微軟開發了C＃作為Java的競爭對手。實際上，Sun不想讓微軟的干擾來改變Java，於是C＃誕生了。
C＃具有多種功能，使初學者更容易學習。與C ++相比，代碼是一致且合乎邏輯的。由於C＃是靜態類型的語言，因此在C＃中發現錯誤很容易，因為在將代碼轉到應用程序之前會先檢查代碼。
簡而言之，它是開發Web應用程序、桌面應用程序的完美選擇，並且在VR，2D和3D游戲中也得到了證明。像Xamarin這樣的跨平台工具已經用C＃編寫，使其與所有設備兼容。
8、Ruby
一種開源的動態編程語言，著重簡單性和生產率，於1990年中在日本開發。它的設計主題是簡化編程環境並增加樂趣。Ruby在全棧Web框架Ruby on Rails框架中流行。Ruby具有動態類型化的語言，它沒有硬性規定，並且是一種高級語言，在很大程度上類似於英語。
簡而言之，你可以使用更少的代碼來構建應用程序。但是Ruby面臨的挑戰是動態類型化的語言，它不容易維護，並且靈活性使其運行緩慢。
9、Objective-C
Objective-C（ObjC）是一種面向對象的編程語言。Apple將其用於OS X和iOS操作系統及其應用程序編程介面（API）。它開發於1980年代，並在某些最早的操作系統中得到使用。Objective-C是面向對象的通用對象。你可以將其稱為混合C，因為它為C編程語言添加了功能。
10、SQL
SQL（es-que-el）代表結構化查詢語言，是一種用於操作資料庫的編程語言。它包括存儲，處理和檢索存儲在關系資料庫中的數據。SQL保持數據的准確性和安全性，並且無論其大小如何，都有助於維護資料庫的完整性。
今天，SQL已在Web框架和資料庫應用程序中使用。如果你精通SQL，則可以更好地掌握數據探索和有效的決策制定。
如果你打算選擇資料庫管理作為你的職業，請首先使用C或C++。SQL開發人員的需求量很大，而且薪水也不低。

㈩ 大數據用什麼語言開發

目前全世界的開發人員，編碼人員和軟體工程師都使用許多編程語言。根據一項調查，計算機語言的總數總計達9000種。但是，如今，其中只有50種編程語言是首選。

編程語言會根據大數據和AI等行業而有所不同。科技市場由大數據主導，因此，如果作為大數據專業人士，必須學習最重要的編程語言。

大數據中最喜歡的編程語言：

Python

Python在全球擁有500萬用戶，目前被其視為開發人員最常用的編程語言之一。讓我們感受到Python是未來流行編程的是，世界上一些成功的公司選擇Python編程語言進行產品開發，比如：NASA，Google，Instagram，Spotify，Uber，Netflix，Dropbox，Reddit和Pinterest，而且初學者和專業人員都認為Python是一種功能強大的語言。

Python由Guido van Rossum於1991年開發，Python成為程序員第一個學習入門級編程語言。

Python最適合針對大數據職業的技術專業人員，將在數據分析，Web應用程序或統計代碼與生產資料庫集成一起時，Python成為了最佳選擇。此外，它還具有強大的庫軟體包作為後盾，可幫助滿足大數據和分析需求，使其成為大數據愛好者的首選。Pandas，NumPy，SciPy，Matplotlib，Theano，SymPy，Scikit學習是大數據中最常用的一些庫。

R

R編程語言為數據表示提供了多種圖形功能，例如條形圖，餅圖，時間序列，點圖，3D表面，圖像圖，地圖，散點圖等。藉助R語言，可以輕松地自定義圖形並開發新鮮個性的圖形。

R語言由Ross Ihaka和Robert Gentleman編寫；但是，它現在是由R開發核心團隊開發的。它是一種可編程語言，有助於有效地存儲和處理數據。R不是資料庫，而是一種可以輕松連接到資料庫管理系統（DBMS）的語言。R可以輕松連接到excel和MS Office，但它本身不提供任何電子表格數據視圖。編程語言是數據分析的理想選擇，它有助於訪問分析結果的所有領域，並與分析方法結合使用，從而得出對公司重要的肯定結論。

Scala

Scala是金融行業主要使用的一種開源高級編程語言。Scala特點是可確保其在大數據可用性方面的重要性。

Apache Spark是用於大數據應用程序的集群計算框架，是用Scala編寫的。大數據專業人員需要在Scala中具有深入的知識和動手經驗。

Java

Java進入技術行業已有一段時間了，自Java誕生以來，它就以其在數據科學技術中的多功能性而聞名。值得注意的是，用於處理和存儲大數據應用程序的開源框架Hadoop HDFS已完全用Java編寫。Java被廣泛用於構建各種ETL應用程序，例如Apache，Apache Kafka和Apache Camel等，這些應用程序用於運行數據提取，數據轉換以及在大數據環境中的載入。

收入最高的編程語言

根據Stack Overflow的調查，Scala，Go和Objective-C是目前豐厚報酬的編程語言。

• Scala– 150,000美元

• java– 120,000美元

• Python– 120,000

• R – 109,000美元

Twitter，Airbnb，Verizon和Apple等公司都使用Scala。因此，使其成為收入最高的編程語言是完全有符合現實的。

今天有超過250種編程語言，盡管有多種語言可供選擇，但多數開發者認為Python仍然是贏家，擁有70,000多個庫和820萬用戶。除了Python，你還需要不斷提高自己的技能並學習新的編程語言，以保持與行業的聯系。