大数据swift

A. 因为大数据10大行业正在改变

因为大数据 10大行业正在改变

进入大数据时代是一场跟不上就被淘汰的比赛。无论你是一家独立经营的实体商店，还是下一个美国硅谷的“独角兽”，当务之急都是在商业决策中采用大数据战略。与其说是因为数据很有价值，还不如说是数据正在改变商业经营的方式。

去年十月，在埃森哲和通用电气联合发布的调研报告中突破性地指出了这一紧迫性。89%的调查者认为，一家没有大数据战略的企业将在明年就遭到市场份额和发展势头方面的损失。虽然报告侧重的是工业互联网和医疗保健，但其中的结论对于其他行业仍有很大启示。

大约一年后，将会有10个行业因大数据战略而迅速变革。事实上，84%的企业认为大数据将在未来一年重塑竞争版图。所以即使你所处的行业不在其列，留意下周围那些正在经历这场巨变的公司也没有坏处。

技术和物联网颠覆了能源产业。从微观上看，有像Quirky公司的Aros这样的智能空调设备，它不但可以利用数据学习用户习惯和温度偏好，保持屋内凉爽和舒适，而且几乎不需要浪费多少能源。从宏观上看，有覆盖国家的智能网络。这一试点项目将大量的能源使用数据收集起来，帮助我们形成更好的能源使用习惯、减少碳排放和不必要的能源使用。

房地产是推动市场的中坚力量。在2008年，我们看到了这一力量消极的一面，但所幸只是是产生了个体规模上的影响。可见房地产有可能带来丰厚的个人收益，也有可能对个体资产造成毁灭性的打击——只是需要衡量风险有多大。所以如果有个方法可以规避这种风险的话……

大数据就是答案，它将从三个方面上提高房地产交易质量和降低投资风险。首先，资产分析方式将改变。利用数据可以分析楼盘质量、楼盘寿命、结构完整性等。“账目上是否可信？”“是否有必要申请贷款？”都将从大数据分析中找到答案。第二，大数据将促成更精明的交易。对大量的客户投资进行评估后，可以提供更明智的方案来更快敲定交易。第三，大数据将提高物业管理水平。数据可以帮助更快发现和修复故障，再加上智能家居技术的应用，可以减少不少事故带来的不利影响。

保险行业从来没有像过去5年那样备受关注，当然这很大程度上是因为对于这一领域的总统立法，不过这好歹也让人们开始关注这个系统内固有的缺陷和复杂了。

保险公司必须从各个角度来考量协议：对保险供应商最优的方案是什么，对客户最明智的选择是什么，如何尽可能吸引到更多的用户，如何降低总体风险……以此看来，保险行业将是产生大数据变革的一片沃土。

其实，大数据正在改变这个行业：利用大数据提高索赔分析的效率，为个人提供更多的定向方案，反欺诈，甚至于为病患投保者提供保健的方法。

自助保险初创企业，MetroMile，为客户提供“开多少公里，扣多少保费”的车险业务，即按英里计保费。MetroMile表示，该业务可以帮助不常开车的客户平均一年省下500美元的保费。

总的来说，保险业的大数据分析可以促使系统快速迭代，不断改进。

你可能在最近几周看了很多关于像Spotify和 Tidal 公司的得与失的消息。尽管在过去十年音乐市场急速缩减，艺人唱片公司仍在苦苦摸索从所有人身上用音乐赚钱的方式——包括从艺人身上——不单单是提高演唱会的票价或迫使艺人全年364天都在全球巡回演出的路上。

问题是他们并没有找到很好的赚钱方法。直到 Spotify 公司解决了如何为艺人的流音乐支付实质工资的问题后，Taylor Swift 才同意成为旗下一员。没人愿意每月花费20美元在 Jay Z 的“高保真”歌曲上，而他们在 Spotify 上完全不用花钱就可以听到 。

一种可能的解决方法是与广告商合作。社交媒体上收集的大数据表明，特别是在Instagram， 品牌和艺人间的品牌合作，即艺人作为品牌摄影师，可以为双方带来可观的利润，同时并不会损害艺人的形象。

基于社交媒体和流音乐网站的连接，听音乐的人群统计数据也变得很容易获得，唱片公司可以并且已经开始运用这些数据跟品牌做出战略性的合作，而这些品牌可以为艺人品牌化的音乐和视频买单。

大数据将打破信息和航空业之间的裂缝，特别是在商业航空旅行领域。每年从商旅上收集的大量数据，甚至是每日收集的数据，在规划航线、制定激励计划、提升销量上，仍有大量可利用的空间。

首先就可以做质量管控。IBM一项研究表明，在飞行上收集的大量数据可以快速减少航线在设备和维修上的成本，这点无疑可以使航空公司更具竞争市场，减少票价成本，最终驱动销售。与此同时，飞行方面的数据也可以帮助节约时间、减少晚点和改善行李管理，甚至可以为后续航班推荐和客户留存提供智能指导。

如果你看过关于NSA告密者 Edward Snowden 的纪录片 《第四公民》，那么你应该已经理解了电信业和数据的联系。利用元数据，似乎会让你发布的 Instagram 图片泄露你的位置。但在下面这个案例中，这不是数据改变电信行业的原因。

T-Mobile 合并了所有的客户数据集，将其分为六大类，以此来进行完整的客户行为分析，最终分析使得客户流失率降低了50%。简而言之，大数据分析帮助 T-Mobile 得出影响客户做出是否续用电信服务的因素，然后成为了他们做出调整的依据。

关于大数据对于生活消费品产业的变革并不用说太多，事实上，只需要两个词就足够，供给和需求。

你可能已经注意到大部分的咖啡店都将以往笨重老旧的POS机更换成了更加轻便的 iPad 样式的 POS 系统，像是 Square 解决方案。Square 是小范围信用卡处理系统，它可以帮助实体商户收集大量客户数据，这也意味着独立经营的商户自己就可以很容易地收集数据。

这些数据首先也是最重要的事情就是为上下浮动的货品和供应提供智能指导，也可以帮助商户为大量购买的情况做好准备，更加理解消费者的统计信息，帮助商户运营得更有效率。大数据可以为每个人的首要之事（商户的账目和消费者的需求）都提供更好的分析。

酒店管理业不死——不管以何种形态存在。我们总是会去旅行，总是需要假期，只是需要解决旅行方式、地点和时间的问题。一些公司过分依赖这种模式，而忽视了共享经济带来的变化，像是Airbnd 这种公司带来的变化。但是也有 Duetto 这样的公司，给这个市场带来了新的竞争力。【译者注：Airbnb，联系旅游人士和家有空房出租的房主的服务型网站。Duetto，酒店定价管理 SaaS 服务商】

Duetto 为酒店提供客户行为习惯数据，帮助酒店管理房间预订、调整房间定价，甚至于预测需求量。人们总是在旅行，其中产生了大量酒店可利用的数据，而 Duetto 将它们变得极易获取并且易于分析。

在过去十年游戏业是爆炸性产业。随着《光环5：守护者(Halo 5: Guardians)》在这个秋天的发布，这款游戏已为微软在全球创收达35亿美元。单单这一系列不仅撑起了 Xbox One 的销售，并且成为索尼 PS4 的有力竞争者。【译者注：Halo，《光晕》（又名：光环），微软,发行的第一人称射击游戏之一】

然而游戏世界并不是只有这两家独大。魔兽世界Steam游戏平台等都促成了市场的生机和繁荣，十余亿的忠实粉丝参与其中。而现如今的游戏业也已经开始利用大数据来进一步改善体验。从30年前NES游戏平台产生以来，我们已经走过很远的路。

社交连接性和大型线上多人玩家游戏产生可观的数据，利用这些数据可以整体提升玩家体验。随着游戏的持续迭代和内容更新的下载，得到反馈并且立即做出提升用户体验的应对变得相当容易。

最后是数据存储业。由于数据量很大而且在各行各业都有其不同的特性，亟需找到一种存储入库数据的方法，这种方法不需要大量服务器的要求也没有笨重的CRM系统。

Box 的解决方案应运而生。他们希望颠覆商业存储和利用数据的方法，使得各种规模的公司都可以很轻松地分析处理数据并从中获益。

无论你身处哪个行业，市场版图已然改变。赶紧打破所在行业和数据的壁垒吧，不然你的公司将沦为市场上落后的一员。

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B. 大数据分析方法解读以及相关工具介绍

大数据分析方法解读以及相关工具介绍
要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。
越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？
大数据分析的五个基本方面
（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
AnalyticVisualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
SemanticEngines（语义引擎）
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
大数据处理
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
大数据分析工具详解 IBM惠普微软工具在列
去年，IBM宣布以17亿美元收购数据分析公司Netezza；EMC继收购数据仓库软件厂商Greenplum后再次收购集群NAS厂商Isilon；Teradata收购了Aster Data 公司；随后，惠普收购实时分析平台Vertica等，这些收购事件指向的是同一个目标市场——大数据。是的，大数据时代已经来临，大家都在摩拳擦掌，抢占市场先机。
而在这里面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看以下八大关于大数据分析的工具。
EMC Greenplum统一分析平台(UAP)
Greenplum在2010年被EMC收购了其EMC Greenplum统一分析平台（UAP）是一款单一软件平台，数据团队和分析团队可以在该平台上无缝地共享信息、协作分析，没必要在不同的孤岛上工作，或者在不同的孤岛之间转移数据。正因为如此，UAP包括ECM Greenplum关系数据库、EMC Greenplum HD Hadoop发行版和EMC Greenplum Chorus。
EMC为大数据开发的硬件是模块化的EMC数据计算设备（DCA），它能够在一个设备里面运行并扩展Greenplum关系数据库和Greenplum HD节点。DCA提供了一个共享的指挥中心（Command Center）界面，让管理员可以监控、管理和配置Greenplum数据库和Hadoop系统性能及容量。随着Hadoop平台日趋成熟，预计分析功能会急剧增加。
IBM打组合拳提供BigInsights和BigCloud
几年前，IBM开始在其实验室尝试使用Hadoop，但是它在去年将相关产品和服务纳入到商业版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI云版本的 InfoSphere BigInsights使组织内的任何用户都可以做大数据分析。云上的BigInsights软件可以分析数据库里的结构化数据和非结构化数据，使决策者能够迅速将洞察转化为行动。
IBM随后又在10月通过其智慧云企业（SmartCloud Enterprise）基础架构，将BigInsights和BigSheets作为一项服务来提供。这项服务分基础版和企业版；一大卖点就是客户不必购买支持性硬件，也不需要IT专门知识，就可以学习和试用大数据处理和分析功能。据IBM声称，客户用不了30分钟就能搭建起Hadoop集群，并将数据转移到集群里面，数据处理费用是每个集群每小时60美分起价。

Informatica 9.1：将大数据的挑战转化为大机遇
Informatica公司在去年10月则更深入一步，当时它推出了HParser，这是一种针对Hadoop而优化的数据转换环境。据Informatica声称，软件支持灵活高效地处理Hadoop里面的任何文件格式，为Hadoop开发人员提供了即开即用的解析功能，以便处理复杂而多样的数据源，包括日志、文档、二进制数据或层次式数据，以及众多行业标准格式（如银行业的NACHA、支付业的SWIFT、金融数据业的FIX和保险业的ACORD）。正如数据库内处理技术加快了各种分析方法，Informatica同样将解析代码添加到Hadoop里面，以便充分利用所有这些处理功能，不久会添加其他的数据处理代码。
Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族产品及Informatica平台的最新补充，旨在满足从海量无结构数据中提取商业价值的日益增长的需求。去年， Informatica成功地推出了创新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一个专门为大数据而构建的统一数据集成平台。

甲骨文大数据机——Oracle Big Data Appliance
甲骨文的Big Data Appliance集成系统包括Cloudera的Hadoop系统管理软件和支持服务Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文视Big Data Appliance为包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系统”。Oracle大数据机(Oracle Big Data Appliance)，是一个软、硬件集成系统，在系统中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一个开源R。该大数据机采用Oracle Linux操作系统，并配备Oracle NoSQL数据库社区版本和Oracle HotSpot Java虚拟机。Big Data Appliance为全架构产品，每个架构864GB存储，216个CPU内核，648TBRAW存储，每秒40GB的InifiniBand连接。Big Data Appliance售价45万美元，每年硬软件支持费用为12%。
甲骨文Big Data Appliance与EMC Data Computing Appliance匹敌，IBM也曾推出数据分析软件平台InfoSphere BigInsights，微软也宣布在2012年发布Hadoop架构的SQL Server 2012大型数据处理平台。
统计分析方法以及统计软件详细介绍
统计分析方法有哪几种？下面我们将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。

一、指标对比分析法指标对比分析法
统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。
指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。
二、分组分析法指标对比分析法
分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。
统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。
三、时间数列及动态分析法
时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。
时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。也就是说必须用可比价格（如用不变价或用价格指数调整）计算不同年份相同产品的价值，然后才能进行对比。
为了观察我国经济发展的波动轨迹，可将各年国内生产总值的发展速度编制时间数列，并据以绘制成曲线图，令人得到直观认识。
四、指数分析法
指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。
指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。
用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡种类繁多，如财政平衡表、劳动力平衡表、能源平衡表、国际收支平衡表、投入产出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。
六、综合评价分析
社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。
进行综合评价包括四个步骤：
1.确定评价指标体系，这是综合评价的基础和依据。要注意指标体系的全面性和系统性。
2.搜集数据，并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理。可采用相对化处理、函数化处理、标准化处理等方法。
3.确定各指标的权数，以保证评价的科学性。根据各个指标所处的地位和对总体影响程度不同，需要对不同指标赋予不同的权数。
4.对指标进行汇总，计算综合分值，并据此作出综合评价。
七、景气分析
经济波动是客观存在的，是任何国家都难以完全避免的。如何避免大的经济波动，保持经济的稳定发展，一直是各国政府和经济之专家在宏观调控和决策中面临的重要课题，景气分析正是适应这一要求而产生和发展的。景气分析是一种综合评价分析，可分为宏观经济景气分析和企业景气调查分析。
宏观经济景气分析。是国家统计局20世纪80年代后期开始着手建立监测指标体系和评价方法，经过十多年时间和不断完善，已形成制度，定期提供景气分析报告，对宏观经济运行状态起到晴雨表和报警器的作用，便于国务院和有关部门及时采取宏观调控措施。以经常性的小调整，防止经济的大起大落。
企业景气调查分析。是全国的大中型各类企业中，采取抽样调查的方法，通过问卷的形式，让企业负责人回答有关情况判断和预期。内容分为两类：一是对宏观经济总体的判断和预期；一是对企业经营状况的判断和预期，如产品订单、原材料购进、价格、存货、就业、市场需求、固定资产投资等。
八、预测分析
宏观经济决策和微观经济决策，不仅需要了解经济运行中已经发生了的实际情况，而且更需要预见未来将发生的情况。根据已知的过去和现在推测未来，就是预测分析。
统计预测属于定量预测，是以数据分析为主，在预测中结合定性分析。统计预测的方法大致可分为两类：一类是主要根据指标时间数列自身变化与时间的依存关系进行预测，属于时间数列分析；另一类是根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，属于回归分析。
预测分析的方法有回归分析法、滑动平均法、指数平滑法、周期（季节）变化分析和随机变化分析等。比较复杂的预测分析需要建立计量经济模型，求解模型中的参数又有许多方法。

C. 编程需要学什么

1、C 语言：C 语言作为一种简单灵活的高级编程语言，它是一个面向过程的语言，一般是作为计算机专业的基础入门语言课程。

2、Python：Python是一种面向对象、交互式计算机程序设计语言。它的特点是语法简捷而清晰。由于它的易学、易读的特性，有些学校用它代替C语言作为基础入门的语言。

同时Python且具有丰富和强大的类库，基本上能胜任平时需要的编程工作，而且它对一些新兴的技术例如大数据、机器学习等也有较好的支持 。

3、C++：C++语言保留了C语言的有效性、灵活性等特点，又添加了面向对象编程的支持，具有强大的编程功能，可方便地模拟现实问题的过程和操作。

它编写出的程序具有结构清晰、易于扩充等优良特性，适合于各种大型应用软件、系统软件的开发和设计。它的问题在于C太过复杂，作为一个门课程来讲，一个学期的学习只是对C++来说时间太短，只能做一个概念性的了解。

4、JavaScript：JavaScript是一种轻量级的编程语言，它是一个脚本语言，可以嵌入到HTML页面中，由来浏览器来解释执行，用来实现浏览器和用户之间的交互。它的应用场景主要是基于Web的开发。

5、Java：是较为传统的面向对象语言，特点是支持跨平台的开发。Jav语言是基于面向对象的思想来设计的 , 但是删去了C+中几乎不用或很难用好的一些面向对象的特征。Jav语言随着互联网的发展逐渐流行，而且大量的开源框架和类库支持Java在各个场景的开发实践。

6、Swift：Swift是Apple发布的一门编程语言，用来支持Apple设备上的OSX和iOS应用程序，在iOS程序设计课程中需要讲授Swift语言。

7、R：R作为一种统计分析语言，集统计分析与图形显示于一体。随着大数据、机器学习等技术的迅速发展，R作为一个数据分析统计工具日益得到重视。一些学校也陆续开设了R语言的课程。

D. 编程都有哪些语言

如果你是软件开发领域的新手，那么你会想到的第一个问题是“如何开始？”编程语言有数百种可供选择，但是你怎么发现哪个最适合你，你的兴趣和职业目标又在哪里呢？选择最佳编程语言以学习的最简单方法之一，是通过市场反响、技术趋势的发展…
阅读下文，你会发现一些用于Web开发，移动开发，游戏开发等的优秀、专业的编程语言。最后，你将清楚地了解哪种编程语言可以在未来几年甚至更长时间内帮助你的职业发展。让我们来看一看……
1、JavaScript
如今，如果连JavaScript都不会用，那么你不可能称之为一名合格的软件开发人员。榜单中的第一个是JavaScript，根本无法想象没有JavaScript的软件开发会是怎样的世界。从Stack Overflow的2019年开发人员调查中可以看出，JavaScript已经连续7年成为开发人员中最受欢迎的语言。过去一年中，大约有75％的人使用了这种语言。
首先，JavaScript是轻量级的，可解释的，并且在前端开发中起着重要作用的一门语言。甚至一些主要的社交媒体平台都认为JavaScript提供了一种轻松创建交互式网页的简便方法，并且是由职业驱动的。最受青睐的是JavaScript，因为它与所有主要浏览器兼容，并且其语法确实很灵活。作为一种前端语言，JavaScript还通过Node.js在服务器端使用。
JavaScript是初学者中最可爱的编程语言。
2、Python
这可能会让你感到惊讶；python出现在第二位。在许多调查中，它可能都放在第5上。但是，我一定会让你相信，这是为什么呢？在我的list中，Python是通用的，用户友好的编程语言之一。为什么这么说？像Java一样，Python语法清晰，直观并且几乎类似于英语。Python的“基于对象”子集类似于JavaScript。根据Stack Overflow的说法，有一个部分说“被采用或被迁移，或者迁移得太早”，广泛来说，迁移到python的人接近42％，这表明它排名第二。
如果你有兴趣从事后端开发工作，例如Django –开放源代码框架，则是使用python编写的，这使得它易于学习且功能丰富，但却很受欢迎。另外，python具有多种应用程序，使其功能强大。在科学计算，机器学习和工程学等领域中，Python支持一种编程样式，该样式使用简单的函数和变量，而无需过多地查询类定义。
人生苦短，我用Python!
再者，因为人工智能这几年大热，而python尤其在大数据和人工智能领域有广泛的使用。
python本身面向对象语言，具有丰富和强大的库，轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块，所以很多称它为“胶水语言”。当然仅仅知道这些还是不够的。
3、Java
如果有人问为什么Java，最常出现的句子是“写一遍，哪都可以运行” – Java在过去20年来一直是统治性的编程语言。Java是99％面向对象的，并且很强大，因为Java对象不包含对自身外部数据的引用。它比C ++更简单，因为Java使用自动内存分配和垃圾回收。
Java具有高度的跨平台兼容性或平台无关性。由于你可以在任何地方（我指的是所有设备）进行编码，因此可以编译为低级机器代码，最后，可以使用JVM – Java虚拟机（取决于平台）在任何平台上执行。
Java构成了Android操作系统的基础，并选择了约90％的财富500强公司来制作各种后端应用程序。我会毫不犹豫地采用由Amazon Web Services和Windows Azure运行的最大的Apache Hadoop数据处理。有许多充分的理由和广泛的业务应用程序，拥有巨大的灵活性，而Java一直是初学者的最爱。
4、C / C++
“越老越吃香” – C用不同的方式证明了这句话。C语言于1970年代后期被引入，为编程世界做出了巨大贡献。C是少数几种语言的母语。有些是从C派生的，或者是从其语法，构造和范例（包括Java，Objective-C和C＃）启发而来的。
即使在当今，可以看出，每当需要构建高性能应用程序时，C仍然是最受欢迎的选择。Linux OS是基于C的。CPP是C的混合版本。C ++是一种基于C的面向对象的编程语言。因此，在设计更高级别的应用程序时，它比其他方法更可取。
C ++比动态类型的语言具有更好的性能，因为在真正执行代码之前先对代码进行类型检查。开发的核心领域是虚拟现实，游戏，计算机图形等。
5、PHP
这个事实会让你感到非常惊奇，这种语言是为维护Rasmus的个人主页（PHP）而创建的，实际上到今天已占据了全球83％的网站。PHP代表超文本预处理器，是一种通用编程语言。显然，PHP是一种脚本语言，可在服务器上运行，并且用于创建以HTML编写的网页。它之所以受欢迎，是因为它免费，而且易于设置并且易于新程序员使用。
对于全球的Web开发人员来说，PHP是一个非常强大的选择。它被广泛用于创建动态网页内容以及网站上使用的图像。由于使用范围广泛，因此排名第五。另外，PHP可以很好地用于WordPress CMS（内容管理系统）。
它位于第五的原因之一，是英文PHP降低了网站性能并影响了加载时间。（无奈）
6、Swift
接下来是是Swift。Swift就像它的名字一样流畅，是Apple Inc.开发的一种通用、开放源代码的、已编译的编程语言。如果你正在寻找针对本机iOS或Mac OS应用程序的开发，则Swift就是首选。Swift受Python和Ruby的影响很深，并且被设计为对初学者友好且易于使用。与它的前一个Objective-C相比，Swift被认为是一种更快，更安全，更易于阅读和调试的工具。
与Objective-C不同，Swift需要更少的代码，类似于自然的英语。因此，来自JavaScript，Java，Python，C＃和C ++的现有技术人员可以更轻松地切换到Swift。
除此之外，人才储备有限是它面临的一个挑战。与其他开源语言相比，你周围可能找不到很多Swift开发人员。最近的调查表明，在78,000名受访者中，只有8.1％的人使用Swift，这比其他人要少。并且由于频繁的更新，Swift被认为在每个新版本中都不太稳定。
7、C＃（C-shap）
C-sharp是Microsoft 2000年开发的功能强大的面向对象的编程语言。C-sharp用于开发桌面应用程序和最近的Windows 8/10应用程序，并且需要.NET框架来运行。微软开发了C＃作为Java的竞争对手。实际上，Sun不想让微软的干扰来改变Java，于是C＃诞生了。
C＃具有多种功能，使初学者更容易学习。与C ++相比，代码是一致且合乎逻辑的。由于C＃是静态类型的语言，因此在C＃中发现错误很容易，因为在将代码转到应用程序之前会先检查代码。
简而言之，它是开发Web应用程序、桌面应用程序的完美选择，并且在VR，2D和3D游戏中也得到了证明。像Xamarin这样的跨平台工具已经用C＃编写，使其与所有设备兼容。
8、Ruby
一种开源的动态编程语言，着重简单性和生产率，于1990年中在日本开发。它的设计主题是简化编程环境并增加乐趣。Ruby在全栈Web框架Ruby on Rails框架中流行。Ruby具有动态类型化的语言，它没有硬性规定，并且是一种高级语言，在很大程度上类似于英语。
简而言之，你可以使用更少的代码来构建应用程序。但是Ruby面临的挑战是动态类型化的语言，它不容易维护，并且灵活性使其运行缓慢。
9、Objective-C
Objective-C（ObjC）是一种面向对象的编程语言。Apple将其用于OS X和iOS操作系统及其应用程序编程接口（API）。它开发于1980年代，并在某些最早的操作系统中得到使用。Objective-C是面向对象的通用对象。你可以将其称为混合C，因为它为C编程语言添加了功能。
10、SQL
SQL（es-que-el）代表结构化查询语言，是一种用于操作数据库的编程语言。它包括存储，处理和检索存储在关系数据库中的数据。SQL保持数据的准确性和安全性，并且无论其大小如何，都有助于维护数据库的完整性。
今天，SQL已在Web框架和数据库应用程序中使用。如果你精通SQL，则可以更好地掌握数据探索和有效的决策制定。
如果你打算选择数据库管理作为你的职业，请首先使用C或C++。SQL开发人员的需求量很大，而且薪水也不低。