在数据科学的广阔天地中，选择正确的编程语言对于开启职业生涯至关重要。是否曾在Python、R或SAS之间犹豫不决？本文将带一探究竟，帮助找到最适合数据科学语言。
数据科学领域中，Python、R、Julia、Java和C/C++等语言各领风骚。它们各有千秋，适用于不同的场景和需求。本文将对这些语言进行比较，帮助根据自己的职业目标做出选择。
Python是一种通用的高级解释型语言，在数据科学、Web开发和快速应用开发等领域迅速崛起。它的易用性和易学性使其成为初学者的首选。Python拥有高效的高级数据结构和面向对象编程的强大执行能力，以及一个全面的基库和大量数据科学库，使其成为数据科学领域的强有力竞争者。
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如果热爱统计学，那么R语言将是最佳伙伴！R是一种用于统计和数学计算的语言和环境，拥有广泛的绘图库。它在数据处理能力和高效的数组操作上表现出色，是一个开源项目。
R包含了大量的统计函数和库，适用于线性和非线性建模、时间序列建模、聚类、分类等。R与其他通用数据科学语言的区别在于，它提供了高质量的图表，这将对分析大有裨益。
“像Python一样行走，像C一样运行。”这句话概括了Julia语言的特点。Julia是在麻省理工学院开发的，其语法借鉴了Python、R、Matlab等数据分析库。
Julia是一种高级语言，拥有像Python一样友好的语法和像C一样有竞争力的性能。它提供了一个复杂的编译器、分布式并行执行、数值精度和广泛的数学函数库。
可以通过这篇精彩的文章A Comprehensive Tutorial to Learn Data Science with Julia from Scratch开始学习Julia。
Java在数据科学领域的教学中可能是最少的，但大多数部署的机器学习项目都是用这种语言编写的。Java最初由James Gosling在Sun Microsystems开发，后来被Oracle收购。
Java是一种通用的高级语言，已经成为移动和Web开发领域最受欢迎的语言之一。许多大数据应用，如Hadoop、Hive，都是用Java编写的。随着Weka等流行机器学习库的出现，Java在数据科学家中的受欢迎程度也在增加。
C/C++可能是较老的语言之一，但它们在数据科学领域仍然具有相关性。虽然不会在这些语言中找到像Python中那样的机器学习库，但这些语言在大数据领域，如MapReduce框架的实现中，具有强烈的相关性。
C/C++是一种低级语言，因此在数据科学家中的受欢迎程度较低，但其计算速度无与伦比。
将使用一个框架来比较上述提到的每种数据科学语言。目的是帮助理解哪些点对有用，以便选择适合职业的语言。
毫无疑问，Python是最简单、最优雅的语言之一。它的易用性使其成为首选语言。它甚至没有变量声明！就是这么简单。这些特性帮助专注于重要的事情，而不是花费大部分时间调试脚本。
R有一个非常特定的用户群体，他们的主要关注点是统计分析。因此，必须习惯于统计概念。从编程的角度来看，R有一个陡峭的学习曲线。它要求学习和理解编码。它是一种低级编程语言，因此简单的程序可能需要更长的代码。
如上所述，Julia的语法借鉴了一些现有的数据科学语言，如Python、R和Matlab，因此如果之前使用过这些语言，不会发现转向这种语言很困难。
如果来自编程背景，一定已经熟悉像Java和C/C++这样的语言。前者相对容易学习，而后者相当广泛，需要很长时间才能掌握。
R在内存（RAM）中计算一切，因此计算受到32位机器上RAM数量的限制。这不再是问题。Python和R具有良好的数据处理能力和并行计算选项。这不再是一个很大的区别。
Julia具有出色的数据处理能力，比Python快得多，像C语言一样高效运行。
大多数流行的大数据框架和工具，如Fink、Hadoop、Hive和Spark，通常都是用Java编写的。这包括Fink、Hadoop、Hive和Spark。
C/C++是一种相对低级的语言，提供了更多的效率和速度，但这显然是一个耗时的任务。
任何数据科学项目的一个重要方面是其可视化的质量。第一门数据科学语言必须在可视化能力上表现出色。
Python带有一套很棒的可视化库，如matplotlib、plotly、seaborn。可以将数据以条形图、散点图等形式可视化，并根据需要自定义大小和轴。
R在数据可视化方面占据主导地位。它是为了分析师和统计学家可视化结果而构建的。ggplot是其中一个备受喜爱的库。可以制作静态和动态图表，这些图表肯定会以直观的方式表达数据。
Julia在数据可视化和社区支持方面仍处于起步阶段。它不提供Python和R那样的多样性，但不要误认为它是失败者。JuliaPlots提供了许多简单而强大的绘图选项。
Java和C/C++通常用于需要更多定制和特定于应用程序的项目。这些项目没有像Python和R那样的知名数据可视化库。
想知道为什么社区很重要吗？当使用开源库时，社区贡献成为最重要的因素。由于这些库完全免费，是贡献者使任何库成功。所有这些语言的唯一缺点是没有客户支持。
Python和R在数据科学和数据分析方面拥有非常强大的社区，这就是有成百上千的新库进入这个领域的原因。许多专业人士正在适应Julia，因此社区正在增长。
Java和C/C++在数据科学和分析方面没有强大的社区。
Python和R是最被采用的开源数据科学语言，初创公司正在寻找拥有这些技能集的专业人士。特别招聘Julia的公司肯定非常少。这些公司通常将Julia的技能作为附加或在研究领域工作的组织。