一個編程語言就好比是開發的超級大國。每隔一段時間，就會彈出一種新的編程語言或對現有語言的更新，試圖提供更快，更優化的結果。開發人員通常會發現自己迷上了各種各樣的編程語言，從而決定為下一個項目選擇哪種編程語言。所有編程語言都不盡相同，在許多情況下，對一個項目或需求有效的方法，可能對另一項目不起作用。數據科學就是這樣一個趨勢領域，對效率和高性能結果的需求猛增。本文將介紹其中一些頂級編程語言。

為數據科學職業道路選擇最佳編程語言時需要考慮的事項。

現在，在我們跳到涵蓋數據科學的一些頂級編程語言的部分之前，下面提到的是您應該問自己的幾個問題：

1.確切的任務是什么？

2.數據科學可以通過什么方式為您提供幫助？

3.您對已經知道的編程語言有多熟練？

4.您準備好將您的知識提高到一個新的水平嗎？

5.您的組織以何種規模使用數據科學？

6.您是否有興趣學習高級數據科學？

7.2020年數據科學的頂級編程語言？

現在您已經回答了上面的問題，讓我們繼續下一部分。從這里開始，我們希望引起您對數據科學最常用的編程語言的關注。您可能已經熟悉一些流行的編程語言，而其中的一些可能對您來說是全新的。

　　一、Python

Python在數據科學的頂級工具中占有至關重要的地位，并且通常是機器學習，深度學習，人工智能等領域的一系列任務的首選。它具有高度的代碼可讀性，因此是面向對象，易于使用且對開發人員非常友好的。

Python龐大的豐富庫生態系統和用于各種目的的實現使其成為一個真正的多面選擇。Python提供的其他一些重要功能包括：

1.支持功能強大的數據科學庫，例如Keras，Scikit-Learn，matplotlib，TensorFlow等。

2.非常適合數據收集，分析，建模和可視化等任務。

3.支持多種文件導出和共享選項。

4.帶有強大的社區以獲得支持。

使用Python進行編碼的樂趣應該在于看到簡短，簡潔，易讀的類，這些類以少量清晰的代碼表達許多動作，而不是以大量瑣碎的代碼引起讀者的注意。

　　二、JavaScript

在多范式和事件驅動的腳本語言JavaScript的是Web開發上的編程語言之一。使用JavaScript，開發人員可以創建豐富的交互式網頁，而JavaScript的這一特性使其成為創建精美可視化效果的絕佳選擇。

JavaScript在數據科學中的其他用途包括管理異步任務和處理實時數據。支持JavaScript的一些令人信服的理由是：

1.允許創建可視化數據分析。

2.支持各種現代機器學習庫，例如TensorFlow.js，Keras.js和ConvNetJs。

3.更易于學習和使用。

　　三、Java

Java編程語言可能看起來很老，但不要讓它愚弄您。作為一些首選的開發堆棧，一些頂級企業長期以來一直將其用于安全的企業開發。為了迎合數據科學領域的蓬勃發展，Java提供了諸如Hadoop，Spark，Hive，Scala和Fink之類的工具。

Java虛擬機是開發人員在企業環境中編寫用于分布式系統，數據分析和機器學習的代碼的流行選擇。Java提供的其他主要好處包括：

1.提供多個IDE來快速開發應用程序。

2.用于涉及數據分析，深度學習，自然語言處理，數據挖掘等任務。

3.輕松擴展即可從頭開始構建復雜的應用程序。

4.能夠更快地交付結果。

　　四、R

R是一個開源軟件環境，主要用于處理數據科學中事物的統計和圖形方面。時間序列分析，聚類，統計測試，線性和非線性建模只是R提供的許多統計計算和分析選項中的一部分。

RStudio和Jupyter等第三方接口使R的使用更加容易。R具有出色的可擴展性，由于其強大的面向對象特性，經常允許其他編程語言輕松地在R中修改數據對象。編程語言R的主要優點是：

1.提供有效的數據處理和其他數據分析工具。

2.提供了許多選項，可以為數據分析創建出色的圖。

3.允許使用健壯的社區構建軟件包擴展核心功能。

4.包括活躍的貢獻者社區。

　　五、C/C++

C是最早的編程語言之一，大多數更新的語言都使用C/C++作為其代碼庫，R就是這樣的示例。使用C/C++需要對編程的基礎有深刻的理解。

盡管C/C++由于其低級的性質而成為DataScience初學者編程語言中較復雜的方面，但它仍被越來越多地用于構建可用于DataScience的工具。

其核心是用C++編寫的，而其余部分則是用Python編寫的。但這還不是全部，C確實有一些優點，如下所述：

1.當底層算法也用C編寫時，能夠提供更快，更好的結果。

2.由于其高效的特性，其速度比其他編程語言要快。

　　六、SQL

作為一名程序員，我確定您一定在生活中使用過SQL。SQL不僅將您連接到數據庫，而且還起到了至關重要的作用，也就是說，它僅需少量查詢就可以從大量數據中為您提供事實和統計信息。

一些增強SQL在簡化數據科學中各種任務的重要性的功能包括：

1.SQL的非過程性質使您可以專注于What，而不是Why。

2.與編程語言和數據庫管理系統很好地集成。

3.幫助您連接到數據以更好地理解數據。

4.允許更順暢地管理大量數據。

上述就是關于2020年數據科學的頂級編程語言的全部內容，想了解更多關于數據科學的信息，請繼續關注中培偉業。