1. Python

 

Python是最流行的数据分析、机器学习和自动化任务语言，因其简单性、庞大的数据科学工具库（如NumPy和Pandas）、与Jupyter Notebooks的集成（允许轻松实验和可视化）以及其适用于多种用途的多功能性，使其成为初学者进入数据科学领域时学习的理想语言。

如果您刚开始从事数据科学职业，我强烈推荐您从Python及其最受欢迎的数据科学库（如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn）入手。学习Python以及这些库将为您提供一个坚实的基础，使您能够高效地完成工作，避免太多的困扰，并为您在数据科学领域的进步奠定基础。

 

2. SQL

 

学习SQL对于任何与数据相关的人来说都是至关重要的。您将使用它从SQL数据库中提取和分析信息，这是数据专业人员的基本技能。通过理解SQL，您可以与关系数据库管理系统（如MySQL、SQL Server和PostgreSQL）进行交互，有效地检索、组织和修改数据。

SQL的基本知识包括使用SELECT语句选择特定的数据，使用INSERT语句插入新数据，使用UPDATE语句更新现有数据，以及使用DELETE语句删除旧或无效的数据。

 

3. Bash

 

Bash/Shell不是传统的编程语言，它们是处理数据的宝贵工具。Bash脚本允许您串联命令，以自动化重复或复杂的数据任务，这些任务如果手动执行将会很繁琐。

Bash脚本可用于通过搜索、过滤和组织数据来操作文本文件。它们可以自动化ETL流程，从命令行提取数据、转换数据并将其加载到数据库中。Bash还允许您在命令行上执行计算、拆分、连接和其他操作，并使用SQL查询和命令与数据库进行交互。

 

4. Rust

 

Rust是一个新兴的数据科学语言，因其强大的性能、内存安全性和并发特性而受到青睐。然而，与Python相比，Rust在数据应用方面仍然相对较新且存在一些不足之处。

作为一种年轻的语言，Rust用于数据科学任务的库要比Python少得多。机器学习和数据分析库的生态系统在Rust中仍然需要发展，这意味着大多数代码库必须从头开始编写。

然而，Rust的优势，如性能、内存和线程安全性，使其非常适合构建高效可靠的数据科学系统的后端。Rust非常适合在某些数据流水线中需要低级代码优化和并行化的任务。

 

5. Julia

 

Julia是专门为科学和高性能数值计算而创建的编程语言。它的一个独特特点是在编译过程中优化代码的能力，这使其具有与C编程语言一样甚至更好的性能。此外，Julia的语法受到流行的编程语言（如MATLAB、Python和R）的启发，使已经熟悉这些语言的数据科学家能够轻松学习。

Julia是开源的，并且有一个不断增长的开发者和数据科学家社区为其持续改进做出贡献。总体而言，Julia在生产力、灵活性和性能之间提供了很好的平衡，使其成为数据科学家的有价值工具，特别是那些在性能受限问题上工作的人。

 

6. R

 

R是一种广泛用于数据科学和统计计算的流行编程语言。它非常适合数据科学，因为它具有广泛的内置函数和库，用于数据操作、可视化和分析。这些函数和库使用户能够执行各种任务，例如导入和清理数据、探索数据集和构建统计模型。

R也以其强大的图形功能而闻名。该语言包括各种工具用于创建高质量的图形和可视化，这对于数据探索和交流至关重要。

 

7. C++

 

C++是一种高性能的编程语言，广泛用于构建高性能复杂的机器学习应用程序。尽管它在数据科学中并不像Python和R这样的其他语言那样常用，但C++具有一些特性，使其成为某些类型的数据科学任务的优秀选择。

C++的一个关键优势是其速度。C++是一种编译语言，意味着代码在执行之前会被转换为机器代码，这可以导致比Python和R等解释语言更快的执行时间。

C++的另一个优点是其处理大数据集的能力。C++具有底层内存管理能力，这意味着它可以高效地处理非常大的数据集，而不会遇到可能减慢其他语言速度的内存问题。

 

8. Scala

 

如果你正在寻找一种比Java更简洁、更简洁的编程语言，那么Scala可能是一个很好的选择。它是一种多功能和灵活的语言，结合了面向对象和函数式编程范式。

Scala在数据科学中的一个主要优势是其能够与Apache Spark等大数据框架无缝集成。这是因为Scala在与这些框架相同的JVM上运行，使其成为分布式大数据项目和数据管道的理想选择。

如果你的目标是从事数据工程或数据库管理的职业，学习Scala将有助于你在职业生涯中取得更好的发展。然而，作为数据科学家，掌握这门语言并不是必需的。

 

结论

 

总之，如果你对数据科学感兴趣，学习其中一个或多个这八种编程语言可以帮助你在这个领域开始或推进你的职业发展。每种语言都有其独特的优点和缺点，取决于你尝试完成的具体数据科学任务。

在数据科学的编程语言中，Python是一个流行的选择，因为它具有用户友好的特性、多功能性和强大的社区支持。其他语言如R和Julia也是很好的选择，提供了优秀的统计计算、数据可视化和机器学习支持。C++和Rust推荐给那些需要高性能和内存管理能力的人。Bash脚本在自动化和数据管道方面非常有用。最后，学习SQL是任何技术工作的必备语言。     Abid Ali Awan (@1abidaliawan)是一位持有认证的数据科学家，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，并在机器学习和数据科学技术方面撰写技术博客。Abid拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为遭受心理疾病困扰的学生构建一个AI产品。