原始的数据科学是劳动密集型活动，但当你会用适合的语言进行工作时，数据科学应该是非常智能有趣的工作，会让你得到一些不容易看到的结论。

一般来说，数据科学中常常会涉及大量数据的处理，此时优化代码的性能非常重要。考虑到这些基本原则，来看看哪些语言是数据科学中应该掌握的：

R

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R 发布于 1995 年，是 S 语言的一个分支，开源。目前由 R Foundation for Statistical Computing 提供技术支持。

优点：

• 免费、开源，各种功能和函数琳琅满目
• 专门为统计和数据分析开发的语言，即使基础安装也包含全面的统计功能和方法

数据可视化

缺点：

• 性能，R 作为解释型语言，运行效率并不高
• R 在统计学的表现很出色，但并不适用于通用编程

Package 的可靠性问题

小结：R 语言在统计和数据可视化方面非常强大，并且开源让它聚集了一帮活跃的贡献者，不过由于开发者良莠不齐，导致 Package 的可靠性方面会有点问题

Python

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Guido van Rossum 在 1991 年推出 Python，开源。Python 广泛用于数据科学领域，目前主要的版本是 3.6 和 2.7。

优点：

• Python 是一门主流编程语言，有着广泛的在线支持
• 入门友好，易于学习
• 有诸如 pandas，scikit-learn 和 Tensorflow 这样优秀的 package

缺点：

• Python 作为动态语言，比 Java 还慢，而且容易出现类型错误
• 对于特定的统计或数据分析，R 的封装会比 Python 更轻松;而在通用性方面，也有比 Python 更好的替代方案

小结：Python 是数据科学中很好的选择，而且，Google 的 TensorFlow 使得机器学习框架都偏向于Python

SQL

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SQL 是结构化查询语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统

优点：

• 在查询、更新和管理关系数据库方面非常有效
• 易读。类似这样的语句基本不会有歧义：SELECT name FROM users WHERE age > 18
• SQLAlchemy 等模块使 SQL 与其他语言的集成变得简单明了

缺点：

• 分析功能相当有限
• SQL有很多不同的实现，如 PostgreSQL，SQLite，MariaDB。他们都是不同的，操作起来有点麻烦。

小结：SQL 作为数据处理语言比作为高级分析工具更有用

Java

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Java 具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点，目前由 OSracle Corporation 支持。

优点：

• 应用广泛，许多系统和应用都用 Java 写后端，能够将数据科学方法直接继承到现有的代码库
• 健壮。对于重要任务的大数据应用，这点很宝贵
• 适合编写高效的 ETL 生产代码和计算密集型机器学习算法

缺点：

• 对于专用的统计分析，Java 的冗长度不适合作为首选。不过动态类型的脚本语言(如 R 和 Python)可以提高生产率
• 与 R 这样特定领域的语言相比，Java 中没有大量可用于高级统计方法的库

小结：Java 其实不推荐作为数据科学语言的首选，尽管它能将数据科学代码无缝接入现有代码库，而且性能和安全性也是它的优势。但是作为开发者，使用 Java 就意味着没有其他语言特定的包可用。

Scala

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Scala 是一门多范式的编程语言，类似 Java，由 Martin Odersky 开发并于 2004 年发布。

优点：

• Scala + Spark = 高性能集群计算。它是大数据领域的杀手级应用框架
• 多范式
• Scala 被编译为 Java 字节码并在 JVM 上运行，这使 Scala 成为非常强大的通用语言，同时也非常适合数据科学

缺点：

• Scala 并不太适合初学者
• 语法和类型都比较复杂，这对于 Python 开发者其实是个比较陡峭的学习曲线

小结：对于集群处理大数据的环境，Scala + Spark 是一个很棒的解决方案。但对于少量数据而言，其他语言或许效率更高

Julia

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Julia 是一款刚出现没几年的 JIT 科学计算语言， 为高性能科学计算而生。

优点：

• JIT(just-in-time)语言，性能良好，还提供像 Python 等解释语言的脚本功能和动态类型
• 为数值分析而生，但也同样能进行通用编程
• 可读性好，而且 Julia 文档的中文翻译优秀(因为核心组有个中国人哈哈哈)

缺点：

• 作为一种新语言，很难说已经可以成熟到大规模使用
• 有限的包

小结：潜力无限，但就目前而言，还不如 R 和 Python 一样成熟稳定

MATLAB

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MATLAB 是 MathWorks 公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。

优点：

• 专为数值计算而设计，非常适合具有复杂数学计算的定量应用，如信号处理、傅里叶变换、图像处理等
• 数据可视化，MATLAB 内置了绘图功能
• 作为数学本科课程的一部分，它在物理、工程、应用数学等领域有着广泛应用

缺点：

• 还挺贵的(获取 MATLAB 及工具箱报价)
• 不适用于通用编程

小结：MATLAB 最适合数据密集型应用，毕竟它就是为此而生的。

总结

本文只是个快速指南，来帮助选择哪种语言适合做数据科学。当然，除了上述介绍的语言外，C++、JavaScript、Perl 还有 Ruby 也可以解决一些数据问题，其中的关键在于你的使用需求，以及个人的喜欢等。

网站题目：掌握数据科学应该学习哪些语言？
文章分享：http://cdbrznjsb.com/article/coidshi.html