数据分析常用的编程语言有哪些

如题所述

数据分析常用的编程语言有Python、R、SQL、Scala、Julia。

编程是软件开发的基础,大数据分析是包括计算机科学在内的多个领域的集合。它涉及科学过程和方法的使用,以分析数据并从中得出结论。为此角色设计的特定编程语言将执行这些方法。为了成为熟练的大数据分析家,必须掌握以下大数据分析编程语言。

1、Python

它是易于使用的基于解释器的高级编程语言。Python是一种通用语言,具有用于多个角色的大量库。由于其易于学习的曲线和有用的库,它已成为大数据分析最受欢迎的选择之一。Python观察到的代码可读性也使它成为Data Science的流行选择。

由于大数据分析家可以解决复杂的问题,因此拥有一种易于理解的语言是理想的。Python使用户更容易在遵循所需算法标准的同时实现解决方案。

Python支持多种库。大数据分析中解决问题的各个阶段都使用自定义库。解决大数据分析问题涉及数据预处理,分析,可视化,预测和数据保存。为了执行这些步骤,Python拥有专用的库,例如–Pandas,Numpy,Matplotlib,SciPy,scikit-learn等。

此外,高级的Python库(例如Tensorflow,Keras和Pytorch)为大数据分析家提供了深度学习工具。

2、R

对于面向统计的任务,R是理想的语言。与Python相比,有抱负的大数据分析家可能不得不面对陡峭的学习曲线。R专门用于统计分析。因此,它在统计学家中非常受欢迎。如果您想深入了解数据分析和统计信息,那么R是您选择的语言。R的唯一缺点是它不是通用编程语言,这意味着它不用于统计编程以外的任务。

R在CRAN的开放源代码存储库中有10,000多个软件包,可满足所有统计应用程序的需求。R的另一个强项是它处理复杂线性代数的能力。这使得R不仅适用于统计分析而且适用于神经网络。R的另一个重要功能是其可视化库ggplot2。

还有其他工作室套件,例如tidyverse和Sparklyr,它们为Apache R提供基于Apache Spark的接口。RStudio等基于R的环境使连接数据库变得更加容易。它具有一个称为“RMySQL”的内置软件包,该软件包提供R与MySQL的本地连接。所有这些功能使R成为核心大数据分析家的理想选择。

3、SQL

SQL被称为“大数据分析的关键”,SQL是大数据分析家必须具备的最重要技能。SQL或“结构化查询语言”是用于从称为关系数据库的有组织数据源中检索数据的数据库语言。在大数据分析中,SQL用于更新,查询和操作数据库。

作为大数据分析家,了解如何检索数据是工作中最重要的部分。SQL是大数据分析家的“辅助武器”,这意味着它提供的功能有限,但对于特定角色至关重要。它具有多种实现,例如MySQL,SQLite,PostgreSQL等。

4、Scala

Scala stand是在JVM上运行的Java编程语言的扩展。它是一种通用编程语言,具有面向对象技术和功能编程语言的功能。您可以将Scala与大数据平台Spark结合使用。当处理大量数据时,这使Scala成为理想的编程语言。

Scala提供了与Java的完全互操作性,同时与Data保持了紧密的联系。作为大数据分析家,必须对使用编程语言充满信心,以便以所需的任何形式雕刻数据。Scala是专门为此角色创建的高效语言。Scala的最重要特征是其促进大规模并行处理的能力。但是,Scala的学习曲线比较陡峭,我们不建议初学者使用。

5、Julia

Julia是最近开发的编程语言,最适合科学计算。它像Python一样简单,因此广受欢迎,并且具有C语言的迅捷性能。这使Julia成为需要复杂数学运算的领域的理想语言。作为大数据分析家,您将研究需要复杂数学的问题。Julia能够以很高的速度解决此类问题。

尽管Julia由于其最新开发而在其稳定版本中遇到了一些问题,但它现在已被广泛认可为人工智能语言。

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