数据分析师必须掌握的编程语言TOP4

根据LinkedIn 2020年的一项调查，从上到下依次排名前三的数据分析技能分别是Python，R和SQL。尽管事实是，R语言驱动着大约50%的大数据操作，而SAS语言却构成了全世界所有数据分析工作的36%。在进行中的所有数据分析项目中，有35%使用了Python，而其他项目仅占马车车轮的10%。

在本文中，我们将讨论四种很受欢迎的大数据编程语言——Python，R，Java和Scala。但是，在继续进行详细介绍之前，让我们讨论一下哪种编程语言最适合你的大数据职业愿望，以及原因。

确定最适合的数据分析编码语言

在继续为你选择最适合的大数据编程语言之前，请问自己以下问题：

• 你现在手头有什么任务?
• 所选的数据分析编程语言是否可满足你的长期职业计划?
• 你在已经知道的编码语言中拥有什么能力?
• 你是否已做好进入下一个专业水平的心理准备?
• 你的组织或准公司在何种程度上部署数据分析?
• 你准备好接受高级数据分析概念的培训了吗?

现在，让我们继续讨论数据分析师的前四种编程语言当前用于全球大数据项目的工具。

1、R

R是统计学家的语言。但是几乎所有高级大数据分析家都知道所说的语言，因为它已经越来越有必要。初级大数据分析家还可以通过加快在SAS，Matlab和OCTAVE中的学习来掌握所说的编程语言。R确实可以用作强大的数据分析编码语言，但是在进行典型的数据分析项目时却不能像通用编码语言一样强大。

例如，如果可以使用语言R执行出色的模型，但是在将其部署到生产环境之前，你将不得不将其转换为Scala或Python。在执行诸如为集群控制系统编写代码之类的任务时，R不如其他流行的数据分析编程语言有效，因为调试过程将变得非常困难。

2、蟒蛇

Python是目前很流行的数据分析编程语言，大多数大数据分析家都熟悉跨行业和地域的该语言。如果有人在培养一个大数据开发团队来处理其公司的数据分析业务，那么Python相对容易部署，因为它易于学习(对于大数据工程师来说，这只是另一种面向对象的编码语言)。此外，Python还具有与众不同的优势，它使人类更容易阅读。

（编辑：揭阳站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!