2012年哈佛商业评论将数据科学称为“21世纪最性感的工作。”即使在报告发布六年后，商业评论仍然得到证实。随着人工智能和机器学习的出现， “数据科学”在精通技术的过程中获得了广泛的应用。用最简单的术语来说，数据科学是一种利用科学技术和算法从结构化或非结构化数据中挖掘出知识的方法。因此，成为数据科学编程的先驱一个人需要掌握至少一种支持的语言。
无论您是数据科学领域的新手还是专业人士，您需要记住的一些基本事项包括分析数据，应用编程工具（如序列和数据选择）以及执行简单的数据可视化。
数据科学家首选的6种编程语言：
R
R编程语言被数据挖掘者和数据科学家广泛用于分析数据。统计学家也很喜欢简化他们的工作。R提供强大的面向对象编程功能，使其优于其他计算语言。静态图形使得生成图形和其他数学符号变得更容易。你可以用R做的一些事情是创建向量，矩阵，数组和数据帧。它可以替代SAS和Matlab。在过去的几年里，R已成为Google和Facebook等公司的最爱选择。
Python
Python是一种简单的，通用的，多范式的编程语言。Python最大的优势在于它拥有大量的库，可以帮助您完成各种任务，例如图形用户界面，自动化，多媒体，数据库，文本和图像处理。此外，它是一种易于学习和使用的语言。因此，它是学生和招聘人员的首选语言。
Java
Java是数据科学家中最古老的语言选择之一。虽然它的存在受到许多新语言的挑战，但Java永远不会超越它们。Java的特殊功能是“一次编写，随处运行”。编译代码后，它可以在任何支持Java的平台上运行。因此，可移植性是这种语言的一个重要方面。Java虚拟机（JVM）是数据科学的一个很好的工具。如果我们看一下Java的最新发展，有两个很大的改进：Lambda支持（有助于减少冗长）和REPL支持。因此，Java是新兴数据科学家必须学习的东西。
Scala
Scala具有庞大的用户界面。最初，它被设计为在Java上运行。支持Java的所有平台也可以运行Scala。它是用户友好的，可根据用户的需求进行更改。因此，它是编码高级算法的理想选择。
SQL
结构化查询语言（SQL）用于处理大型数据库。特别是，它有助于管理结构化数据。学习SQL可以很好地补充数据科学家的语言技能。与此语言相关的缺点是缺乏可移植性。
Julia
Julia旨在满足所有数字和计算需求，因此非常适合数据科学家。这种语言的特殊功能是一个适用于浮点计算和线性代数的库。
原文标题《Top 6 Languages for Data Science》
作者：Nirmal Patel
译者：February
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