数字化人才已成为新十年里人才主要发展趋势，数字化能力的应用会帮助我们在职场晋升、加薪等。如何定义数字化人才：是指具备ICT（信息通信技术）专业技能和补充技能的人才，他们是大数据、、人工智能、混合现实、云、“互联网 ”、智能制造等多个领域发展的“主力军”。三次方就是数字化人才在教育平台，我们致力于通过系统标准化、个性化的课程内容和RAC学习模型（认知➡能力➡实践），帮助年轻人获得适应未来社会的新技术能力。
数据科学是一个专注于从数据中提取知识的领域。通俗地说，就是获取详细的信息，将科学概念应用于大数据集，为高层决策提供信息。拿这次的新冠举例:政府官员正在分析数据集检索从各种各样的来源,如接触者追踪,感染,死亡率和基于位置的数据,以确定哪些区域是影响和如何最好地调整持续支持模型提供帮助最需要的地方将感染率降为0。
大数据则是从多个数字来源收集的数据集的集合。这些数据的大小、种类(数据类型)和速度(收集数据的速度)都非常大。这是由于全球信息的爆炸式增长和数字化，以及存储、处理和分析海量数据池的能力的增加。计算机科学家、图灵奖得主吉姆·格雷(Jim Gray)认为，数据科学是科学的“第四个范式”——在实证、理论和计算之后添加数据驱动。记住这一点,下面的编程语言将是高效的处理大数据集和健壮的合并多个数据源有效提取必要的信息提供的洞察力和理解的现象存在于数据流数据挖掘和机器学习等。
1、Python
Python：“永远滴神”。受到软件开发人员和数据科学家的一致好评，Python已经证明了自己是一种既易于使用又动态的编程语言。它成熟稳定，更不用说与高性能算法兼容，允许它通过其庞大的生态系统中丰富的、支持的库与机器学习、预测分析和人工智能(AI)等先进技术交互。除了作为一种深度学习语言的优势之外，Python还拥有几乎无与伦比的跨各种操作系统的支持，以帮助处理来自几乎所有原生源的数据。
2、R
R经常被比作Python，因为它的开源特性和支持大多数操作系统的与系统无关的设计，使得它的内在优势相似。虽然这两种语言在数据科学和机器学习领域都很出色，但R语言是由统计模型和计算设计的，而且在很大程度上依赖于统计模型和计算。探索数据提供了许多操作，可以执行这些操作来排序和生成数据、修改、合并和准确地分发数据集，以便生成最终的代表性格式。最后，数据可视化是R擅长的，它有许多包，可以帮助用图表和图表以图形方式表示结果，包括复杂的数值分析绘图。
3、Java
Java已经存在了25年了，在此期间，基于类的面向对象语言坚持了“编写一次，随处运行(WORA)”的信条，将其建立为尽可能少的依赖关系（无论代码将在何处运行）。这扩展到在Java虚拟机(JVM)中运行的应用程序，Java虚拟机可以不受底层操作系统的影响而运行，在很大程度上与系统无关。它是一些在大数据分析中使用最广泛的工具的首选平台，如Apache Hadoop和Scala(下面有更多关于Scala的信息)。它成熟的机器学习库、大数据框架和本地可伸缩性允许在集群系统中管理许多数据处理任务时访问无限的存储。
4、Julia
与这个列表上的其他编程语言相比，Julia是自最初发布以来不到10年的最新语言。但是，如果你认为它不成熟，那么你就错了，尽管Julia属于较新的语言，但它在数据科学家中越来越受欢迎，这些数据科学家需要一种能够在高性能计算环境中执行数值分析的动态语言。部分归功于它更快的执行时间，它不仅提供了更快的开发，而且生成的应用程序运行起来类似于在低级语言上创建的应用程序，比如C语言。Julia一个相对较小的缺点是，该社区不像其他语言那样强大，限制了平台支持选项。然而，这是任何新技术所面临的问题的一部分，随着技术的发展，这些问题都会解决。
5、Scala
作为一种基于JVM平台的高级编程语言，Scala的设计目的是利用许多与Java相同的优点来解决它的一些缺点。Scala的目标是高度可扩展性，因此非常适合处理复杂的大数据。这包括与基于Java的高性能数据科学框架(例如Hadoop)的兼容性。当与Apache Spark结合使用时，它还提供了一个灵活的、高度可扩展的开源集群计算框架，能够有效地利用大型硬件资源池。
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