数据科学家最常用的 3 种编程语言

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您想成为一名数据科学家但不知道从哪里开始？Sabrina将提供数据科学家日常工作中最常用的3种数据科学编程语言。这3种编程语言包括Python、R和SQL。‍ 查看下面每种编程语言的含义、用途/优点以及如何学习。读到最后，找到免费学习数据科学的地方的建议！‍ Python 编程语言：定义和使用Python是数据科学家必须掌握的编程语言，因为Python可用于数据处理，包括数据清理、数据挖掘、可视化、统计分析；以及数据分析算法的应用。Python 凭借其各种库和函数在数据处理中发挥着作用。‍ 必须学习的一些基本Python库：Pandas：用于数据操作和数据清理Numpy：用于计算以及与数字相关的事情Matplotlib：用于创建数据可视化Scikit-learn：用于创建机器学习模型‍ Python 用于数据科学，因为它是一种易于使用且易于学习的高级编程语言。

因为基本上Python使用的是我们日常使用的语言。除此之外，还有很多库，可以在各 澳大利亚邮件列表 可种操作系统上使用，并且Python可用性的灵活性也是Python经常用于数据科学的原因。‍ 使用Python的灵活性不仅仅限于数据处理，Python还可以用于软件开发、应用程序创建、脚本编写和其他网站开发需求。‍ R 编程语言：定义和使用 R是一种开源统计编程语言，用于数据处理和高级统计处理。有趣的是， 70%的数据挖掘人员都使用 R ，这使得 R 成为继 SQL 之后数据科学中使用最广泛的编程语言。此外，还有许多使用 R 的科技公司十角兽，例如 Facebook、Google、Mozilla、TechCrunch 等。‍ 尽管 R 的使用乍一看与 Python 类似，但 R 的功能与 Python 不同。‍



在可用性方面，R用于通过excel、csv或文本更轻松地处理统计模型和可视化数据；与 Python 不同，Python 必须使用 Matplotlib 库。‍ 在容量方面，R具有执行统计测试和统计模型操作的能力；而Python具有作为数据对象脚本语言的能力，广泛应用于大数据分析。‍ 本质上，R更侧重于统计数据处理。‍ SQL 编程语言：定义和使用 数据科学总是要处理数据库中的大量数据集，因此总是需要 SQL 编程语言技能。SQL 或结构化查询语言是一种编程语言，用于访问、修改和操作数据库以创建基于关系的数据库。‍ 该关系数据库以表的形式存储信息，表中的行和列具有不同的数据属性，其中包含数据值之间的关系。与 Excel 或电子表格不同，SQL 能够处理大量数据集。与其他编程语言相比，这是 SQL 的优势，因为它的查询能力能够处理大量数据集。‍ SQL 帮助数据科学家从数据库中提取数据、分析数据、检索信息和见解。数据科学家必须了解的一些 SQL 命令/查询是：DDL（数据定义语言）：用CREATE、ALTER、DROP 3个命令构建数据库框架。