想要入行數據分析領域，你是否對選擇要學習的編程語言感到困惑?

當前流行和廣泛接受的編碼語言包括Python，R，Scala，Hadoop語言(Hive，Pig等)，Java和SAS。但是，Java語言正在迅速失去其光澤，只有12%的數據分析師當前從事大數據項目的工作，比其他任何語言都更喜歡python。

截至2019年4月，LinkedIn很受歡迎的數據分析技能

根據LinkedIn 2020年的一項調查，從上到下依次排名前三的數據分析技能分別是Python，R和SQL。盡管事實是，R語言驅動著大約50%的大數據操作，而SAS語言卻構成了全世界所有數據分析工作的36%。在進行中的所有數據分析項目中，有35%使用了Python，而其他項目僅占馬車車輪的10%。

在本文中，我們將討論四種很受歡迎的大數據編程語言——Python，R，Java和Scala。但是，在繼續進行詳細介紹之前，讓我們討論一下哪種編程語言最適合你的大數據職業愿望，以及原因。

確定最適合的數據分析編碼語言

在繼續為你選擇最適合的大數據編程語言之前，請問自己以下問題：

• 你現在手頭有什么任務?
• 所選的數據分析編程語言是否可滿足你的長期職業計劃?
• 你在已經知道的編碼語言中擁有什么能力?
• 你是否已做好進入下一個專業水平的心理準備?
• 你的組織或準公司在何種程度上部署數據分析?
• 你準備好接受高級數據分析概念的培訓了嗎?

現在，讓我們繼續討論數據分析師的前四種編程語言當前用于全球大數據項目的工具。

1、R

R是統計學家的語言。但是幾乎所有高級大數據分析家都知道所說的語言，因為它已經越來越有必要。初級大數據分析家還可以通過加快在SAS，Matlab和OCTAVE中的學習來掌握所說的編程語言。R確實可以用作強大的數據分析編碼語言，但是在進行典型的數據分析項目時卻不能像通用編碼語言一樣強大。

例如，如果可以使用語言R執行出色的模型，但是在將其部署到生產環境之前，你將不得不將其轉換為Scala或Python。在執行諸如為集群控制系統編寫代碼之類的任務時，R不如其他流行的數據分析編程語言有效，因為調試過程將變得非常困難。

2、蟒蛇

Python是目前很流行的數據分析編程語言，大多數大數據分析家都熟悉跨行業和地域的該語言。如果有人在培養一個大數據開發團隊來處理其公司的數據分析業務，那么Python相對容易部署，因為它易于學習(對于大數據工程師來說，這只是另一種面向對象的編碼語言)。此外，Python還具有與眾不同的優勢，它使人類更容易閱讀。

3、斯卡拉

Scala屬于JVM(Java虛擬機)生態系統，可使其立即變得功能強大且高度靈活。它是面向對象和功能性語言的完美融合，在金融領域非常受歡迎，在金融領域，公司需要處理大量分散的數據(關于社交媒體數據量和相關分布的程度的想象)。Spark和Kafka得到Scala的支持。此外，與Java相比，用Scala編寫的代碼少得多，就可以做更多的事情。

4、爪哇

實際上，幾十行Scala代碼將相當于幾百行Java代碼。但是，Java的最新版本進行了重大改進。盡管它永遠不會像Scala那樣卑鄙和精瘦，但是與Java相關聯的還有其獨特的優勢，例如它在Hadoop中的默認棲息地以及其他一些大數據工具和框架。此外，當涉及到諸如HDFS，Spark，Storm，Apache Beam和MapReduce之類的JVM生態系統產品時，Java成為數據分析編碼領域的王者。

結論思想

那么，最終歸結為這四種語言之間的選擇?好吧，這完全取決于你在未來的職業中將從事哪種數據分析項目。當歸結為核心分析時，R將是最適合考慮的語言。當你打算使用神經網絡時，應該選擇Python。為了找到理想的生產流解決方案，Java將是部署的理想語言。然后，有R&Python它可以成為人類已知的任何數據分析問題的答案，尤其是當兩者結合部署時。