数据分析师必须了解的编程语言TOP4

想要入行数据分析领域,你是否对选择要学习的编程语言感到困惑?

当前流行和广泛接受的编码语言包括Python,R,Scala,Hadoop语言(Hive,Pig等),Java和SAS。但是,Java语言正在迅速失去其光泽,只有12%的数据分析师当前从事大数据项目的工作,比其他任何语言都更喜欢python。

截至2019年4月,LinkedIn最受欢迎的数据分析技能

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,我们将讨论四种最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。

前4种大数据编程语言 

#1R

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是目前最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。

#3斯卡拉

Scala属于JVM(Java虚拟机)生态系统,可使其立即变得功能强大且高度灵活。它是面向对象和功能性语言的完美融合,在金融领域非常受欢迎,在金融领域,公司需要处理大量分散的数据(关于社交媒体数据量和相关分布的程度的想象)。Spark和Kafka得到Scala的支持。此外,与Java相比,用Scala编写的代码少得多,就可以做更多的事情。

#4爪哇

实际上,几十行Scala代码将相当于几百行Java代码。但是,Java的最新版本进行了重大改进。尽管它永远不会像Scala那样卑鄙和精瘦,但是与Java相关联的还有其独特的优势,例如它在Hadoop中的默认栖息地以及其他一些大数据工具和框架。此外,当涉及到诸如HDFS,Spark,Storm,Apache Beam和MapReduce之类的JVM生态系统产品时,Java成为数据分析编码领域的王者。

结论思想

那么,最终归结为这四种语言之间的选择?好吧,这完全取决于你在未来的职业中将从事哪种数据分析项目。当归结为核心分析时,R将是最适合考虑的语言。当你打算使用神经网络时,应该选择Python。为了找到理想的生产流解决方案,Java将是部署的理想语言。然后,有R&Python它可以成为人类已知的任何数据分析问题的答案,尤其是当两者结合部署时。

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