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很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，我们将讨论四种很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。
1、R
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是目前很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。
原文地址：https://www.toutiao.com/a6920834851331539469/
