大数据分析学习哪些编程语言

　　大数据分析已成为21世纪最受欢迎的技术之一。由于行业对大数据分析家的需求很高，因此需要具有所需技能的人员才能精通该领域。除了数学技能外，还需要编程专业知识。但是，在获得专业知识之前，有抱负的大数据分析家必须能够对工作所需的编程语言类型做出正确的决定。在大数据分析学习哪些编程语言中，我们将学习一些必需的大数据分析编程语言，以便成为一名熟练的大数据分析家。
 

　　大数据分析导论
 

　　编程是软件开发的基础。大数据分析是包括计算机科学在内的多个领域的集合。它涉及科学过程和方法的使用，以分析数据并从中得出结论。为此角色设计的特定编程语言将执行这些方法。尽管大多数语言都可以满足软件开发的需求，但大数据分析编程的不同之处在于它可以帮助用户对数据进行预处理，分析和生成预测。这些以数据为中心的编程语言能够执行适合于大数据分析特定要求的算法。因此，为了成为熟练的大数据分析家，您必须掌握以下大数据分析编程语言之一。
 

　　最佳大数据分析编程语言
 

　　以下是其重要性和详细说明的顶级大数据分析编程语言的列表–
 

　　1. Python
 

　　它是易于使用的基于解释器的高级编程语言。Python是一种通用语言，具有用于多个角色的大量库。由于其易于学习的曲线和有用的库，它已成为大数据分析最受欢迎的选择之一。Python观察到的代码可读性也使它成为Data Science的流行选择。由于大数据分析家可以解决复杂的问题，因此拥有一种易于理解的语言是理想的。Python使用户更容易在遵循所需算法标准的同时实现解决方案。
 

　　Python支持多种库。大数据分析中解决问题的各个阶段都使用自定义库。解决大数据分析问题涉及数据预处理，分析，可视化，预测和数据保存。为了执行这些步骤，Python拥有专用的库，例如– Pandas，Numpy，Matplotlib，SciPy，scikit-learn等。此外，高级的Python库(例如Tensorflow，Keras和Pytorch)为大数据分析家提供了深度学习工具。
 

　　2. R
 

　　对于面向统计的任务，R是理想的语言。与Python相比，有抱负的大数据分析家可能不得不面对陡峭的学习曲线。R专门用于统计分析。因此，它在统计学家中非常受欢迎。如果您想深入了解数据分析和统计信息，那么R是您选择的语言。R的唯一缺点是它不是通用编程语言，这意味着它不用于统计编程以外的任务。

　　R在CRAN的开放源代码存储库中有10,000多个软件包，可满足所有统计应用程序的需求。R的另一个强项是它处理复杂线性代数的能力。这使得R不仅适用于统计分析而且适用于神经网络。R的另一个重要功能是其可视化库ggplot2。还有其他工作室套件，例如tidyverse和Sparklyr，它们为Apache R提供基于Apache Spark的接口。RStudio等基于R的环境使连接数据库变得更加容易。它具有一个称为“ RMySQL”的内置软件包，该软件包提供R与MySQL的本地连接。所有这些功能使R成为核心大数据分析家的理想选择。
 

　　3. SQL
 

　　SQL被称为“大数据分析的关键”，SQL是大数据分析家必须具备的最重要技能。SQL或“结构化查询语言”是用于从称为关系数据库的有组织数据源中检索数据的数据库语言。在大数据分析中，SQL用于更新，查询和操作数据库。作为大数据分析家，了解如何检索数据是工作中最重要的部分。SQL是大数据分析家的“辅助武器”，这意味着它提供的功能有限，但对于特定角色至关重要。它具有多种实现，例如MySQL，SQLite，PostgreSQL等。

　　为了成为一名熟练的大数据分析家，有必要从数据库中提取和整理数据。为此，必须具备SQL知识。由于SQL的声明性语法，它也是一种易读的语言。例如，SELECT NAME FROM用户的薪水> 20000非常直观。
 

　　4. Scala
 

　　Scala stand是在JVM上运行的Java编程语言的扩展。它是一种通用编程语言，具有面向对象技术和功能编程语言的功能。您可以将Scala与大数据平台Spark结合使用。当处理大量数据时，这使Scala成为理想的编程语言。
 

　　Scala提供了与Java的完全互操作性，同时与Data保持了紧密的联系。作为大数据分析家，必须对使用编程语言充满信心，以便以所需的任何形式雕刻数据。Scala是专门为此角色创建的高效语言。Scala的最重要特征是其促进大规模并行处理的能力。但是，Scala的学习曲线比较陡峭，我们不建议初学者使用。最后，如果您作为大数据分析家的偏爱是处理大量数据，那么Scala + Spark是您的最佳选择。
 

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　　5.Julia
 

　　Julia是最近开发的编程语言，最适合科学计算。它像Python一样简单，因此广受欢迎，并且具有C语言的迅捷性能。这使Julia成为需要复杂数学运算的领域的理想语言。作为大数据分析家，您将研究需要复杂数学的问题。Julia能够以很高的速度解决此类问题。
 

　　尽管Julia由于其最新开发而在其稳定版本中遇到了一些问题，但它现在已被广泛认可为人工智能语言。Flux是机器学习架构，是Julia的一部分，用于高级AI流程。许多银行和咨询服务都在使用Julia进行风险分析。
 

　　6. R
 

　　您可以使用R进行统计分析。唯一的区别是R不是像R一样开源的。但是，它是设计用于统计数据的最古老的语言之一。R语言的开发人员开发了自己的软件套件，用于高级分析，预测建模和商业智能。R具有高度的可靠性，并已得到专业人士和分析师的高度认可。寻求稳定和安全平台的公司使用R满足其分析要求。尽管R可能是一个开源软件，但它提供了用于统计分析和机器学习的大量库和软件包。
 

　　R具有出色的支持系统，这意味着您的组织可以毫无疑问地依靠此工具。但是，随着先进和开源软件的出现，R落后了。在现代编程语言提供的R中集成更高级的工具和功能有点困难且非常昂贵。
 

　　因此，这些是大数据分析家的一些编程语言。
 

　　概要
 

　　大数据分析是一个动态领域，拥有不断发展的技术和工具。由于大数据分析领域广阔，因此您必须选择要解决的特定问题。为此，您应该选择最适合的编程语言。上面提到的编程语言专注于大数据分析的几个关键领域，并且必须始终愿意根据要求尝试新的语言。