Kaggle调查：2018年数据科学家常用（和推荐）的编程语言榜单("2018 Kaggle调查：数据科学家最常用的编程语言排行榜及推荐")

引言

在数据科学领域，编程语言的选择对于研究和实际项目的顺利至关重要。2018年，Kaggle发布了一项涉及数据科学家最常用的编程语言的调查报告，为我们揭示了这一领域的成长趋势。本文将选用这份调查报告，为您详细介绍数据科学家最常用的编程语言排行榜及其推荐理由。

一、Python：数据科学家的首选编程语言

在Kaggle的调查中，Python毫无悬念地成为了数据科学家的首选编程语言。Python具有以下优点：

• 语法简洁，易于上手
• 丰盈的库和框架，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等
• 广泛的应用场景，如数据分析、机器学习、深度学习等

代码示例：使用Python进行数据分析

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据预处理
data = data.dropna()
# 数据可视化
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['x'], data['y'], label='Data')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Data Visualization')
plt.legend()
plt.show()

二、R：统计分析和可视化的利器

R语言在统计分析和可视化方面具有强势的优势，所以在数据科学领域也备受青睐。以下是R语言的几个核心优点：

• 丰盈的统计分析和图形库，如ggplot2、plyr、dplyr等
• 易于编写错综的统计模型
• 与其他编程语言（如Python、Java）的兼容性良好

代码示例：使用R进行数据可视化

library(ggplot2)
# 读取数据
data <- read.csv('data.csv')
# 数据预处理
data <- na.omit(data)
# 数据可视化
ggplot(data, aes(x=x, y=y)) +
  geom_line(color='blue') +
  ggtitle('Data Visualization') +
  xlab('X') +
  ylab('Y')

三、SQL：数据处理和查询的基础

SQL（Structured Query Language）是一种用于处理和查询关系型数据库的编程语言。在数据科学领域，SQL的重要性不言而喻，以下是SQL的核心优点：

• 强势的数据处理能力
• 易于学习和使用
• 广泛的应用场景，如数据仓库、数据分析等

代码示例：使用SQL进行数据查询

-- 查询年龄大于30岁的用户
SELECT * FROM users WHERE age > 30;
-- 查询用户表中年龄大于30岁且性别为男的用户
SELECT * FROM users WHERE age > 30 AND gender = 'Male';

四、Java：大数据和分布式计算的首选

Java在数据科学领域也占有一席之地，尤其是在大数据和分布式计算方面。以下是Java的核心优点：

• 跨平台性，易于部署和维护
• 丰盈的库和框架，如Hadoop、Spark等
• 强势的并发处理能力

代码示例：使用Java进行大数据处理

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
            .appName("Big Data Processing")
            .getOrCreate();
        // 创建JavaSparkContext
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(spark.sparkContext());
        // 读取数据
        JavaRDD data = sc.textFile("data.txt");
        // 数据处理
        JavaRDD counts = data
            .flatMap(s -> Arrays.asList(s.split(" ")).iterator())
            .map(s -> 1)
            .reduceByKey((a, b) -> a + b);
        // 输出于是
        counts.collect().forEach(System.out::println);
        // 关闭SparkContext
        sc.close();
    }
}

五、其他编程语言

除了上述四种编程语言外，还有其他一些编程语言在数据科学领域也有一定的应用，如：

• Julia：高性能的动态编程语言，适用于数值计算和科学计算
• Scala：函数式编程语言，与Java兼容，适用于大数据处理
• Matlab：数值计算和可视化工具，广泛应用于工程和科研领域

总结

2018年Kaggle调查揭示了数据科学家最常用的编程语言排行榜，Python、R、SQL、Java等语言在数据科学领域具有广泛的应用。掌握这些编程语言，将为数据科学家在研究和实际项目中提供更多的也许性。

本文由IT视界版权所有,禁止未经同意的情况下转发