意圖打開數據科學的大門但卻不知怎么開始？那就看一看我們整理出的10種在數據科學家和師眼中這些熱門的語言和工具。

R語言

R語言是數據科學家和分析師們常用的兩種頂級工具中的一種。1995年 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 創造了R語言，對數據分析和開放。R語言有活躍的使用群，因而就有了為特定問題分析所設計的語言壓縮包。

在去年（2015年）微軟已與R語言服務提供商 Revolution Analytics 達成收購協議。從微軟官方得知，促使微軟收購該公司的主要原因是：當前許多企業需要處理的數據量不斷增長，并需要更多軟件對這些數據進行分析、處理。而Revolution Analytics的主打產品是一款被稱作R的統計分析類編程語言，通過R語言能夠進一步加強微軟云計算業務。另外，Revolution Analytics表示被收購之后，他們仍將持續支持R語言的開源項目并提供給客戶訂閱式的技術支持服務。

Python

數據科學家和數據分析師使用的另外一個頂級工具是 Python，它最早的版本出現在1990年，由 Guido Van Rossem 發明。如果你瀏覽程序科學家或者程序分析師的招聘啟事，會發現首要的技能需求就是了解 R語言、Python語言或者是經常兩種都要求了解。在 Datacamp網站，Python語言是程序開發初級人員公認的最好語言，而R語言則有一條陡峭的學習曲線。

Scala 

Scala語言結合了職能性要求和目標導向程序要求，它和Java語言、Javascript語言一并工作。因為很多公司渴望研究實時的數據資料，所以Scala是現如今最熱門的待學語言。Scala語言應用在很多技術中，能夠使諸如Apache Spark和 Apache Kafka的數據流化。在某科技網站數據科技類薪水調查發現在2015年Scala語言的使用量增長了10%。

SQL

當不需要使用大量的數據時， SQL語言(結構性詢問語言)不失為數據分析師使用的大熱語言工具，調查發現，68%的受訪者說他們使用SQL語言。很多傳統企業的數據存儲方式依然是關系型數據管理系統例如 Oracle，MySQL，SQL Server，所以對于企業型組織來說，SQL語言依然必不可少。

Excel

讓我們一起面對它吧，即使在高水平語言輩出的年代，Excel工具仍舊被很多人所認可。調查發現59%的數據科學家和分析師使用 Excel 工具，這個數據幾乎年年如此，少有變化。Excel 是經過檢驗的可靠的數據分析工具，它廣泛存在，非程序人員也能便捷操作，所以大多數企業即使也使用其他工具，但 Excel 工具還是他們的不二選擇。

SAS工具

高端分析所使用的高德納公司魔力象限研究方法中，SAS工具是領導者之一；在商業精英和分析師平臺所使用的魔力象限研究方法中，SAS是夢想家。SAS最開始發源于北卡羅來納州立大學，1976年SAS的成套軟件從學校分離出來進入公司。現如今，在數據分析師中，SAS依舊很流行，應用機器學習啟動的Crowedflower數據處理方式，通過從數以千計的發到linkedIn上的招聘情況分析發現，15%-20%的工作職位要求候選者有使用SAS的經歷。

Java

在大多數數據科學家的招聘啟事中，要求應聘者掌握JAVA語言的需求更多，放到LinkedIn上的35%到40%的數據科學家招聘啟事中，要求職位候選者有使用Java語言的經歷。調查表明使用Java語言的人數從2014年的32%下降到2015年的23%，不過這也表明大約四分之一的受訪者還在使用Java語言。

MatLab

Matlab是專利性程序語言，由MathWork團隊研發，1984年投放市場，在學術和數學圈子里，這是個了不起的事件。Matlab之后一直被使用，因為它試用于數據歸集和數學建模，在學術領域應用尤其多。調查發現 Matlab 的使用程度在降低，Crowdflower分析顯示僅有10%到15%的招聘啟事中需要Matlab技能。

SPSS

在Crowdflower分析中SPSS和Matlab打成了平手，正是SPSS使得IBM公司進入高德納高端分析魔力象限中的領導領域，許多大學將SPSS作為分析學位項目的課程之一，2009年IBM公司獲得SPSS，當前開發了一系列的相關產品。

Julia

Julia不是人人皆知，與其他人們耳熟能詳的工具相比，它還比較新，不那么成熟。一年前，Julia的發明者開展了一些列的啟動儀式：提供培訓、需求商業支持，為有意愿使用此語言工具的人員提供咨詢。與其他一些有專利的數據科學工具相比，Julia是一個免費替代品，而且根據VentureBeat的調查，Julia比諸如Python以及R語言更時髦。

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