Languages for Data Professionals查询、编程与脚本语言概览

本视频旨在介绍与数据专业人士工作相关的多种语言。这些语言可被归类为：查询语言、编程语言和Shell 脚本。

📌 核心要求：对于任何数据专业人士而言，精通至少每种类别中的一种语言至关重要。

语言类别速览

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查询语言：SQL (Structured Query Language)

SQL（结构化查询语言） 是一种查询语言，主要（但并非唯一）设计用于访问和操作关系数据库中的信息。

核心操作

使用 SQL，可以编写一系列指令来执行以下操作：

• 在数据库中插入、更新和删除记录。
• 创建新的数据库、表和视图。
• 编写存储过程：即编写一套指令并调用它们供以后使用。

SQL 的优势

• 可移植性：SQL 是可移植的，可以独立于平台使用。
• 广泛适用性：可用于查询各种数据库和数据存储库中的数据，尽管每个供应商可能存在一些变体和特殊扩展。
• 语法简洁：其语法与英语相似，简单直观。
• 高效简洁：使用 SELECT、INSERT INTO 和 UPDATE 等基本关键字，开发人员可以用比其他一些编程语言更少的代码行编写程序。
• 快速检索：能够快速高效地检索大量数据。
• 解释器系统：它在解释器系统上运行，代码可以立即执行，使原型制作快速简便。
• 流行度高：SQL 是最流行的查询语言之一，凭借其庞大的用户社区和多年积累的文档，在全球范围内持续为所有用户提供统一的平台。

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编程语言

Python

Python 是一种广泛使用的开源、通用、高级编程语言。

Python 的特点与优势

1. 易学性与简洁性

• 被认为是最容易学习的语言之一，拥有庞大的开发社区。
• 语法允许程序员以更少的代码行表达概念。
• 专注于简洁性和可读性，学习曲线低，是初学者的理想工具。
• 与其他语言相比，使用 Python 完成任务所需的代码行数更少。

2. 高性能计算

• 非常适合处理大量数据中的高计算任务，否则会极其耗时和繁琐。
• 提供 Numpy 和 Pandas 等库，通过并行处理简化了此类任务。

3. 多范式支持

• 支持多种编程范式，如面向对象、指令式、函数式和过程式，使其适用于广泛的使用案例。

4. 开源与跨平台

• 开源，免费，采用社区驱动的开发模式。
• 可在 Windows 和 Linux 环境中运行，并可移植到多个平台。

5. 丰富的库生态系统

• 拥有广泛的社区支持和大量实用的分析库。
• 拥有多个开源库，用于数据操作、数据可视化、统计学和数学等。
• 主要库和功能包括：
  • Pandas：用于数据清洗和分析。
  • Numpy 和 Scipy：用于统计分析。
  • Beautifulsoup 和 Scrapy：用于网络爬虫。
  • Matplotlib 和 Seaborn：用于以条形图、直方图和饼图等形式进行数据可视化。
  • OpenCV：用于图像处理。

R

R 是一种开源编程语言和环境，专为数据分析、数据可视化、机器学习和统计学而设计。

R 的关键优势

• 数据分析核心：广泛用于开发统计软件和执行数据分析。
• 强大的可视化能力：特别以其创建引人注目的可视化的能力而闻名，使其在该领域优于其他一些语言。
• 开放且独立于平台：是一种开源、独立于平台的编程语言。
• 可配对性：可以与包括 Python 在内的多种编程语言搭配使用。
• 高度可扩展：开发人员可以通过定义新函数持续添加功能。
• 全面的数据处理能力：有助于处理结构化和非结构化数据，具备更全面的数据处理能力。
• 图形库：拥有 Ggplot2 和 Plotly 等库，为用户提供美观的图形绘制。
• 报告与交互式应用：可以制作嵌入数据和脚本的报告，以及允许用户与结果和数据进行交互的交互式 Web 应用。
• 统计工具开发的主导者：在开发统计工具方面，R 在其他编程语言中占据主导地位。

Java

Java 是一种面向对象、基于类、独立于平台的编程语言，最初由 Sun Microsystems 开发。

Java 的应用

• 高排名：是当今使用的排名靠前的编程语言之一。
• 数据分析流程：Java 应用于数据分析的多个过程，包括数据清洗、数据导入导出、统计分析和数据可视化。
• 大数据框架：大多数流行的大数据框架和工具（如 Hadoop、Hive 和 Spark）通常都是用 Java 编写的。
• 速度关键项目：完美适用于对速度要求苛刻的项目。

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Shell 和脚本语言

Unix/Linux Shell

Unix/Linux Shell 是为 UNIX Shell 编写的计算机程序。它是一系列以纯文本文件编写的 UNIX 命令，用于完成特定的任务。

用途与优点

• 编写快速简便：编写 Shell 脚本快速简便。
• 自动化重复任务：对于重复性任务最有用，这些任务如果每次输入一行命令会非常耗时。
• 典型的操作包括：
  • 文件操作
  • 程序执行
  • 系统管理任务，如磁盘备份和评估系统日志
  • 复杂程序的安装脚本
  • 执行例行备份
  • 运行批处理

PowerShell

PowerShell 是 Microsoft 推出的一款跨平台自动化工具和配置框架。

核心特性

• 优化目标：它针对处理 JSON、CSV、XML 等结构化数据格式以及 REST API、网站和办公应用进行了优化。
• 组成：由一个命令行 Shell 和脚本语言组成。
• 面向对象：PowerShell 是面向对象的，这使得对流经数据管道的对象可以执行过滤、排序、测量、分组、比较等多种操作。
• 其他应用：它也是一个用于数据挖掘、构建 GUI 以及创建图表、仪表板和交互式报告的优秀工具。