Module 2 Summary模块 2 总结

Congratulations! You have completed this module. At this point in the course, you know:
恭喜！您已完成本模块。此时，您在课程中已经知道：

• You should select a language to learn depending on your needs, the problems you are trying to solve, and whom you are solving them for.
  你应该根据你的需求、你试图解决的问题以及为谁解决问题来选择要学习的语言。
• The popular languages are Python, R, SQL, Scala, Java, C++, and Julia.
  流行的语言有 Python、R、SQL、Scala、Java、C++ 和 Julia。
• For data science, you can use Python's scientific computing libraries like Pandas, NumPy, SciPy, and Matplotlib.
  对于数据科学，你可以使用 Python 的科学计算库，如 Pandas、NumPy、SciPy 和 Matplotlib。
• Python can also be used for Natural Language Processing (NLP) using the Natural Language Toolkit (NLTK).
  Python 也可以用于使用自然语言工具包（NLTK）进行自然语言处理（NLP）。
• Python is open source, and R is free software.
  Python 是开源的，而 R 是自由软件。
• R language’s array-oriented syntax makes it easier to translate from math to code for learners with no or minimal programming background.
  R 语言的数组式语法使得对于没有或只有很少编程背景的学习者来说，从数学翻译到代码更加容易。
• SQL is different from other software development languages because it is a non-procedural language.
  SQL 与其他软件开发语言不同，因为它是一种非过程性语言。
• SQL was designed for managing data in relational databases.
  SQL 被设计用于管理关系数据库中的数据。
• If you learn SQL and use it with one database, you can apply your SQL knowledge with many other databases easily.
  如果你学习了 SQL 并且在一个数据库中使用它，你可以轻松地将你的 SQL 知识应用到许多其他数据库中。
• Data science tools built with Java include Weka, Java-ML, Apache MLlib, and Deeplearning4.
  用 Java 构建的数据科学工具包括 Weka、Java-ML、Apache MLlib 和 Deeplearning4。
• For data science, popular program built with Scala is Apache Spark which includes Shark, MLlib, GraphX, and Spark Streaming.
  用于数据科学，用 Scala 构建的流行程序是 Apache Spark，它包括 Shark、MLlib、GraphX 和 Spark Streaming。
• Programs built for Data Science with JavaScript include TensorFlow.js and R-js.
  用于数据科学的 JavaScript 程序包括 TensorFlow.js 和 R-js。
• One great application of Julia for Data Science is JuliaDB.
  Julia 在数据科学中的一个重要应用是 JuliaDB。