Module 02 · Languages of Data Science
Languages of Data Science数据科学语言
欢迎观看“数据科学的语言”视频。
观看本视频后，您将能够：
- 确定选择学习语言的判断标准。
- 列出数据科学领域涉及的角色。
如何选择学习的编程语言？
对于刚开始数据科学之旅的用户来说，可用的技术选项范围可能令人不知所措。
实际上，有数千种不同的编程语言，每种语言都有其自身的优势和劣势。
那么，您应该首先学习哪种语言呢？
这个问题的答案很大程度上取决于您的需求、您尝试解决的问题以及您正在为谁解决这些问题。
推荐的流行语言
首先，我们建议考虑以下语言：
- Python
- R
- SQL
然而，其他具有特定功能的语言也同样流行，例如：
- Scala
- Java
- C++
- Julia
此外，JavaScript、PHP、Go、Ruby 和 Visual Basic 也都有各自独特的应用场景。
语言选择的决定因素
您选择学习的语言将取决于您需要完成的事情以及需要解决的问题。这些问题可能与以下因素相关：
- 您所工作的公司
- 您的角色
- 现有应用的使用年限（年龄）
💡 解决什么问题？
随着我们对数据科学行业中流行语言的进一步了解，您将对这个问题的答案有更深入的见解。
数据科学领域的相关角色
对于有兴趣参与数据科学工作的人来说，有许多可供选择的角色，其中包括：
| 角色类别 | 具体职位 |
|---|---|
| 分析类 | 业务分析师 (Business Analyst) |
| 数据分析师 (Data Analyst) | |
| 统计学家 (Statistician) | |
| 工程类 | 数据库工程师 (Database Engineer) |
| 数据工程师 (Data Engineer) | |
| 软件工程师 (Software Engineer) | |
| 科学/研究类 | 数据科学家 (Data Scientist) |
| 研究科学家 (Research Scientist) | |
| 管理类 | 产品经理 (Product Manager) |
| 项目经理 (Project Manager) | |
| 等等 |
总结要点
在本视频中，您了解到：
- 您应该根据您的需求、您尝试解决的问题以及您正在为谁解决这些问题来选择要学习的语言。
- 流行的语言包括 Python、R、SQL，以及 Scala、Java、C++ 和 Julia。
- JavaScript、PHP、Go、Ruby 和 Visual Basic 也有各自独特的应用场景。
- 您需要解决的问题可能与您的公司、角色以及现有应用的使用年限相关。