Scala 是一门多范式的编程说话，类似 Java，由 Martin Odersky 开辟痊愈 2004 年宣布。

长处：

• Scala + Spark = 高机能集群计算。它是大年夜数据范畴的杀手级应用框架
• 多范式
• Scala 被编译为 Java 字节码并在 JVM 上运行，这使 Scala 成为异常强大年夜的通用说话，同时也异常合适数据科学

缺点：

• Scala 并不太合适初学者
• 语法和类型都比较复杂，这对于 Python 开辟者其实是个比较陡峭的进修曲线

小结：对于集群处理大年夜数据的情况，Scala + Spark 是一个很棒的解决筹划。但对于少量数据而言，其他说话或许效力更高

Julia

Julia 是一款刚出现没几年的 JIT 科学计算说话， 为高机能科学计算而生。

R

缺点：

• 作为一种新说话，很难说已经可以成熟到大年夜范围应用
• 有限的包

MATLAB

MATLAB 是 MathWorks 公司出品的贸易数学软件，用于算法开辟、数据可视化、数据分析以及数值计算的高等技妙策算说话和交互式情况，在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。

长处：

• 专为数值计算而设计，异常合适具有复杂数学计算的定量应用，如旌旗灯号处理、傅里叶变换、图像处理等
• 数据可视化，MATLAB 内置了画图功能
• 作为数学本科课程的一部分，它在物理、工程、应用数学等范畴有着广泛应用

小结：MATLAB 最合适数据密集型应用，毕竟它就是为此而生的。

总结

本文只是个快速指南，来赞助选择哪种说话合适做数据科学。当然，除了上述介绍的说话外，C++、JavaScript、Perl 还有 Ruby 也可以解决一些数据问题，个中的关键在于你的应用需求，以及小我的爱好等。

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【义务编辑：未丽燕 TEL：（010）68476606】

缺点：

• 还挺贵的(获取 MATLAB 及对象箱报价)
• 不实用于通用编程

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本文标题：掌握数据科学应该学习哪些语言？

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