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TUhjnbcbe - 2023/2/3 17:38:00
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目前全世界的开发人员,编码人员和软件工程师都使用许多编程语言。根据一项调查,计算机语言的总数总计达种。但是,如今,其中只有50种编程语言是首选。

编程语言会根据大数据和AI等行业而有所不同。科技市场由大数据主导,因此,如果作为大数据专业人士,必须学习最重要的编程语言。

大数据中最喜欢的编程语言:

Python

Python在全球拥有万用户,目前被其视为开发人员最常用的编程语言之一。让我们感受到Python是未来流行编程的是,世界上一些成功的公司选择Python编程语言进行产品开发,比如:NASA,Google,Instagram,Spotify,Uber,Netflix,Dropbox,Reddit和Pinterest,而且初学者和专业人员都认为Python是一种功能强大的语言。

Python由GuidovanRossum于年开发,Python成为程序员第一个学习入门级编程语言。

Python最适合针对大数据职业的技术专业人员,将在数据分析,Web应用程序或统计代码与生产数据库集成一起时,Python成为了最佳选择。此外,它还具有强大的库软件包作为后盾,可帮助满足大数据和分析需求,使其成为大数据爱好者的首选。Pandas,NumPy,SciPy,Matplotlib,Theano,SymPy,Scikit学习是大数据中最常用的一些库。

R

R编程语言为数据表示提供了多种图形功能,例如条形图,饼图,时间序列,点图,3D表面,图像图,地图,散点图等。借助R语言,可以轻松地自定义图形并开发新鲜个性的图形。

R语言由RossIhaka和RobertGentleman编写;但是,它现在是由R开发核心团队开发的。它是一种可编程语言,有助于有效地存储和处理数据。R不是数据库,而是一种可以轻松连接到数据库管理系统(DBMS)的语言。R可以轻松连接到excel和MSOffice,但它本身不提供任何电子表格数据视图。编程语言是数据分析的理想选择,它有助于访问分析结果的所有领域,并与分析方法结合使用,从而得出对公司重要的肯定结论。

Scala

Scala是金融行业主要使用的一种开源高级编程语言。Scala特点是可确保其在大数据可用性方面的重要性。

ApacheSpark是用于大数据应用程序的集群计算框架,是用Scala编写的。大数据专业人员需要在Scala中具有深入的知识和动手经验。

Java

Java进入技术行业已有一段时间了,自Java诞生以来,它就以其在数据科学技术中的多功能性而闻名。值得注意的是,用于处理和存储大数据应用程序的开源框架HadoopHDFS已完全用Java编写。Java被广泛用于构建各种ETL应用程序,例如Apache,ApacheKafka和ApacheCamel等,这些应用程序用于运行数据提取,数据转换以及在大数据环境中的加载。

收入最高的编程语言

根据StackOverflow的调查,Scala,Go和Objective-C是目前丰厚报酬的编程语言。

Scala–,美元java–,美元Python–,R–,美元Twitter,Airbnb,Verizon和Apple等公司都使用Scala。因此,使其成为收入最高的编程语言是完全有符合现实的。

今天有超过种编程语言,尽管有多种语言可供选择,但多数开发者认为Python仍然是赢家,拥有70,多个库和万用户。除了Python,你还需要不断提高自己的技能并学习新的编程语言,以保持与行业的联系。

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