原始的数据科学是劳动密集型活动，但当你会用适合的语言进行工作时，数据科学应该是非常智能有趣的工作，会让你得到一些不容易看到的结论。
一般来说，数据科学中常常会涉及大量数据的处理，此时优化代码的性能非常重要。考虑到这些基本原则，来看看哪些语言是数据科学中应该掌握的：
R
R 发布于 1995 年，是 S 语言的一个分支，开源。目前由 R Foundation for Statistical Computing 提供技术支持。
优点：
- 免费、开源，各种功能和函数琳琅满目
- 专门为统计和数据分析开发的语言，即使基础安装也包含全面的统计功能和方法
数据可视化
缺点：
- 性能，R 作为解释型语言，运行效率并不高
- R 在统计学的表现很出色，但并不适用于通用编程
Package 的可靠性问题
小结：R 语言在统计和数据可视化方面非常强大，并且开源让它聚集了一帮活跃的贡献者，不过由于开发者良莠不齐，导致 Package 的可靠性方面会有点问题
Python
Guido van Rossum 在 1991 年推出 Python，开源。Python 广泛用于数据科学领域，目前主要的版本是 3.6 和 2.7。
优点：
- Python 是一门主流编程语言，有着广泛的在线支持
- 入门友好，易于学习
- 有诸如 pandas，scikit-learn 和 Tensorflow 这样优秀的 package
缺点：
- Python 作为动态语言，比 Java 还慢，而且容易出现类型错误
- 对于特定的统计或数据分析，R 的封装会比 Python 更轻松;而在通用性方面，也有比 Python 更好的替代方案
小结：Python 是数据科学中很好的选择，而且，Google 的 TensorFlow 使得机器学习框架都偏向于Python
SQL
SQL 是结构化查询语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统
优点：
- 在查询、更新和管理关系数据库方面非常有效
- 易读。类似这样的语句基本不会有歧义：SELECT name FROM users WHERE age > 18
- SQLAlchemy 等模块使 SQL 与其他语言的集成变得简单明了
缺点：
- 分析功能相当有限
- SQL有很多不同的实现，如 PostgreSQL，SQLite，MariaDB。他们都是不同的，操作起来有点麻烦。
小结：SQL 作为数据处理语言比作为高级分析工具更有用
Java
Java 具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点，目前由 OSracle Corporation 支持。
优点：
- 应用广泛，许多系统和应用都用 Java 写后端，能够将数据科学方法直接继承到现有的代码库
- 健壮。对于重要任务的大数据应用，这点很宝贵
- 适合编写高效的 ETL 生产代码和计算密集型机器学习算法
缺点：
- 对于专用的统计分析，Java 的冗长度不适合作为首选。不过动态类型的脚本语言(如 R 和 Python)可以提高生产率
- 与 R 这样特定领域的语言相比，Java 中没有大量可用于高级统计方法的库
小结：Java 其实不推荐作为数据科学语言的首选，尽管它能将数据科学代码无缝接入现有代码库，而且性能和安全性也是它的优势。但是作为开发者，使用 Java 就意味着没有其他语言特定的包可用。
Scala
Scala 是一门多范式的编程语言，类似 Java，由 Martin Odersky 开发并于 2004 年发布。
优点：
- Scala + Spark = 高性能集群计算。它是大数据领域的杀手级应用框架
- 多范式
- Scala 被编译为 Java 字节码并在 JVM 上运行，这使 Scala 成为非常强大的通用语言，同时也非常适合数据科学
缺点：
- Scala 并不太适合初学者
- 语法和类型都比较复杂，这对于 Python 开发者其实是个比较陡峭的学习曲线
小结：对于集群处理大数据的环境，Scala + Spark 是一个很棒的解决方案。但对于少量数据而言，其他语言或许效率更高
Julia
Julia 是一款刚出现没几年的 JIT 科学计算语言， 为高性能科学计算而生。
优点：
- JIT(just-in-time)语言，性能良好，还提供像 Python 等解释语言的脚本功能和动态类型
- 为数值分析而生，但也同样能进行通用编程
- 可读性好，而且 Julia 文档的中文翻译优秀(因为核心组有个中国人哈哈哈)
缺点：
- 作为一种新语言，很难说已经可以成熟到大规模使用
- 有限的包
小结：潜力无限，但就目前而言，还不如 R 和 Python 一样成熟稳定
MATLAB
MATLAB 是 MathWorks 公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
优点：
- 专为数值计算而设计，非常适合具有复杂数学计算的定量应用，如信号处理、傅里叶变换、图像处理等
- 数据可视化，MATLAB 内置了绘图功能
- 作为数学本科课程的一部分，它在物理、工程、应用数学等领域有着广泛应用
缺点：
- 还挺贵的(获取 MATLAB 及工具箱报价)
- 不适用于通用编程
小结：MATLAB 最适合数据密集型应用，毕竟它就是为此而生的。
总结
本文只是个快速指南，来帮助选择哪种语言适合做数据科学。当然，除了上述介绍的语言外，C++、JavaScript、Perl 还有 Ruby 也可以解决一些数据问题，其中的关键在于你的使用需求，以及个人的喜欢等。
本文作者：佚名
来源：51CTO
