好站 : 點評 11 種資料科學相關程式語言

在科技報橘看到下面這篇 :

# 想當資料科學家？除了 Python 之外，你還應該要認識這 6 個資料界的超強 coding 語言

此文很有條理地比較了目前資料科學常用語言的優缺點 :

1. R
2. Python
3. SQL
4. Java
5. Scala
6. Julia
7. MATLAB
8. C++
9. Javascript
10. Perl
11. Ruby

其中 Python 與 R 是目前市場上的主流, Python 勢頭這兩年更壓過 R 扶搖直上, 其主要缺陷在於動態語言所帶來的型別安全問題, 但只要小心 Coding 其實也還好. R 的問題主要是執行效能; SQL 分析能力有限且各家實作差異性大; Java 缺乏好用的統計函式庫; Scala 太難學; Julia 太年輕資源不足; MATLAB 要錢; C++ 生產力太低; Javascript 的 Node 也是太年輕; Perl 是出了名的火星文; Ruby 也是起步太晚.

總之, 目前學習資料科學還是以 Python 為首選, 行有餘力學學有強大統計奧援的 R 也不錯, 另外則是密切關注 Julia 的發展.