7、数据处理：从收集到分析

数据处理：从收集到分析

1. 数据科学中的编程语言

在数据科学领域，不同的编程语言在特定任务中各有优劣。以下是一些主要的数据科学编程语言：
| 编程语言 | 特点 | 适用场景 |
| ---- | ---- | ---- |
| Python | 具有多种语言特性，如正则表达式，使基本数据处理更轻松；是解释型语言，开发过程快速且有趣；拥有丰富的库，涵盖从数据抓取到可视化、线性代数和机器学习等各个方面。但效率相对较低，不过有编译器支持，可链接高效的 C/汇编语言库。 | 数据科学的主要工具 |
| Perl | 曾经是网络数据处理的首选语言，但自 2008 年 Python 在受欢迎程度上超过它后，逐渐失去优势。如今在一些遗留项目中可能仍会遇到。 | 遗留项目 |
| R | 统计学家常用的编程语言，拥有用于数据分析和可视化的深层库。数据科学界在 R 和 Python 阵营之间存在分歧，R 更适合探索性分析，而 Python 更适合生产环境。 | 探索性数据分析 |
| Matlab | 专为矩阵的快速高效操作而设计，许多机器学习算法可归结为矩阵操作，因此对于高级抽象编程的工程师来说是自然的选择。是专有系统，不过其大部分功能在开源的 GNU Octave 中可用。 | 矩阵操作和机器学习算法 |
| Java 和 C/C++ | 用于大型系统开发的主流编程语言，在大数据应用中很重要。并行处理系统如 Hadoop 和 Spark 分别基于 Java 和 C++。 | 分布式计算 |
| Mathematica/Wolfram Alpha | Mathematica 是一个提供数值和符号数学各方面计算支持的专有系统，基于不太专有的 Wolfra