データサイエンスに最適なプログラミング言語[閉鎖

Question

私はJS、HTML、CSSを学んでいますが、JSがデータ分析が非常に得意であるとは思わない。それで、データサイエンスで私の「キャリア」を始めるために私が学ぶことを私が何を勧めますか？データを処理するのに最適なプログラミング言語は何ですか？ PS私は統計とプログラミングが大好きなので、これは楽しいと思います。

Answer 1

これは間違いなく重複していますが、ここで私が主要な言語を検討する方法は次のとおりです。

R：

1. パッケージと専門統計分析コミュニティの素晴らしいサポート、必要なことは何でもできるパッケージを見つけることができ、比較的使いやすいでしょう。
2. プロトタイプを投げて探索的分析を実行するのに適しています。
3. 無料でオープンソースです。
4. Pythonよりも遅い。基本的に何もループしないでください。プログラマーが使用するのは奇妙な言語です（ソフトウェア開発の背景から来ます）。数学者によって明確に設計されています。
5. 良いIDEの選択は比較的少ない

Python：

1. 速い。
2. また、汎用言語として非常に優れているため、「より広い」パッケージサポートがあります。無料でオープンソース。
3. ビッグデータアプリケーションに使いやすい。
4. Rのように分析のために合理化されていません。
5. 構文の読み取りが難しい場合があります（関数/ステートメントが終了する場合、それを明らかにするための周囲のブレースはありません）。
6. Rと比較して、データフレームを使用して特に退屈な作業を行うことができます。

Matlab：

1. 一般的に遅い。
2. 信号処理/画像認識とすべてのクールなもののための非常に印象的なパッケージがあります。
3. 非常に読みやすく、一般的に理解しやすいです。
4. 無料ではありません。学生ライセンスが利用可能です。でも手に入れるのは非常に複雑でした...
5. Rと同様の数学分析を非常に良いサポートしていますが、マトリックスははるかに優れた機能です。

個人的な推奨事項：Python。 1つの石で2羽の鳥を殺し、同時に高度なプログラミングの概念とデータサイエンスを学びます。

良い記事： https://www.linkedin.com/pulse/r-vs-python-matlab-octave-julia-who-winner-siva-prasad-katru

Answer 2

Pythonはプログラミング開発者から来ている場合に最適です
この記事はもっと詳細が必要な場合は良いでしょう
http://www.kdnuggets.com/2015/05/r-vs-python-data-science.html
また、データサイエンスであなたのキャリアを始めることをお勧めすることを言及しました。 Kaggle.com 初心者にとっては最良の選択です。このフィールドがあなたに合っているかどうかを知るのに役立ちます。
そしてブログについては、私は思う kdnuggets.com良い選択になります。
この答えが役立つことを願っています。