¿Qué idiomas deberían aprender los analistas de datos?

1. El lenguaje R es gratuito y de código abierto; está especialmente desarrollado para estadísticas y análisis de datos. La instalación básica también incluye funciones estadísticas completas y funciones de visualización de datos.

2. Lenguaje Python: es un lenguaje de programación convencional con amplio soporte en línea; existen paquetes excelentes como Google Tensor Flow, que hace que los marcos de aprendizaje automático tiendan a usar el lenguaje Python y sea fácil de aprender; empezar fácil.

3. Lenguaje SQL: SQL es un lenguaje de programación y consulta de bases de datos, que se utiliza para acceder a datos y consultar, actualizar y administrar sistemas de bases de datos relacionales. Es el lenguaje operativo de bases de datos relacionales más importante.

4. Lenguaje Java: Java es un representante del lenguaje de programación estático orientado a objetos. Tiene las características de naturaleza orientada a objetos, distribuida, independiente de plataforma y portabilidad, multiproceso y dinámica. actualmente proporcionado por Oracle Corporation.

5. Lenguaje Scala: un lenguaje de programación multiparadigma, similar a Java, que apareció en 2004. El diseño original era implementar un lenguaje escalable e integrar varias características de la programación orientada a objetos y la programación funcional. .

6. Lenguaje Julia: Es un lenguaje de programación dinámico de alto nivel y alto rendimiento para informática científica que acaba de aparecer hace unos años.