在关于数据科学的最佳编程语言的文章的第一部分中，我们讨论了7种语言。

本文列出了列表的另一半，它们中的一些已经获得了与Java、Hadoop、R和SQL类似的普及，而另一些则由于其提供的杰出特性而在市场上取得了显著的地位。

数据科学编程语言列表：

1. Python

Python是用于处理大数据所需的大型和复杂数据集的最佳开源编程语言之一。Python已在使用面向对象语言的程序员中流行。Python比R更直观，更易于学习，并且该平台近年来发展迅猛，使其像R一样能够进行统计分析。Python的USP具有可读性和紧凑性。

Pinterest和Instagram等现代应用程序都是使用Python构建的。它是一种传统的面向对象语言，强调提高生产力和可读性。Python也将是处理神经网络的大数据项目的最佳选择。

2. MATLAB

如果你必须使用矩阵，MATLAB是数据科学最好的编程语言之一。它不是一种开源语言，但主要用于学术界，因为它适合数学建模和数据获取。MATLAB最初是为处理矩阵而设计的，这使得它非常适合用于统计建模和算法创建。MATLAB也适用于涉及线性代数计算、仿真和矩阵计算的数据科学任务。

MATLAB的缺点是它限制了代码的可移植性。

3. Scala

Scala编程语言是面向对象和功能性编程语言的融合，有助于构建健壮且可扩展的数据科学应用程序。它可以与Java和Javascript一起使用。Scala将其他语言的许多有益功能组合到一个紧密、易于使用的工具中。

Scala基于Java，编译后的代码在JVM生态系统上运行，这使其强大而灵活，因为它可以在任何平台上运行。数据科学的Scala需要一些抽象和思考方面的知识。Scala的可伸缩性和数字运算特性使其成为数据科学最好的编程语言之一。

4. Hive QL

Apache Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，用于提供数据摘要、查询和分析。Hive QL是一种Hive查询语言，它具有类似SQL的接口，可以查询存储在与Hadoop集成的各种数据库和文件系统中的数据。Hive不支持行级插入、更新和删除。

Hive QL旨在在Apache Hadoop或其他分布式存储平台（例如Amazon的S3文件系统）上运行。数据库的Hive概念本质上只是表的目录或名称空间。使用Hive，我们获得了必要的SQL抽象，以在Java API上实现Hive QL查询，而无需在底层Java API中实现查询。

5. Julia

Julia在数据语言中是比较新的。选择最多的语言是R、Python和Java，但仍有差距需要弥补。Julia虽然面世仅仅几年，但已被证明是个不错的选择。Julia是一种高级的，速度惊人的，富有表现力的语言。

Julia的功能是基于语言的核心构建的，因此它最适合处理大数据的实时流。Julia的扩展程序和库生态系统不如更成熟的语言成熟或发达，但是可以使用大多数流行的功能，并且以稳定的速度增加了更多功能。

6. Pig Latin

Pig Latin是最好的数据科学编程语言之一，它也是面向Hadoop的，也是一个开源系统。它形成了apache Pig平台的语言层，用于对大型分布式数据集进行排序和应用数学函数。

Pig可以在MapReduce，Apache Tez或Apache Spark中执行其Hadoop作业。

可以使用用户定义的函数对其进行扩展，这些函数可以用它支持的任何语言编写，例如Java，Python，JavaScript，Ruby或Groovy。可以直接从Pig Latin语言的代码进行这些函数的调用。

7. GO

Go由Google于2007年开发，它是一种免费的开源编程语言。尽管它是数据科学领域的新成员，但由于其简单性，它正在获得发展。Go并不是为统计计算而开发的，但由于它的速度和熟悉度，它很快就成为主流。

Go的语法基于C，事实证明它对C的采用有很大帮助。Go还可以调用例程程序，该例程程序是用其他编程语言（如Python）编写的，以实现Go中未提供的功能。

上面的列表告诉您可以为大数据组织选择的15种最佳数据语言。