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延伸拓展
詳情介紹：大數據處理，需要用到的編程語言


Python


如果說R是神經質又令人喜愛的Geek，那Python就是隨和又好相處的女生。


Python結合了R的快速、處理復雜數據采礦的能力以及更務實的語言等各個特質，迅速地成為主流，Python比起R，學起來更加簡單也更直觀，而且它的生態系統近幾年來不可思議地快速成長，在統計分析上比起R功能更強。


Butler說，“過去兩年間，從R到Python地顯著改變，就像是一個巨人不斷地推動向前進”。


在數據處理范疇內，通常在規模與復雜之間要有個取舍，而Python以折衷的姿態出現。IPythonNotebook（記事本軟件）和NumPy被用來暫時存取較低負擔的工作量，然而Python對于中等規模的數據處理是相當好的工具；Python擁有豐富的資料族，提供大量的工具包和統計特征。


美國銀行用Python來建立新產品和在銀行的基礎建設接口，同時也處理財務數據，“Python是更廣泛又相當有彈性，所以大家會對它趨之若鶩。”O'Donnell如是說。


然而，雖然它的優點能夠彌補R的缺點，它仍然不是 能的語言，偶爾才能處理龐大規模、核心的基礎建設。Driscoll是這么認為的。


Julia


今日大多數的數據科學都是透過R、Python、Java、Matlab及SAS為主，但仍然存在著鴻溝要去彌補，而這個時候，新進者Julia看到了這個痛點。


Julia仍太過于神秘而尚未被業界廣泛的采用，但是當談到它的潛力足以搶奪R和Python的寶座時，數據黑客也難以解釋。原因在于Julia是個高階、不可思議的快速和善于表達的