编程语言本身可以满足行业的许多领域，包括大学的研究与开发以及高性能计算和数据分析应用程序领域的各个领域。国外媒体近期整理了一份数据科学的十大编程语言：
1.Julia
Julia是一种开放源代码编程语言，它还是一种可访问，直观且高效的基本语言，其速度超过了R和Python。这使Julia成为数据科学的强大语言。除了速度和易用性之外，它还提供了1900多个软件包。Julia可以（直接或通过包）与用R，Python，Matlab，C，C ++或Fortran编写的库进行接口。
2. Python
Python在所有其他编程语言中占有特殊的位置。它是一种面向对象，开放源代码，灵活且易于学习的编程语言，并具有一组专门为数据科学设计的库和工具。另外，Python具有庞大的社区基础。数据科学已经使用Python很长时间了，并且有望继续成为数据科学家和开发人员的首选。
3. R
R语言是一种非常独特的语言，并具有其他语言没有的一些非常有趣的功能。这些功能对于数据科学应用非常重要。作为向量语言，R可以一次完成很多事情，可以将函数添加到单个向量中，而无需将其置于循环中。随着R功能的实现，它在金融研究，遗传学，生物学和医学等各个领域也得到了广泛的应用。
4. SQL
SQL（结构化查询语言）是一种特定于领域的语言，用于编程，旨在管理关系数据库管理系统中保存的数据。数据科学家主要使用SQL进行数据检索。要成为一名有效的数据科学家，他们必须知道如何使用SQL语言处理和提取数据库中的数据。
5 . C（C ++）
在任何数据科学家的工具包中，C++都是不可替代的。在所有现代数据科学框架之上，都有一层称为C++的低级编程语言，因为它负责实际执行送入该框架的高级代码。这种语言简单易用，功能强大，是目前最快的语言之一。作为一种较为低级语言，C++允许数据科学家对其应用程序进行更广泛的控制。
6. Java
Java是用于企业开发的最古老的语言之一。关于Spark，Flink，Hive，Spark和Hadoop之类的大多数流行的大数据框架/工具都是用Java编写的。它拥有大量用于机器学习和数据科学的库和工具。它们中的一些是Weka，Java-ML，MLlib和Deeplearning4j，用于解决您的大多数ML或数据科学问题。而且，Java 9引入了广为人知的REPL，它促进了迭代开发。
7. Javascript
数据科学家应该具有Javascript的知识，因为Java擅长数据可视化。有许多库可以简化js用于可视化的过程，而D3.js就是其中之一，并且在此方面也非常强大。随着2018年发布的Tensorflow.js，该语言现在能够将机器学习带给JavaScript开发人员-在浏览器和服务器端。
8. MATLAB
MATLAB具有对传感器，图像，视频，遥测，二进制和其他实时格式的本地支持。它提供了一整套统计和机器学习功能，以及高级方法，例如非线性优化，系统识别，以及用于图像和视频处理，财务建模，控制系统设计的数千种预构建算法。它的数字例程直接扩展到集群和云上的并行处理。
9. Scala
Scala，也称为可扩展语言，是Java语言的扩展。它在Java虚拟机（JVM）上运行，并且在实际使用Big Data时是事实上的语言之一。Scala是数据科学家的重要工具，因为它既支持匿名功能又支持高级功能。
10.Swift
Swift是一种快速的编程语言，并且尽可能接近C。它具有非常简单易读的语法，与Python非常相似。与Python相比，Swift是一种更高效，稳定和安全的编程语言。它也可以作为构建移动设备的良好语言。实际上，这是为iPhone开发iOS应用程序的官方语言。该语言受Google，Apple和Fast AI支持。
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