为什么说Python是大数据的顶级编程语言

软件学习资源的出版商Packt Publishing在一份新报告中披露了其2018年Skill Up调查的结果，其中包括数据的顶级编程语言。

从最常用的编程语言、框架和库，到工作满意度以及当今在软件行业工作的感觉，该报告提供了2018年对软件开发人员来说重要的事情的快照。

以下是Packt报告中的一些主要发现：

Python是数据专业人士使用最广泛的编程语言，它正在落后于其传统竞争对手R，后者排在第三位。

Python再次位居数据专家表示他们计划在未来12个月内学习的列表的首位。

Microsoft Excel仍然是一种非常流行的数据分析工具，尤其是在处理具有成百上千条记录的数据时。

现在，让我们更深入地看看这些观察结果。

Python继续成为顶级狗

Python再次被选为第一大数据语言。它的使用量是其传统竞争对手R的两倍多，后者排在第三位。

Python比R更容易学习。R绝对可以解决，但如果你是编程新手，Python更适合学习。一种更简单的语言在流行度上与R相似，这一事实表明该领域的发展速度和向新人开放的速度有多快。（另一方面，值得注意的是，一旦你掌握了R的基础，你就会更容易弄清楚它的更复杂的层次。因此，高级程序员通常更喜欢R。）

Python的易用性、强大的工具和库，以及在数据领域之外的使用，使得在2018年几乎必须了解和使用。

关于哪些语言与Python一起使用的热门回应是SQL、JavaScript和HTML/CSS。Python在与其他语言一起使用时特别灵活。

不出所料，52%的Python开发人员声称他们从事的是全职工作。所以那里的开发人员，如果你精通Python，你更有可能被录用。

谈到工作角色，回复的开发人员担任全栈开发人员(34%)或后端开发人员(29%)的角色，而14%是数据科学家，11%是数据分析师。

Python是一种每年都在流行的语言。它提供了很好的工作保障，但也有很多开发人员难以解决的巨大学习曲线。好消息是有许多资源可以帮助您学习Python。

顶级数据库、工具和框架

Microsoft Excel仍然是一种非常流行的数据分析工具，尤其是在处理具有成百上千条记录的数据时。几乎53%的受访者更喜欢在他们的分析工具包中使用Excel来完成日常任务。

根据调查结果，十大最常用的数据工具中有八个来自或利用Python。Python在所有数据科学领域都得到了广泛采用——包括数据分析、机器学习、深度学习和数据可视化。

数据的下一件大事是什么？

Python再次成为数据专家计划在未来12个月内学习的最受欢迎的语言。

在我们的调查中，我们发现深度学习是任何数据科学家最有价值的技能之一。

更多见解：

随着NLP的兴起，人们对PyTorch的兴趣也随之而来。由Facebook构建的PyTorch是一个功能强大的神经网络库，它使工程师和数据科学家可以访问极其复杂的深度学习系统。

自然语言处理是目前数据科学中最重要的领域之一。

66%的受访者表示他们正在将深度学习技术纳入数据分析。在接受了机器学习的力量和潜力之后，该行业现在正在进一步推动实验室之外的神经网络和机器智能。

进一步推动机器学习算法将成为明年及以后每位数据专业人士面临的主要挑战之一。对一些人来说，这将意味着更深入地了解极其复杂的人工智能系统的复杂性。对于其他人，尤其是那些开始从事数据分析的人来说，通过TensorFlow熟悉深度学习将是深度学习的重要一步。

众所周知，Spark是最好的数据平台，它允许您以极快的速度处理大量数据，并且已经取代了Hadoop。

数据专业人士认为区块链是革命性的，74%在数据领域工作的受访者支持区块链革命——超过应用程序开发人员和Web开发人员。

50%的受访者表示数据分析中最糟糕的部分是清理数据。

　　图片使用申明：原创文章图片源自‘Canva可画’平台免费版权图片素材；引用文章源自引用平台文章中所使用的原图。