1、R语言

在这些语言名单中，如果R语言排第二，那就没其他能排第一。自1997年以来，作为昂贵的统计软件，如Matlab和SAS的免费替代品，它渐渐风靡全球。

在过去的几年时间中，R语言已经成为了数据科学的宠儿——数据科学现在不仅仅在书呆子一样的统计学家中人尽皆知，而且也为华尔街交易员，生物学家，和硅谷开发者所家喻户晓。各种行业的公司，例如Google，Facebook，美国银行，以及纽约时报都使用R语言，R语****在商业用途上持续蔓延和扩散。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。

R语言的日渐成熟，使得它成为了数据建模的首选语言，虽然当企业需要生产大型产品时它的能力会变得有限，也有的人说这是因为它的地位正在被其他语言篡夺。

“R更适合于做一个草图和大概，而不是详细的构建”Michael Driscoll，Metamarkets的首席执行官说。“你不会在谷歌的网页排名以及Facebook的朋友推荐算法的核心找到R语言。工程师会用R语言做原型，然后移交给用Java或Python写的模型。”

2、Rython

如果说R语言是一个神经质又可爱的高手，那么Python是它随和又灵活的表兄弟。作为一种结合了R语言快速对复杂数据进行挖掘的能力并构建产品的更实用语言，Python迅速得到了主流的吸引力。

Python是直观的，并且比R语言更易于学习，以及它的生态系统近年来急剧增长，使得它更能够用于先前为R语言保留的统计分析。

在数据处理中，在规模和复杂性之间往往会有一个权衡，于是Python成为了一种折中方案。IPython notebook和NumPy可以用作轻便工作的一种暂存器，而Python可以作为中等规模数据处理的强大工具。丰富的数据社区，也是Python的优势，因为可以提供了大量的工具包和功能。

不过，它并非最高性能的语言，只能偶尔用于大规模的核心基础设施，Driscoll这样说道。

3、Julia

虽然当前的数据科学绝大多数是通过R语言，Python，Java，MatLab和SAS执行的，但依然有其他的语言存活于夹缝中，Julia就是值得一看的后起之秀。

业界普遍认为Julia过于晦涩难懂，但数据骇客在谈到它取代R和Python的潜力时会不由得眉飞色舞，Julia是一种高层次的，极度快速的表达性语言。它比R语言快，比Python更可扩展，且相当简单易学。使用Julia，你就能够办到任何用R和Python可以做到的事情。

但是至今为止，年轻人对Julia依然犹豫不前，Julia数据社区还处于早期阶段，要能够和R语言和Python竞争，它还需要添加更多的软件包和工具。

4、JAVA

Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。

Java，以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。Java不能提供R和Python同样质量的可视化，并且它并非统计建模的最佳选择。但是，如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。

5、Hadoop和Hive

一群基于Java的工具被开发出来以满足数据处理的巨大需求。

Hadoop作为首选的基于Java的框架用于批处理数据已经点燃了大家的热情。Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。

6、Scala

Scala是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。

Scala还包含了若干函数式语言的关键概念，包括高阶函数（Higher-Order Function）、局部套用（Currying）、嵌套函数（Nested Function）、序列解读（Sequence Comprehensions）等等。

Scala是另一种基于Java的语言，并且和Java相同的是，它正日益成为大规模机器学习，或构建高层次算法的工具。它富有表现力，并且还能够构建健壮的系统。

7、Kafka和Storm

那么，当你需要快速实时的分析时又该怎么办呢？Kafka会成为你的好朋友。Kafka，诞生于LinkedIn内部，是一个超快速的查询消息系统。Kafka的缺点？好吧，它太快了。在实时操作时会导致自身出错，并且偶尔地会遗漏东西。

Storm是用Scala编写的另一个框架，它在硅谷中因为流处理而受到了大量的青睐。它被Twitter纳入其中，勿庸置疑的，这样一来，Twitter就能在快速事件处理中得到巨大的裨益。

8、MatLab

MatLab一直以来长盛不衰，尽管它要价不菲，但它仍然被广泛使用在一些非常特殊的领域：研究密集型机器学习，信号处理，图像识别。

MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。

9、Octave

Octave是一种高层解释类编程语言，旨在解决线性和非线性的数值计算问题。Octave为GNU项目下的开源软件，早期版本为命令行交互方式，4.0.0版本发布基于QT编写的GUI交互界面。

Octave语法与Matlab语法非常接近，可以很容易的将matlab程序移植到Octave，同时与C++,QT等接口较Matlab更加方便。

Octave是一种科学计算软件，它提供了方便的互动命令列接口来解决线性与非线性的数值运算问题，并可将计算结果可视化，与高价的商业软体MATLAB语法几乎兼容。

10、GO

Go是一种编译型语言，它结合了解释型语言的游刃有余，动态类型语言的开发效率，以及静态类型的安全性。它也打算成为现代的，支持网络与多核计算的语言。要满足这些目标，需要解决一些语言上的问题：一个富有表达能力但轻量级的类型系统，并发与垃圾回收机制，严格的依赖规范等等。这些无法通过库或工具解决好，因此Go也就应运而生了。

GO是另一个正在掀起浪潮的后起之秀。它由Google开发，从C语言松散地派生，并在构建健壮基础设施上，正在赢得竞争对手，例如Java和Python的份额。

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