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数据分析师应该学习哪些语言?
1、数据分析常用的编程语言有Python、R、SQL、Scala、Julia。编程是软件开发的基础，大数据分析是包括计算机科学在内的多个领域的集合。它涉及科学过程和方法的使用，以分析数据并从中得出结论。
2、也可以学习java，Java语言是现阶段全球范围使用最广泛的语言，在大数据领域也可以使用。也可以使用R语言。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
3、编程语言是数据分析师不可或缺的工具。常用的编程语言包括Python、R、JAVA等。掌握这些编程语言将有助于他们更好地处理和分析数据，编写脚本以便自动化处理数据的过程。
4、Python是一种面向对象的高级编程语言，主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包，能够更好地帮助我们进行数据分析。 SAS SAS（统计分析软件）是一套模块化的大型集成应用软件系统。
机器学习都是用Python吗,不能用C++吗
机器学习不一定要用python你也可以选择用matlab，C/C++甚至是lua。。学什么语言是根据你自身的学科性质和研究的偏好来定的。
并不是说学习机器学习，必须用Python语言，只是Python相对于其他语言而言更加简单、容易入门，同时Python在机器学习领域有非常不错的表现，所以很多人首选Python。
C语言可以做机器学习，因为库没有python等语言丰富所以写起来会比较繁琐，但运行效率会优于python。
python受限于性能和多线程并发特性，并不适合高性能商业计算。所以，大型商用化的人工智能、机器学习计算引擎，还是用C语言、J***a语言开发的。只有小规模计算，或者学习人工智能时，才会使用python开发计算引擎。
R,Python,Scala和J***a,到底该使用哪一种大数据编程语言
1、R语言：它的有点在于简单易上手，通过R语言，你可以从复杂的数据集中筛选你想要的数据，从负责的模型函数中操作数据，建立有序的图表呈现数字，只需要几行代码就可以了，比如说，像是好动版本的Excel表格。
2、j***a语言：J***a是一门很适合大数据项目的编程语言，Hadoop、Spark、Storm、Flink、Flume、Kafka、Sqoop等大数据框架和工具都是用J***a编写的，因此，大数据会不可避免的使用到J***a。
3、Python，python是一种计算机程序设计语言，可应用于网页开发和软件开发等方面，2010年，python被TIOBE编程语言排行榜评为年度语言。
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