Question

数据分析师应该学习哪些语言?

数据分析师应该学习的语言有R语言、Python语言、SQL语言、Java语言、Scala语言、Julia语言。

Answer 1

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Python：学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等，这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。
大数据领域发展迅速，新的技术和方法不断涌现。作为一名大数据分析师，持续学习和更新自己的知识是至关重要的。想要从事这一行，应该保持对新技术、新算法和行业趋势的关注，并积极参加培训、研讨会和专业会议，与同行交流和分享经验。通过不断学习和提升，大数据分析师可以保持竞争力，并适应行业的变化。
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Answer 2

1、R语言：免费、开源;专门为统计和数据分析而开发，基础安装也包含全面的统计功能和函数;数据可视化功能强大。

2、Python语言：是一门主流编程语言，有着广泛的在线支持;有诸如谷歌 Tensor flow 这样优秀的 package，使得机器学习框架都偏向于采用Python语言;易于学习，入门容易。

3、SQL语言：SQL 是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统，是最重要的关系数据库操作语言。

4、Java语言：Java 是静态面向对象编程语言的代表，具有面向对象、分布式、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点，目前由甲骨文公司提供技术支持。

5、Scala语言：一门多范式的编程语言，类似 Java，于 2004 年问世，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。

6、Julia语言：是一款刚出现没几年的面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言。