MATLAB 是一种主要为数值计算而设计的语言。目前在PYPL指数中排名第14位，在TIOBE指数中排名第12位。
MATLAB 自 1984 年发布以来在学术界和科学研究中得到广泛采用，为执行高级数学和统计运算提供了强大的工具，使其成为数据科学的绝佳候选者。然而，MATLAB 有一个主要缺点：它是它自己的。根据具体情况（学术、个人或商业用途），您可能需要支付大量费用才能获得许可证，这使得它比其他可以免费使用的编程语言缺乏吸引力。
SAS
SAS（统计分析系统） SAS已经存在很长时间了，并被许多行业的大公司广泛采用，为SAS开发人员创造了巨大的市场。
然而，SAS 的受欢迎程度不断输给 Python 和 R 等其他数据科 中东手机号码清单 学编程语言。这主要是因为与 MATLAB 一样，您需要许可证才能使用 SAS。这为新用户和公司设置了进入障碍，他们将倾向于使用免费和开源语言。
结论
我们希望这篇文章可以帮助您了解数据科学编程语言丰富多样的领域。没有一种语言绝对能最好地解决数据科学家工作期间可能出现的所有问题和情况。选择首选的编程语言是主观的，通常取决于数据科学家的学习历史或其工作的技术堆栈。例如，DataCamp 数据传播者Richie Cotton认为：
“数据科学越来越关注 Python 和 SQL 编程，尽管 R 仍然很受欢迎，并且 Julia 正在崛起。我预计这种趋势将在 2023 年及以后持续下去，但要小心没有代码的商业智能工具（如 Power BI 和 Tableau）的编程。 ”
如果您是数据科学新手，Python 或 R 是一个很好的起点。您可以注册我们的免费 Python 入门教程和免费R 入门教程，看看您最喜欢哪一个。从那时起，成功的关键是耐心和实践。为了获得实际编程经验，DataLab 是一个在线环境，可用于编写代码、应用您的技能、与他人协作以及构建您的数据科学组合。
一旦您对所选语言充满信心，您就可以凭借扎实的 SQL 背景进行升级。幸运的是，DataCamp 提供了大量的SQL 课程。
从那里开始，天空才是极限。了解多种编程语言是一种优势，并且根据组织的需求从一种语言转向另一种语言将帮助您成为一名多才多艺的数据科学家并发
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