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认识世界分为三个台阶：

1.第一台阶：观察

通过观察世界来发现事物之间的关联，根据观察到的规律来指导自己的行动。比如，观察到公鸡打鸣后，天就亮了，那么听到公鸡叫，就可以起床了。

2.第二台阶：干预

通过预测对环境改变后的结果，来选择有利于自己的行动方案。比如，爬上树才能摘下果子，但树太高了很危险，如果拿一根长棍敲打树枝，或许果子也会掉下来，我为什么不找根长棍试一试?

3.第三台阶：想象，反思，理解

反思是什么原因导致了已经发生的结果，我可以采取哪些行动来促进或避免类似的结果，这个比较容易理解。
 

根据LinkedIn 2020年的一项调查，从上到下依次排名前三的数据分析技能分别是Python，R和SQL。尽管事实是，R语言驱动着大约50%的大数据操作，而SAS语言却构成了全世界所有数据分析工作的36%。在进行中的所有数据分析项目中，有35%使用了Python，而其他项目仅占马车车轮的10%。

在本文中，我们将讨论四种很受欢迎的大数据编程语言——Python，R，Java和Scala。但是，在继续进行详细介绍之前，让我们讨论一下哪种编程语言最适合你的大数据职业愿望，以及原因。

确定最适合的数据分析编码语言

在继续为你选择最适合的大数据编程语言之前，请问自己以下问题：

• 你现在手头有什么任务?
• 所选的数据分析编程语言是否可满足你的长期职业计划?
• 你在已经知道的编码语言中拥有什么能力?
• 你是否已做好进入下一个专业水平的心理准备?
• 你的组织或准公司在何种程度上部署数据分析?
• 你准备好接受高级数据分析概念的培训了吗?

现在，让我们继续讨论数据分析师的前四种编程语言当前用于全球大数据项目的工具。

1、R

R是统计学家的语言。但是几乎所有高级大数据分析家都知道所说的语言，因为它已经越来越有必要。初级大数据分析家还可以通过加快在SAS，Matlab和OCTAVE中的学习来掌握所说的编程语言。R确实可以用作强大的数据分析编码语言，但是在进行典型的数据分析项目时却不能像通用编码语言一样强大。

（编辑：周口站长网）

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