大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业，信息像洪水一样地席卷企业，使得软件越发庞然大物，比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重，并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所未有的巨大。
刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题：
不知道该先学习哪种编程语言。
不仅仅是编程语言，像Tableau，SPSS等软件系统也是同样的情况。有越来越多的工具和编程语言，很难知道该选择哪一种。
事实是，你的时间有限。学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资，因此在选择语言时需要有战略性。
很明显，一些语言会给你的投资带来很高的回报(付出的时间和金钱投资)。然而其他语言可能是你每年只用几次的纯粹辅助工具。
我给你的建议就是：先学习R语言
专注于一种语言
在说明为什么你应该学习R语言之前，我想强调的是，在开始学习数据科学时，你应该学习一种语言。
有些人问我是否应该学习在学R语言的同时学习Python。我的答案基本上是否定的，除非你需要使用一种以上的语言，否则你应该选择一种语言进行学习。
专注于一种编程语言的原因是，你需要更多地关注过程和技术，而不是语法。你需要掌握如何通过数据科学工具来分析数据，以及如何解决问题。事实证明，R语言是最佳的选择。
学习R语言
我建议你将R语言作为你的第一个“数据科学编程语言”。虽然也有例外，比如特定的项目需要。因为R语言正在成为数据科学的“通用语言”。
这并不是说R语言是唯一的语言，也不是说它是每个工作的最佳工具。然而，它是使用最广泛的，而且越来越受欢迎。
O' reilly media在过去几年中进行了一系列数据科学调查，分析了数据科学趋势。在2016年的调查报告中，R语言是最常用的编程语言(如果排除SQL的话，在本文中它不能称为编程语言)。57%的调查人群使用R语言(使用Python的比例为54%)。
另一个常见的语言排名系统是Redmonk编程语言排名，它由GitHub(代码行)和Stack Overflow(标签数)的流行指数派生而来。截至2016年11月，R语言在所有编程语言中排名第13。此外，R语言多年来一直呈持续上升趋势:
此外还有TIOBE指数（按搜索引擎搜索次数对编程语言进行排名）。在TIOBE指数上，R语言十年来呈现出稳定上升趋势。
使用R语言的公司
在招聘数据科学家的几家顶级公司中，R语言使用程度非常高。在我认为现代经济中最优秀的两家公司——Google和Facebook 都有使用R语言数据科学家。
除了像Google，Facebook和微软这样的科技巨头，R语言在美国银行，福特，TechCrunch，Uber和Trulia等众多公司都有广泛的应用。
R语言在学术界很受欢迎
R语言不仅仅是一个行业工具。它在学术科学家和研究人员中也非常受欢迎，最近著名《自然》杂志上发表的R语言概况也证实了这一点。
R语言在学术界的备受欢迎，因为它创造了供应行业的人才库。
换句话说，如果最优秀、最聪明的人群在大学学习了R语言，这将加大R语言在行业中的重要性。当学者、博士和研究人员离开学术界从事商业活动时，他们又将产生对R语言人才的需求。
此外，随着数据科学的成熟，商业届的数据科学家将需要与学术届的科学家进行更多的沟通。我们需要借鉴技术和交流观点。随着世界转变为数据流时，学术科学与面向商业的数据科学之间的界线会变得模糊。
通过R语言学习“数据科学的技能”是最简单的
然而，R语言的普及性并不是学习R语言的唯一原因。
在选择语言时，你需要一种在这些领域都具有重要功能的语言。同时你需要执行这些任务的工具，以及在你所选语言中来学习这些技能的资源。
如上所述，你更多地需要关注流程和技术，而不是语法。
你需要学习如何解决问题。你需要学习如何在数据中找到真知灼见。
为此，你需要掌握数据科学的3个核心技能领域：数据处理，数据可视化和机器学习。在R语言中掌握这些技能将比任何其他语言都容易。
数据处理
一般来说，数据科学中80%的工作都是数据处理。通常情况下，你需要花费大量时间来整理你的数据。R语言中有一些很棒的数据管理工具。
R语言中的dplyr包使数据处理变得容易，这可以大大简化数据处理的工作流程。
数据可视化
ggplot2是最佳的数据可视化工具之一。ggplot2的好处是，在学习语法的同时，还学习如何思考数据可视化。
所有的统计可视化都有很深层的结构。存在构建数据可视化的高度结构化框架，ggplot2基于该框架。
此外，当将ggplot2和dplyr组合在一起时，从数据中得出相关见解几乎毫不费力。
机器学习
最后，还有机器学习。虽然我认为大多数数据科学初学者不应该急于学习机器学习（首先掌握数据探索更为重要），机器学习是一项重要的技能。当数据探索不再带来洞察力时，你则需要更强大的工具。
之后再学习更多的语言和工具
最终你会想学习更多的编程语言。就像工具箱中没有一个最好的工具一样，没有一种编程语言能够完美的解决你所有的数据问题。
以下是在学习R语言之后，你可以考虑学习的语言：
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。
“这是这个行业的进步。在过去的两年时间中，从R语言到Python已经发生了非常明显的转变，”Butler说。
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。
美国银行使用Python在银行的基础架构中构建新的产品和接口，同时也用Python处理财务数据。“Python广泛而灵活，因此人们趋之若鹜，”O’Donnell说。
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。
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。
“它正在一步步成长。最终，使用Julia，你就能够办到任何用R和Python可以做到的事情，”Butler说。
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。
“它还很年轻，但它正在掀起浪潮并且非常有前途，”Driscoll说。
JAVA
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。 “如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那么你会发现，Java是它们所有数据工程基础设施的基础语言，”Driscoll说。
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。
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。
Scala
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。
“Java就像是建造时的钢铁，而Scala则像黏土，因为你之后可以将之放入窑内转变成钢铁，”Driscoll说。
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。它大概5年前就已经出现了，但是直到最近才成为流处理的流行框架。
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。
“有精度和速度之间有一个权衡，”Driscoll说， “因此，硅谷所有的大型高科技公司都会使用两条管道：Kafka或Storm用于实时处理，然后Hadoop用于批处理系统，此时虽然是缓慢的但超级准确。”
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。
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，仅举几例。
Octave
Octave和MatLab非常相似，但它是免费的。不过，它在学术性信号处理圈子之外很少见到。
GO
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。