通過學習這些有利可圖的語言之一，在數據科學領域走在前面
這正是數據科學家所做的：發現信息，建立聯繫，創建數據可視化，並幫助公司高效運營。
徹底理解正確的編程語言對於解釋統計數據和使用數據庫非常重要。
根據KDnuggets，91％的數據科學家使用以下四種語言。
語言1：R
R是面向數據採礦者的面向統計的語言。 它是S的一個開源的，面向對象的實現，並不太難學。
如果你想學習如何開發統計軟件，R是一門很好的語言。 它還允許您操作和圖形化顯示數據。
作為他們的數據科學專業化計劃的一部分，Coursera提供了一門關於R的課程，不僅教你如何用語言進行編程，而且還要了解如何將其應用於數據科學/分析。
語言2：SAS
像R一樣，SAS主要用於統計分析。 它是將數據庫和電子表格中的數據轉換為可讀格式（如HTML和PDF文檔）以及更多可視表格和圖表的強大工具。
最初由學術研究人員開發，它已成為全球各種公司和組織的最受歡迎的分析工具之一。 它更像是一種大型公司類型的軟件，通常不被小公司或個人自己使用。
本文檔列出了學習SAS的資源。
該語言不是開源的，所以你可能無法自由地教你自己。
語言3：Python
雖然R和SAS在分析世界中被普遍認為是“最重要的兩個”，但Python最近也成為競爭者。 其主要特點之一是其各種各樣的圖書館（例如Pandas，NumPy，SciPi等）和統計功能。
由於Python（如R）是一種開源語言，因此可以快速添加更新。 （對於像SAS這樣購買的程序，您必須等待下一個版本發布。）
另一個需要考慮的因素是，由於其簡單性以及課程和資源的廣泛可用性，Python可能是最容易學習的。 這個網站是一個很好的開始。
你也可以在這裡找到一個更全面的Python學習資料列表。
語言4：SQL
到目前為止，我們一直在研究同一家族中的語言，並且（或多或少）具有相同的功能。 代表“結構化查詢語言”的SQL是變化的地方。 這種語言與統計數據無關; 它專注於處理關係數據庫中的信息。
它是使用最廣泛的數據庫語言，並且是開源的，所以有抱負的數據科學家絕對不應該跳過它。
學習SQL應該使您能夠創建SQL數據庫，管理其中的數據並使用相關功能。 Udemy提供涵蓋所有基礎知識的培訓課程，可以快速無痛地完成。
結論
至少，您應該學習SQL並至少選擇一種統計語言。 但是，如果你有時間（以SAS為例），並且想要真正達到你的適銷性，沒有什麼可說你不能全部學習！
不要急於求成，要多練習，磨練自己的技能 - 並享受工作安全。