要获得“机器学习或数据科学”的工作，到底选哪种编程语言更好？

如果想要获得机器学习或者数据科学这样的工作的话，开发者到底应该学习哪种编程语言呢？这是一个非常重要的问题。

在Indeed.com上使用趋势搜索。

它可以根据时间搜寻实际工作机会中特定的条款。

这表明了雇主们正在寻找拥有该技能的人才。

然而，请注意，这并不是一项有效使用技能的民意调查。

这种指标更能体现技能的受欢迎程度。

趋势搜索可以自定义添加要查询的语言

在此搜索了“机器学习”和“数据科学”一起使用的技能。

搜索选项包括编程语言Java、C、C+++和JavaScript；
然后还包括了Python和R，因为我们知道它在机器学习和数据科学方面很受欢迎；
当然还有Scala，考虑到它与Spark的关系，再加上Julia，一些开发中认为这是“the next big thing”；
也加入了Go、PHP等语言，为了使得调查更为完整，所以竟可能多的加入语言。

运行这个查询，我们得到的数据如下:

匹配工作岗位的百分比

当我们关注机器学习时，我们得到了类似的数据:

我们能从这些数据中得到什么启示呢?

我们看到的并不是某一种语言独占鳌头，数据差距并不是太大，各种机器学习编程语言都很受欢迎，但是Python位列第一。
所有这些编程语言都在急剧增长。能够反映出在过去几年里，企业对机器学习和数据科学的关注和需求正在急速增加。
Python很明显的领导者，其次是Java，然后是R，再然后是C++。必须承认，我很惊讶地看到Java名列第二；我本来是以为是R语言。毕竟R语言多用于数据挖掘和机器学习，而Java大多应用于企业级开发应用。
Scala的增长令人印象深刻。它在三年前几乎是不存在的，现在和这些成熟的编程语言几乎在同一个层面。
Julia的受欢迎程度虽然不明显，但肯定有上升的趋势。

如果我们忽略Scala和Julia，以便能够聚焦其他编程语言的增长，那么我们毫无疑问可以确认：Python和R的增长速度要快于通用语言。

考虑到增长率的差异，R的受欢迎程度可能很快就会超过Java。

当我们专注于深度学习这个问题时，数据是完全不同的:

深度学习的排行榜

根据这个数据我们可以得知：

Python仍然是领导者，但C++现在是第二，然后是C，而Java在第四，R只在第5。

这里显然强调了高性能计算语言。Java正在快速发展。它可以很快达到第二名，就像一般的机器学习一样。R不会很快接近顶部。Julia不存在。

到这时，到底哪种语言才是最受欢迎的学习语言呢？答案应该已经很清楚了。

当涉及到机器学习和数据科学工作时，Python、Java和R是最流行的技能。
而你想专注于深度学习，而不是一般的机器学习，那么，在某种程度上来说C++、C也是值得考虑的。

然而，请记住，这只是分析问题的一种方式。如果你想找一份工作，或者你只是想在业余时间学习机器学习和数据科学，你可能会得到不同的答案。

不同背景的人，所侧重的语言学习是不一样的，如果是金融专业做数据分析的话，可能Python或R更适合一些。而一个Java开发人员可以使用他最喜欢或者最擅长的语言会更好。

因此，在花大量时间学习一门语言之前，根据自己的情况来决定选择哪种编程语言，切记千万不可跟风。

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