python医学应用_数据分析工具鄙视链：Python、R语言是老大，Excel只能称小弟？

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History语言发展史ABC语言 -> 发明 Python (1989年，作者 Guido van Rossum)-> Python 2 (2000年) -> Python 3 (2008年)Fortan 语言 -> S 语言(贝尔实验室)-> 发明 R (1991年，作者 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman) -> R 1.0.0 (2000年) -> R 3.0.2 (2013年)Python语言Python语言因为其有简洁性、易读性以及可扩展性的特点，在国外科学计算研究中的运用越来越多，很多知名大学大都采用Python来教授程序设计课。比如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言进行授课。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而在数据分析相关的领域，Python专用的科学计算扩展库就更多了。例如3个十分经典的科学计算扩展库：

NumPy：为Python提供了快速数组处理
SciPy：为Python提供了数值运算
Matplotlib：为Python提供了绘图功能

因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。2018年3月，该语言作者宣布Python 2.7将于2020年1月1日终止支持。如果在这个2020年1月1日之后想要继续得到Python 2.7有关的支持，则需付费。

Python语言一般做什么应用和开发

互联网与web开发：占比62%
科学及数学计算：占比55%
银行及金融业：占比29%
教育领域：占比18%
桌面GUI：占比14%
软件开发：占比58%
机器人及嵌入式开发：占比27%
测试及计算机仿真：占比23%
其他应用方向：占比18%

R语言R语言是集数据处理、计算和制图软件于一身的系统。

R语言的功能：

数据存储和处理
数组运算工具
统计分析工具
统计制图功能
编程语言
可操纵数据的输入和输出

R是一个免费的自由软件，有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本。R的源代码可自由下载使用，可在多种平台下运行。R拥有多种统计学及数字分析功能。比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的物件导向功能。R的另一强项是绘图功能，制图可以印刷，也可以加入数学符号。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。

依赖 Python 和 R 语言的领域：

Deep Learning 深度学习
Machine Learning 机器学习
Advanced Analytics 高级分析
Predictive Analytics 预测分析
Statistics 统计学
Exploration and Data Analysis 数据探索和分析
Academic Scientific Research 学术与科学研究
以及…数不胜数的各类科学计算领域研究项目

Python 与 R 语言的用户群比较数据科学云服务 Kaggle 上有人写了一个项目，用来预测一个分析师更爱用 R 还是 Python。根据观测到的数据，他提出了几个有趣的结论：

如果你接下来的一年内考虑迁移到 Linux，你更有可能是 Python 用户。
如果是数学、统计学专业背景，则更多喜欢用 R语言执行，计算机学科或是大众背景，基本都会采用Python语言。毕竟Python的知名度比R语言广泛多了
参加相关的代码挑战赛，更可能是 Python用户。
如果接下来想学SQL引用，你更可能用 R。
敏捷开发人员，大多使用 Python。

SQL：结构化查询语言

SQL：结构化查询语言(Structured Query Language)是所有数据方向的必备技能，也是比较容易学的技能，概括起来就是增删改查。SQL需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言。

SQL具有数据定义、数据操纵和数据控制的功能。

1. 数据定义功能

能够定义数据库的三级模式结构：外模式、全局模式和内模式结构。在SQL中，外模式又叫做视图(View)，全局模式简称模式(Schema)，内模式由系统根据数据库模式自动实现。

2. 数据操纵功能

具有很强的数据查询功能，可以进行数据插入、删除和修改。

3. 数据控制功能

对用户的访问权限加以控制，以确保系统的安全。

语言特点

风格统一：SQL可以独立完成数据库生命周期中的全部活动，包括定义关系模式、录入数据、建立数据库、査询、更新、维护、数据库重构、数据库安全性控制等一系列操作，这就为数据库应用系统开发提供了良好的环境，在数据库投入运行后，还可根据需要随时逐步修改模式，且不影响数据库的运行，从而使系统具有良好的可扩充性。

以同一种语法结构提供两种使用方式：SQL既是自含式语言，又是嵌入式语言。作为自含式语言，它能够独立地用于联机交互的使用方式，用户可以在终端键盘上直接输入SQL命令对数据库进行操作。作为嵌入式语言，SQL语句能够嵌入到高级语言(如C、C#、JAVA)程序中，供程序员设计程序时使用。

而在两种不同的使用方式下，SQL的语法结构基本上是一致的。这种以统一的语法结构提供两种不同的操作方式，为用户提供了极大的灵活性与方便性。

语言简洁，易学易用：SQL功能极强，但由于设计巧妙，语言十分简洁，完成数据定义、数据操纵、数据控制的核心功能只用了9个动词: CREATE、 ALTER、DROP、 SELECT、 INSERT、 UPDATE、 DELETE、GRANT、 REVOKE。且SQL语言语法简单，接近英语口语，因此容易学习，也容易使用。

SQL包含的语言：

DDL—数据定义语言(CREATE，ALTER，DROP，DECLARE)DML—数据操纵语言(SELECT，DELETE，UPDATE，INSERT)DCL—数据控制语言(GRANT，REVOKE，COMMIT，ROLLBACK)SQL 语句的执行顺序跟其语句的语法顺序并不一致。SQL 语句的语法顺序是：

SELECT[DISTINCT]
FROM
JOIN ON
WHERE
GROUP BY
HAVING
UNION
ORDER BY

其执行顺序为：

FROM
JOIN ON
WHERE
GROUP BY
HAVING
SELECT
DISTINCT
UNION
ORDER BY

ExcelExcel是大家最耳熟能详的基础数据处理工具！也是全球第一款允许用户自定义界面的电子制表软件(包括字体、文字属性和单元格格式)。它还引进了“智能重算”的功能，当单元格数据变动时，只有与之相关的数据才会更新，而原先的制表软件只能重算全部数据或者等待下一个指令。同时，Excel还有强大的图形功能。Excel是数据分析领域应用最基础同时也是最广的入门数据处理分析工具。国内来说大部分中小型公司还是用Excel做数据分析相关的工作较多！例如：数据收集、统计分析、可视化报表等等Excel非常适合简单的逻辑分析和小规模的数据集工作！同时Excel也可以用分类、聚类、关联和预测这几种算法来实现简单的数据挖掘。“数据透视表”作为Excel中最强大的数据分析工具，重要程度更是不言而喻。但真正专业的数据分析师！还是要学会用Python或R语言！因为Excel作为入门工具，进行精细化的数据处理工作还是有非常多的弊端需要解决！例如有以下问题：

处理不了海量数据集
可视化操作性和展示方式程度低
数据孤岛问题明显、
数据无法实时更新、
终端可拓展性和兼容性较差等等问题。

对于Excel在数据分析层面的系统性学习，可以参考以下路径来做：软件基础操作 → 数据透视表→ 应用函数的学习 + 图表制作展示→ (SQL) → VBA／(PQ+PP→PBI)如今数据分析、数据科学岗位人才缺口高达500万，企业对数据人才求贤若渴，不断发布的招聘信息，提供高薪高福利待遇。但是，面对大量的求职机会，却手足无措：投出无数简历，没有回音，面试总被刷下来。如果你还没有参与过真实的实操项目，又希望有一个拿得出手的经历可以写在自己简历上，不要错过职图飞跃实战项目，能让你在获得项目实操经验的同时，将高薪岗位JD上要求的硬技能一网打尽，提高核心竞争力！职图飞跃实战的学员，将在6个月的时间内，通过实战联名款真实商业项目，与各个部门相互合作，共同完成联名款产品网页搭建、营销推广和投放、商业智能分析及数据分析、优化的全过程，充实你简历的项目经历、让你面试不怵。在实战周期中，学员将会在来自Google, Amazon, Estee Lauder, L'Oréal, LVMH 等领先公司的业界资深导师的带领下，体系化学习Data Analytics必备技能和工具，提升商业敏感度。从Statistical Modeling, Machine Learning, Python, SQL, Experiment Design等多个知识体系传授硬技能，并且从编程学习、模型理解、项目实战积累三个角度提升你的求职实力，同时获得一份真实的商业项目实操经历！2020年度职图飞跃实战最后一期11月16日开课，已经开启报名，因为坚持小班教学，名额有限，想要增强求职竞争力的同学，尽早报名锁定你的席位！扫码添加加职图资深咨询导师回复【飞跃 0】了解实战项目详情！