大数据分析编程语言

一、大数据分析编程语言

在当今数字化时代，大数据分析编程语言无疑扮演着至关重要的角色。随着数据量不断增长，企业和组织需要从海量数据中提炼出有用的信息，以指导决策和战略规划。而大数据分析编程语言的出现，为这一挑战提供了强大的工具和技术支持。

大数据

大数据，顾名思义，指的是数据量巨大且增速快速的数据集合。这些数据通常呈现出高维度、多源、高速和多样性的特点。大数据的出现源于互联网的普及和信息化的加速发展，不断蓬勃发展的移动互联网、云计算、物联网等技术也为大数据的快速增长提供了基础。

数据分析

数据分析是指通过整理、分析和挖掘数据，揭示数据背后的规律、趋势和价值。在大数据时代，数据分析变得愈发重要，企业可以通过数据分析来发现商机、优化运营、提升用户体验等。

编程语言

编程语言是计算机与人交流的桥梁，是一套用于定义计算机程序的形式语言。在大数据分析领域，合适的编程语言可以帮助数据科学家高效处理海量数据、设计复杂模型，并实现数据可视化和报告。

大数据分析编程语言

大数据分析编程语言是指专门用于处理大数据分析任务的编程语言。这些语言通常具备处理海量数据、并行计算、分布式处理等特性，能够满足大规模数据分析的需求。

常见的大数据分析编程语言

• Python：Python是一种简洁而强大的编程语言，拥有丰富的数据分析库（如NumPy、Pandas、Matplotlib等），被广泛应用于大数据分析与机器学习领域。
• R语言：R语言是一种专门针对数据分析和统计建模的编程语言，拥有丰富的统计学习资源和包，被众多数据科学家青睐。
• SQL：结构化查询语言（SQL）是一种用于管理关系数据库系统的特定编程语言，被广泛用于大数据处理和数据仓库。
• Scala：Scala是一种结合面向对象编程和函数式编程思想的多范式编程语言，可以在大数据处理框架Spark中发挥重要作用。
• Java：Java是一种广泛应用的编程语言，能够在大数据处理、分布式计算等方面发挥作用，如Hadoop生态系统。

选择适合的大数据分析编程语言

在选择大数据分析编程语言时，需要考虑以下几个因素：

1. 任务需求：不同的编程语言适合处理不同类型的任务，如数据清洗、建模、可视化等。
2. 学习曲线：考虑自身的编程经验和学习成本，选择易于上手的编程语言。
3. 生态系统：观察编程语言的生态系统，包括社区支持、库的丰富程度等。
4. 性能考量：对于大规模数据分析，需要考虑编程语言的性能和扩展性。

综合考虑以上因素，选择最适合自身需求的大数据分析编程语言，将能够提高工作效率和数据分析的质量。

结语

大数据分析编程语言是大数据领域至关重要的一环，选择适合的编程语言可以帮助数据科学家高效处理数据、挖掘信息，并实现商业应用。随着技术的不断进步和发展，大数据分析编程语言也将不断演化，为数据分析提供更优秀的工具与支持。

二、大数据分析 编程语言

大数据分析

大数据分析是指在面对海量数据时所进行的数据处理和分析工作。随着时代的发展，数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已不能满足需求，因此大数据分析技术应运而生，成为了解决海量数据问题的有效手段。

大数据分析的意义

在当今社会，大数据正日益成为各行各业发展的重要驱动力。通过对海量数据进行分析，企业可以更好地了解消费者行为、预测市场趋势、优化运营流程等。大数据分析不仅可以帮助企业做出更明智的决策，还可以挖掘出隐藏在数据背后的商业洞察。

大数据分析工具

要进行大数据分析，首先需要选择合适的工具。目前市面上有许多优秀的大数据分析工具，如Hadoop、Spark、Tableau等。这些工具可以帮助用户高效地处理和分析海量数据，提取有价值的信息。

编程语言在大数据分析中的作用

编程语言在大数据分析中扮演着至关重要的角色。通过编程语言，分析师可以编写程序来处理数据、建立模型、进行可视化等操作。不同的编程语言有不同的优势，选择适合的编程语言可以提高工作效率。

常用的大数据分析编程语言

在大数据分析领域，有几种编程语言被广泛应用，它们分别是Python、R、Scala。

Python

Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于大数据分析领域。Python有丰富的数据处理库（如NumPy、Pandas）、机器学习库（如Scikit-learn、TensorFlow），使其成为数据科学家的首选工具之一。

R

R是一种专门用于统计计算和图形表示的编程语言，也被广泛用于大数据分析。R拥有大量的统计分析和绘图函数，适合进行复杂的数据分析和可视化工作。

Scala

Scala是一种运行在Java虚拟机上的多范式编程语言，具有函数式编程和面向对象编程的特性。Scala可以无缝地与大数据处理框架如Spark集成，通过其强大的并行处理能力，实现高效的大数据分析。

如何选择适合的编程语言

在选择大数据分析编程语言时，需要考虑以下几个因素：

• **任务需求**：根据具体的任务需求选择编程语言，例如Python适合数据处理和机器学习，R适合统计分析和可视化。
• **团队技能**：考虑团队成员的技能水平和偏好，选择团队熟悉的编程语言有助于提高工作效率。
• **生态系统**：评估编程语言的生态系统，包括社区支持、库的丰富程度等，对于解决实际问题非常重要。

总结

大数据分析已成为当今社会中不可或缺的一部分，通过对海量数据的有效分析，可以为企业带来更多商业价值。在进行大数据分析时，选择合适的编程语言至关重要，Python、R、Scala等编程语言都有各自的优势，根据具体需求选择适合的工具将帮助您高效地完成数据分析任务。

三、大数据分析公司有哪些？

大数据分析领域拥有许多知名公司，如IBM、Cloudera、Tableau、SAP、Splunk、SAS、Palantir等。这些公司提供了各种大数据分析工具和服务，包括数据集成、数据存储、数据处理、数据分析和可视化等。

它们在不同领域的客户中都有广泛的应用，例如金融、零售、医疗、制造和政府等。

这些公司以其先进的技术、丰富的经验和优质的服务而闻名，为客户提供了更加智能化和灵活的数据分析解决方案。

四、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？

常见数据分析模型有哪些呢？

1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。

5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。

6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。

7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。

8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。

五、编程语言有哪些？

一场编程语言之战

@Author：Runsen

本人懂一点Python，Java，根据自己想法而来，纯属虚构。

现状

进入2020年3月，新的编程语言排行榜新鲜出炉，TIOBE 最新发布了 3 月编程语言排行榜。

从榜单中我们可以看到，前三名分别为Java、C、Python。相较于上个月，Python继续以1.85% 上升至 10.11%，以10.11% 的份额稳居第三。

我们先了解下比较常见的编程语言的，如Java，Python，JavaScript，C/C++，Go，C#各编程语言的用途。

“众口难调”，面对多种多样的编程语言，大家众说纷纭，每种编程语言都有其存在的意义，编程之战从未停止，“战火”一触即发。

家庭内战

最近，编程语言家族开了一场“家庭聚会”，都是在讨论自己的排名。

下面是家庭成员的对话。

老三Py：最近，我可厉害了。从2015年，人工智能的开始，人人学我，基本上我成为最无敌的大佬。

老四C++：可不是嘛，老三，你的爬虫，数据分析，机器学习，深度学习，自然语言处理再加上你的Django，flask等Web开发等，就连你的PyQt也想占领我的QT图形界面市场，都是你这个流氓，害得我从老三变成老四。

老三Py：那都是你太难写了，学我就是几分钟就能入门的，谁叫你这么难懂，什么面向对象，你的一百行代码，我十几行就搞定了，谁还会学你，很快，我就是老大，你就是我的小弟。

老四C++对老大Java说：大哥，有人想谋权篡位。

老大Java：现在，确实是老三的时代，现在个个数据分析师只会Python，都喊出了：人生苦短，我用Python。要怪就怪数据分析人员编程水平太低了，写来写去就是py代码，完全学不会其他语言。

老二C鄙视的说：就算写Python太厉害，也最多就是一个导包侠，没有什么了不起的。老三，话说你有什么本事当老大，我都不敢谋权篡位。

老三Py：不如我们比一比，看看现在开发者需要我多些还是老大多先。

老大Java：好，比就比。谁怕谁，我到底看看你有什么本事。

老三Py：我代码简单，写起来轻松易懂，比如我打印一句Hello World，就是一个，就是这么简单。就问你们服不服？

老大Java：打印一个Hello World，我确实需要好几行代码，还要声明一个HelloWorld对象。

老二C: 我还要定义一个main的主函数，打印一个Hello World确实有点多。

老四C++：我是抄老二的，写个Hello World比老二还要多。

老三Py：看见没有，这就是差距，谁会写那么多代码，直接简单粗暴我就是一个打印Hello World。

老大Java：老三，你这样不行啊，万物都是对象，写一行代码，我觉得都要声明一个对象。

老三Py：什么对象，我能打印出来就Ok了。

其他人：确实老三写的代码太简单了，连小学生基本都能学会，我们自愧不如，老三，你还要什么本事吗？

老三Py：要说我牛逼莫过我的第三方库，超过上万个，安装也简单，一个就轻松搞定，还给人看到安装进度条，你们说我牛不牛逼。

老大Java：这我可不服，你去的maven仓库看看

我的jar包任何一种场景都有，我的生态系早就完善，怎么不如你老三？

老三Py：你在pom.xml安装什么任何信息告诉别人，而且你的dependency鬼死那么长，人家愿意写吗？

老二C和老四C++：我们gcc和cmake添加第三方库还要编译才可以。

老三Py：我的requests，selenium，beautifulsoup，pyquery，lxml，Scrapy，Crawley，Pyspider等一系列爬虫库和爬虫框架厉害到爆，几乎所有爬虫都是我来编写的，你们的爬虫市场早没有你们的份了。

老大Java：我的WebMagic，Nutch，Heritrix，Jsoup， SeimiCrawler，JLiteSpider爬虫编写的代码确实比你多了好几倍，以前爬虫的市场都是基本用我，现在给你占去，悲哀。

老二C老四C++：爬虫，小心爬进监狱，现在首例爬虫禁令，禁止爬取微信公众号，都是老三你的爬虫造成多少假流量，造成多少网站 奔溃，就说12306有尽20%以上都是爬虫访问流量，有多少人抢票，再提价出售，官方发票，又被他们抢了，你以前让多少人抢不票，这背后引发了一系列的肮脏的资产链。

老三Py：这关我毛事，现在的百度蜘蛛爬取，多少网站双手叫好，这都是他们的问题。

其他人：你除了爬虫，还有什么？

老三Py：我的数据分析三剑客numpy，pandas，matplotlib，在加上Seaborn，Scipy，StatModels， Pyecharts，Bokeh，Blaze，Plotly，NetWorkX，Biopython，SymPy和gwpy等数据科学库简直无敌，都喊出了，从excel学Python了。

老大Java：数据分析我虽然也有jar提供，但是我派了我的儿子scala去帮我完善。

老二C老四C++：这东西不是SPSS，stata，tableau，powerbi，excel，Echart，FineReport等强大的数据分析工具就可以解决了，都是用我们和老大开发的，干嘛还要写代码。

老三Py：我一把屠龙剑Pycharm，一把倚天剑anaconda，一个开发，一个数据分析，双剑合并，威力无敌。

老大Java：比IDE开发工具，我可不怕，我有Eclipse，MyEclipse，Intellij IDEA，NetBeans功能厉害到爆。

老二C老四C++：Dev-C++，C-free，CLion， Code::Blocks，CodeLite，C++ Builder，我们觉得同样没问题。

老三Py：我的Web开发Django社区非常庞大，江湖上，Python有两条腿跑，一腿就是我的django，因为两万个包，一万以上都是我的Django，再加上了其他儿子flask，tornado，我开发了国内的豆瓣、知乎，国外：Instagram、Disqus、National Geographic、NASA

老大Java：Web开发，你还敢比，我就拿出一个Spring家族就够了，SpringMVC，SpringBoot,SpringCloud，再说了我还有自己的Tomcat，Jetty应用服务器，微服务的架构早就深化人心。如果以前的网站不是用php开发，那基本就是我以前的Servlet，jsp开发的（虽然落后了，但基本都在维护），现在网站开发首选我的Spring家族。

老二C老四C++：虽然在网站开发我们几乎没有市场，但是软件开发都是采用我们的，比如早期的QQ，微信，支付宝等大部分软件都是我们开发的。

老三Py：有本事比一比现在最火的人工智能，我的机器学习sklearn，深度学习keras，Pytorch，tensorflow，Caffe，PaddlePaddle，哪个不知道，哪个不用？就是因为这个，我才算最近的王者。

老大Java：你是不是想王者荣耀想多了，王者荣耀的客户端应该是C#（Unity3D）开发的，核心后端服务是C++开发，可没有你的份。人工智能，我怎么实现不了，我的深度学习库——DL4J、ND4J以及Deeplearning4j ，深度学习框架就是因为数据分析者只会用Python，才让你火到现在。

老四C++：CPP-Call-Tensorflow，Caffe2 C++ API， PyTorch-CPP，我的性能比你的好不知道多少倍。对了，说说性能，老三，你这不怎么行。

老大Java补刀：连数据都没有，老三你做什么人工智能，看看得我的apache社区的大数据框架Apache Hadoop，Apache Hive，Apache Hbase，Apache Sqoop，Apache Flume，Apache Spark，Apache Beam，Apache Flink ，Apache Storm，Spark Streaming，Apache Oozie还有 Clouders Manager（CDH）都是我开发出来，大数据平台都是我干的，没有了数据，你做什么Ai，你是不是猴子请来的逗逼？

老三Py：游戏方面，我可以有我的Pygame，性能方面，我承认比较低效，大数据不是还有我的pyspark？

老五C#：你的Pygame就是小孩子过家家的，游戏市场我已经占领，老三你可不要来。

老大Java笑道：spark是我的儿子scala开发的，spark就是为了你们这些数据分析的人不会我（Java）和我儿子（scala），你们的压力下，不好意思的开发了pyspark ，对Python提供了APi，再说了我们也给R提供了Rspark。话说，老R从前十掉下到了十一。

老R：就是你老三一直打击我，害得现在数据分析的人员不学习R了，都以为学你，就天下无敌了。

老四C++：就是明明每个人占领一种市场就够了，现在提出了”人生苦短，我学Python“口号。

老三Py：就是要”人生苦短，我学Python“。

老大Java：就是因为你，害得所有人的编程水平只降下来。Java开发人员学习Python，就是分分钟的事情。

老二C：不要说，大学我敢保证所有人都必须学习我开始。

老四C++：有本事你让学Python的来学我或者老大，我不信他能学得了。学我的人基本被我折磨死了，学你py就是分分钟的事情，有本事继续聊性能，我好像记得知乎得推荐系统用go重写了，还不是因为你的效率。

老十go：今天我难得上了前十，什么”人生苦短，我学Python“，明明就是”2020年，我们一起学go“。

老三Py：我去你的，你老十有什么资格说话？再说了我有cpython，Numba提高运行速度不就可以了吗？

老大Java：那你老三有什么资格在我面前说话，你连多线程和并发都处理不好，还不如提出我的口号”OnceWrite，RunAnywhere“，一次编写,到处运行，我的强大的JVM，你老三有吗？

老三Py：我可以用Pyinstall打成exe，到处运行，不就是”一次编写,到处运行“，

老大Java：我的强大，你不知道，你还是在mac和liunx运行你的exe吧。我还有一个儿子Kotlin和我占领APP市场，你有APP市场吗，还想当大佬，这日子是不是有点早了。

老三Py：我有kivy开发APP。

老二C老四C++：老三，你怎么不说用flutter开发APP？

老三Py：那是Google 开源的 UI 工具包，关我毛事。

老二C老四C++：flutter的底层是基于我们的开发的。

老三Py：我不管，反正现在人人学Py，我的市场就是慢慢变大，我就是当老大。

老二C: 我从1972年诞生，可以说我是老三你的长辈。Java可是运行在全球的三十亿设备上的，我都没有把握当老大，你哪里来的勇气？

老三Py：我是从1991年出生，Java可是1995年出生，这样我不就是老大的长辈吗？

老大Java：老三说得没错，老三要当老大，他膨胀了，要先超越老二你了。

老二C: 什么？老三，他连编译器都没有，一个解释器基于我的编译器，竟然敢叫嚣超越我，用我编译器，底层封装我的代码， 没有我，哪里来你，脚本就是脚本，动态语言就是动态语言，老大，老四和我哪个不是静态语言，哪个没有自己的编译器？信不信我不给你用我的编译器，让你从前十消失。

老三Py：卧槽，爸爸，我错了，别让我从前十消失啊。

一声不吭的老八php叫道：php才是最好的语言。

我想说的

Python这语言，只适合作为加分项，不适合作为技术支撑。因为它写不了复杂逻辑。只适合写一个爬虫，计算器，记事本,Qt之类的小程序。Python超越了Java和C，那是不可能的。Python从老四超越了C++，已经是一个很震惊的大事了。

说这个也许有人不服，凭什么Python就写不了复杂逻辑？豆瓣和知乎不是用Python写的吗？

先声明，豆瓣的后端，已经废弃了绝大部分的Python代码，重新写过了。youtube也正在重写中。目前以Python为主的网站，就只有知乎这么个独苗，而且知乎的推荐算法已经用go重写了。

为什么？不是因为Python的性能慢，而是因为Python的语法太悲剧了。也许Python的语法简洁，在初学者看来是优点。因为初学者一般练手，都只写1000行以下的小玩意，Python的语法简直爽翻了，真没任何缺点。

但如果你真的尝试用Python封装几十个类，去写个一万行以上的东西，自然就明白它的语法问题有多严重了。不只是难受，而是根本写不下，去维护成本太大了。没有静态类型检查是主要原因。能解决么？也能，好的模块设计还有code review能回避掉一些，不过这样一来也就抵消掉一些Python能带来的快速开发的优势了。

还是江湖那句话，动态一时爽，重构火葬场。并不适合大项目，Python还是适合原型，前期项目。

搞it要想混得好，如果哪能只会一样东西呢，除非你不想混好，拼得就是综合素质，除非你Python登峰造极的程度，python五分钟都能入门，Python的语法和英语完全一样。学Python的人，去学Java，真的觉得很难。

如果按难度评分0-5的话，Python没有难度指数0，php难度指数1，go难度指数2，Java难度指数3，C++/C难度指数4。静态语言的难度是比动态脚本难的，如果你是编程零基础，建议从学习Python，再深入到Java。一手Python，一手Java基本在市场属于比较靠前的水平。

阿里基本Java的天下，腾讯的前世是靠C/C++出生，华为主要业务是在硬件方面，也需要C/C++的编程基础。百度，字节相反用的Python，go，ruby比较多。

不过如果自己想要有更长远的发展，只学python肯定是不够的，个人觉得Java、Python这二门语言都熟练掌握最好。如果想成为大神，那就补充一个C++，你就是无敌的存在。

@Author：Runsen 公众号：润森笔记

六、大数据分析的技术有哪些？

大数据分析的技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理、数据可视化等。

数据挖掘是通过算法和模型来发现数据中的模式和规律，机器学习则是利用算法和模型来让机器自动进行决策和预测。

自然语言处理则是对自然语言文本进行语义分析和理解，从而实现自然语言的处理和理解。而数据可视化则是将数据转化为图表、图像等可视化的形式，以便更好地展示和理解数据。这些技术的综合应用可以帮助企业和组织更好地理解和利用数据，实现更好的业务决策和创新。

七、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？

无论是产品经理、运营、还是数据分析师在日常工作中, 都需要构建一个完整的指标体系, 但由于经验或者对业务的熟悉程度, 互联网人经常会遇到下面的问题:

1）指标变成满天星：没有重点、没有思路，等指标构建完成了也只是看到了一组数据，各有用处，却无法形成合力，最终不仅浪费了开发人力，也无益于业务推动；

2）指标空洞不落地：需求中没有几个具体的指标，需求空洞，无法落地。

正是上面的原因，产品经理, 运营和数据分析师与数据开发的矛盾不断的激化，所以一个完整的搭建数据指标体系框架和方法是非常重要的。在此，为大家推荐一种实用的 AARRR 分析模型。

为了便于理解, 举最近的很火的《隐秘的角落》, 分享一下如何搭建指标体系，让万物都可以被分析：

二、什么是AARRR

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。

1. A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。
2. A活跃：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。
3. R留存：衡量用户粘性和质量的指标。
4. R转化（变现）：主要用来衡量产品商业价值。
5. R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况

三、AARRR在指标体系中的应用

如果我们利用AARRR 框架去构建可以判断《隐秘的角落》的是否受欢迎：

1. 拉新

我们需要去评估现在这部剧在每一个投放的渠道拉来的新用户情况是否有达到预期, 因为这部剧最开始的用户进来的都是新用户, 所以前期的新用户的触达情况是后期是否这部剧火爆的关键所在。

监控新用户的增长曲线, 有助于我们及时发现问题, 利用用户反馈等改进。

2. 激活

当这部剧的新用户来的时候, 很关键的是这些用户有没有在以后的时间看这部剧, 看的时间是怎么样的, 看的频率是怎么样, 每次看这部剧的时候是不是都经常会从头看到完等等, 这些是最直接说明这部剧受到用户的喜爱程度的

3. 留存

留存的定义如下:

• 次日留存：统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 7天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 30天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例

看了这部剧的用户, 还会来看的用户一定逃不出下面的模型.

这部剧高能开篇,片头惊悚的开始。可以说开篇即高能，吊足了观众胃口， 秦昊饰演的张东升，和岳父岳母一起去爬山，到了山顶，前几秒还在调整相机，微笑着给岳父岳母摆姿势准备拍照，下一秒就将岳父岳母推下悬崖,。

片头的悬疑给了用户很强的刺激作用, 也就是上面的"酬赏", 让用户会想着去看下面发生了什么, 于是就是上面的"投入", 不断投入, 也就提升了留存

4. 付费变现

剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用), 流量变现收入(广告), 这个收入真心不了解, 应该还有很多其他方面的收入, 从数据上我们可以将从总收入和人均收入和成本去刻画整体的剧的利润情况。

5. 自传播

这部剧的火爆, 除了本身的的情节引人入胜以外, 自传播也贡献了很大的原因, 当"一起去爬山吧" 这种在各大社交媒体上疯传时, 传播带来的增长就需要用数据去科学的衡量:

如果希望掌握更多数据分析的万能模型，学会行业头部大厂的数据分析套路，欢迎参与知乎知学堂与合作方联合推出的「京东互联网数据分析实战训练营」，接受大厂分析师一对一辅导、踏上面试直通车。训练营限时体验价 0.1 元，不容错过：

--

文章内容来自公众号：Data Science数据科学之美，已获作者授权。转载请联系原作者。

八、nemo编程语言有哪些？

nemo编程语言有三门语言分别是：LEGO、LOGO、Scratch

九、工程编程语言有哪些？

工程编程语言是指用于计算机程序设计和开发的语言，主要用于实现各种工程项目的软件开发。常见的工程编程语言包括C、C++、Java、Python、MATLAB等。

C和C++是传统的高效编程语言，通常用于嵌入式系统和操作系统开发，Java则主要用于Web应用程序开发，而Python和MATLAB则主要用于科学计算和数据处理。这些语言都有各自的特点和优势，选择合适的语言取决于具体的项目需求和开发目标。

十、数控编程语言有哪些？

使用G代码。

G代码是最为广泛使用的数控编程语言，有多个版本，主要在计算机辅助制造中用于控制自动机床。G代码有时候也称为G编程语言。

数控机床通常使用G代码来描述机床的加工信息，如 走刀轨迹、坐标的选择、冷却液的开启等，将G代码解释为数控系统能够识别的数据块是G代码解释器的主要功能。

G代码解释器的开放性也是设计和实现中必须要考虑的问题。在G代码解释器中，对G 代码进行关键字分解是骨架，对代码进行分组则是进行语法检查的基础