1、PYTHON语言 PYTHON发明于1989年， 语法结构简单， 易学易懂；PYTHON具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是clC++） 很轻松地联结在一起。
2、编程语言C语言，C语言是世界上最流行、使用最广泛的高级程序设计语言之一。在操作系统和系统使用程序以及需要对硬件进行操作的场合，用C语言明显优于其它高级语言，许多大型应用软件都是用C语言编写的。
3、数据分析常用的编程语言有Python、R、SQL、Scala、Julia。编程是软件开发的基础，大数据分析是包括计算机科学在内的多个领域的集合。它涉及科学过程和方法的使用，以分析数据并从中得出结论。为此角色设计的特定编程语言将执行这些方法。为了成为熟练的大数据分析家，必须掌握以下大数据分析编程语言。
1、Python语言 如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。
2、数据分析常用的编程语言有Python、R、SQL、Scala、Julia。编程是软件开发的基础，大数据分析是包括计算机科学在内的多个领域的集合。它涉及科学过程和方法的使用，以分析数据并从中得出结论。为此角色设计的特定编程语言将执行这些方法。为了成为熟练的大数据分析家，必须掌握以下大数据分析编程语言。
3、PHP语言， 一般用于WEB开发领域：大量的中小型网站以及某些大型网站使用PHP开发。 PYTHON语言 PYTHON发明于1989年， 语法结构简单， 易学易懂；PYTHON具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是clC++） 很轻松地联结在一起。
4、编程中常用的语言包括Java、Python、JavaScript、C++、C#、Swift、Go等。在编程世界中，有多种编程语言可供选择，每种语言都有其特定的用途和优势。以下是一些最常用的编程语言及其简要描述： Java：Java是一种面向对象的编程语言，被广泛应用于企业级应用、Android应用开发以及大数据处理等领域。
5、GOGO是另一个逐渐兴起的新进者，从Google开发出来的，放宽点说，它是从C语言来的，并且在建立强大的基础架构上，渐渐地成为Java和Python的竞争者。
1、Python语言 Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是一等公民。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。
2、它是易于使用的基于解释器的高级编程语言。Python是一种通用语言，具有用于多个角色的大量库。由于其易于学习的曲线和有用的库，它已成为大数据分析最受欢迎的选择之一。Python观察到的代码可读性也使它成为Data Science的流行选择。由于大数据分析家可以解决复杂的问题，因此拥有一种易于理解的语言是理想的。
3、java可以说是大数据最基础的编程语言，据我这些年的经验，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的（当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的，逆了个天）。
4、大数据的本质无非就是海量数据的计算、查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景，所以 Java 语言有着天然优势，现在大数据的组件很多都是用 Java 开发的，比如 HDFS、Yarn、HBase、MapReduce、ZooKeeper等等。
