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随着科技的高速发展，大数据时代已经悄无声息的降临。在各行各业的公司中，数据收集和分析已成为首要任务。不论是对于外企，国企还是民营企业，大数据的获取及分析都可以为公司带来不胜枚举的优势。
因此，越来越多的公司开始意识到大数据的重要性。ibm曾在2020年预测，在未来几年，大数据市场预计将以18.45％的高复合年增长率持续增长。
伴随着可用数据规模几何式的增长，使用excel这样的传统的软件处理数据时常是有“心有余而力不足”的感受。因此，踏入大数据时代的“千里之行”，往往是始于学习编程语言。所以可以通过学习
编程语言让你们在就业中提高竞争力
出乎很多人意料，近几年大热的python语言其实是诞生于1990年，python主要是被运用于面向对象编程（oop）及结构化编程。相较于其它编程语言，python有着易上手，使用范围广和高灵活性的优点。
通过import句法，python可以轻而易举的调取例如panas，numpy，matplotlib及scikit-learn等资源包，以来帮助编程者轻而易举的完成数据清理，数据可视化，甚至是机器学习模型建模。
同时，python语言可以利用api接口，有效而快速调取大量数据。不少数据科学家都表明python在过去两年有明显超过r的势头。因此，精通python能帮助留学生在未来拥抱更广的就业面及更高效的完成工作指标。
sql是structure query language的缩写，亦称为结构化查询语言。sql常常用于存取数据以及管理数据库系统。使用sql可以调取，更新，清理，数据，其亦可以完成数据可视化作图。
相较于其它语言，sql的优势主要体现在它的效率上——sql可以快速的检索大量数据，并快速的完成数据提取，数据更新任务。并且，sql语言可以构造结构性数据库，而这也是其它编程语言可望而不可及的。
r语言是诞生于1997年的一门编程语言。虽然早早就已经诞生，但r语言在近些年仍然饱受大量的数据科学家，华尔街金融专家和软件开发者不可或缺的工具。有调查表明，r的使用者已经超过200万人，并且r是数据科学行业最受欢迎的编程语言。
r的优点在于它的简单性。通过使用r语言，编程者仅仅需要数行代码就可以完成数据清洗，函数建模和数据可视化工作。然而，r语言也有缺点。例如，r在处理较大数据库时会比其他编程语言运作起来缓慢不少。正因此，r语言在近两年已经有被其它语言取代之势。
现在很多大厂都已经运用大数据分析来做决策，能在短时间内让自己在就业有竞争力，学习编程语言会让你在求职中加上不少分。
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胡春琴
