
高山倡导者为您分享以下优质知识
统计类专业学生应优先掌握以下编程语言,结合学习目标选择:
- 专为统计分析设计,拥有丰富的统计包(如`dplyr`、`ggplot2`)和可视化功能,适合数据清洗、建模及学术研究。
- 语法简洁,社区活跃,资源丰富,是统计学界主流选择。
Python
- 通用性强,适用于数据科学、机器学习及大数据分析,拥有`NumPy`、`Pandas`、`Scikit-learn`等核心库。
- 语法易学,社区支持庞大,适合跨领域应用(如深度学习)。
SQL语言
- 用于数据库管理和数据查询,是处理大规模数据的基础工具,与R、Python结合使用可提升数据整合效率。
SAS语言
- 商业统计软件,擅长复杂数据分析与报告生成,适合需要高精度统计模型的场景(如医学研究)。
选择建议:
理论研究:优先R语言,其专用包更贴合统计需求。- 应用开发/机器学习:Python更具优势,生态更完善。- 数据库操作:SQL是必备技能。建议从R或Python入手,结合课程需求和职业规划逐步扩展技能。