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History語言發展史ABC語言 -> 發明 Python (1989年，作者 Guido van Rossum)-> Python 2 (2000年) -> Python 3 (2008年)Fortan 語言 -> S 語言(貝爾實驗室)-> 發明 R (1991年，作者 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman) -> R 1.0.0 (2000年) -> R 3.0.2 (2013年)Python語言Python語言因為其有簡潔性、易讀性以及可擴展性的特點，在國外科學計算研究中的運用越來越多，很多知名大學大都采用Python來教授程序設計課。比如卡耐基梅隆大學的編程基礎、麻省理工學院的計算機科學及編程導論就使用Python語言進行授課。眾多開源的科學計算軟件包都提供了Python的調用接口，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、醫學圖像處理庫ITK。而在數據分析相關的領域，Python專用的科學計算擴展庫就更多了。例如3個十分經典的科學計算擴展庫：

• NumPy：為Python提供了快速數組處理

• SciPy：為Python提供了數值運算

• Matplotlib：為Python提供了繪圖功能

因此Python語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗數據、制作圖表，甚至開發科學計算應用程序。2018年3月，該語言作者宣布Python 2.7將于2020年1月1日終止支持。如果在這個2020年1月1日之后想要繼續得到Python 2.7有關的支持，則需付費。?

Python語言一般做什么應用和開發

• 互聯網與web開發：占比62%

• 科學及數學計算：占比55%

• 銀行及金融業：占比29%

• 教育領域：占比18%

• 桌面GUI：占比14%

• 軟件開發：占比58%

• 機器人及嵌入式開發：占比27%

• 測試及計算機仿真：占比23%

• 其他應用方向：占比18%

R語言R語言是集數據處理、計算和制圖軟件于一身的系統。

R語言的功能：

• 數據存儲和處理

• 數組運算工具

• 統計分析工具

• 統計制圖功能

• 編程語言

• 可操縱數據的輸入和輸出

R是一個免費的自由軟件，有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本。R的源代碼可自由下載使用，可在多種平臺下運行。R擁有多種統計學及數字分析功能。比其他統計學或數學專用的編程語言有更強的物件導向功能。R的另一強項是繪圖功能，制圖可以印刷，也可以加入數學符號。雖然R主要用于統計分析或者開發統計相關的軟體，但也有人用作矩陣計算。其分析速度可媲美GNU Octave甚至商業軟件MATLAB。

依賴 Python 和 R 語言的領域：

• Deep Learning 深度學習

• Machine Learning 機器學習

• Advanced Analytics 高級分析

• Predictive Analytics 預測分析

• Statistics 統計學

• Exploration and Data Analysis 數據探索和分析

• Academic Scientific Research 學術與科學研究

• 以及…數不勝數的各類科學計算領域研究項目

Python 與 R 語言的用戶群比較數據科學云服務 Kaggle 上有人寫了一個項目，用來預測一個分析師更愛用 R 還是 Python。根據觀測到的數據，他提出了幾個有趣的結論：

• 如果你接下來的一年內考慮遷移到 Linux，你更有可能是 Python 用戶。

• 如果是數學、統計學專業背景，則更多喜歡用 R語言執行，計算機學科或是大眾背景，基本都會采用Python語言。?畢竟Python的知名度比R語言廣泛多了

• 參加相關的代碼挑戰賽，更可能是 Python用戶。

• 如果接下來想學SQL引用，你更可能用 R。

• 敏捷開發人員，大多使用 Python。

SQL：結構化查詢語言

SQL：結構化查詢語言(Structured Query Language)是所有數據方向的必備技能，也是比較容易學的技能，概括起來就是增刪改查。SQL需要掌握的知識點主要包括數據的定義語言、數據的操縱語言以及數據的控制語言。

SQL具有數據定義、數據操縱和數據控制的功能。?

1.?數據定義功能

能夠定義數據庫的三級模式結構：外模式、全局模式和內模式結構。在SQL中，外模式又叫做視圖(View)，全局模式簡稱模式(Schema)，內模式由系統根據數據庫模式自動實現。

2.?數據操縱功能

具有很強的數據查詢功能，可以進行數據插入、刪除和修改。

3. 數據控制功能

對用戶的訪問權限加以控制，以確保系統的安全。

語言特點

風格統一：SQL可以獨立完成數據庫生命周期中的全部活動，包括定義關系模式、錄入數據、建立數據庫、査詢、更新、維護、數據庫重構、數據庫安全性控制等一系列操作，這就為數據庫應用系統開發提供了良好的環境，在數據庫投入運行后，還可根據需要隨時逐步修改模式，且不影響數據庫的運行，從而使系統具有良好的可擴充性。

以同一種語法結構提供兩種使用方式：SQL既是自含式語言，又是嵌入式語言。作為自含式語言，它能夠獨立地用于聯機交互的使用方式，用戶可以在終端鍵盤上直接輸入SQL命令對數據庫進行操作。作為嵌入式語言，SQL語句能夠嵌入到高級語言(如C、C#、JAVA)程序中，供程序員設計程序時使用。

而在兩種不同的使用方式下，SQL的語法結構基本上是一致的。這種以統一的語法結構提供兩種不同的操作方式，為用戶提供了極大的靈活性與方便性。?

語言簡潔，易學易用：SQL功能極強，但由于設計巧妙，語言十分簡潔，完成數據定義、數據操縱、數據控制的核心功能只用了9個動詞: CREATE、 ALTER、DROP、 SELECT、 INSERT、 UPDATE、 DELETE、GRANT、 REVOKE。且SQL語言語法簡單，接近英語口語，因此容易學習，也容易使用。?

SQL包含的語言：

DDL—數據定義語言(CREATE，ALTER，DROP，DECLARE)DML—數據操縱語言(SELECT，DELETE，UPDATE，INSERT)DCL—數據控制語言(GRANT，REVOKE，COMMIT，ROLLBACK)SQL 語句的執行順序跟其語句的語法順序并不一致。SQL 語句的語法順序是：

SELECT[DISTINCT]

FROM

JOIN ON?

WHERE

GROUP BY

HAVING

UNION

ORDER BY

其執行順序為：

FROM

JOIN ON

WHERE

GROUP BY

HAVING

SELECT

DISTINCT

UNION

ORDER BY

ExcelExcel是大家最耳熟能詳的基礎數據處理工具！也是全球第一款允許用戶自定義界面的電子制表軟件(包括字體、文字屬性和單元格格式)。它還引進了“智能重算”的功能，當單元格數據變動時，只有與之相關的數據才會更新，而原先的制表軟件只能重算全部數據或者等待下一個指令。同時，Excel還有強大的圖形功能。Excel是數據分析領域應用最基礎同時也是最廣的入門數據處理分析工具。國內來說大部分中小型公司還是用Excel做數據分析相關的工作較多！例如：數據收集、統計分析、可視化報表等等Excel非常適合簡單的邏輯分析和小規模的數據集工作！同時Excel也可以用分類、聚類、關聯和預測這幾種算法來實現簡單的數據挖掘。“數據透視表”作為Excel中最強大的數據分析工具，重要程度更是不言而喻。但真正專業的數據分析師！還是要學會用Python或R語言！因為Excel作為入門工具，進行精細化的數據處理工作還是有非常多的弊端需要解決！例如有以下問題：

• 處理不了海量數據集

• 可視化操作性和展示方式程度低

• 數據孤島問題明顯、

• 數據無法實時更新、

• 終端可拓展性和兼容性較差等等問題。

對于Excel在數據分析層面的系統性學習，可以參考以下路徑來做：軟件基礎操作 → 數據透視表→ 應用函數的學習 + 圖表制作展示→ (SQL) → ?VBA／(PQ+PP→PBI)如今數據分析、數據科學崗位人才缺口高達500萬，企業對數據人才求賢若渴，不斷發布的招聘信息，提供高薪高福利待遇。但是，面對大量的求職機會，卻手足無措：投出無數簡歷，沒有回音，面試總被刷下來。如果你還沒有參與過真實的實操項目，又希望有一個拿得出手的經歷可以寫在自己簡歷上，不要錯過職圖飛躍實戰項目，能讓你在獲得項目實操經驗的同時，將高薪崗位JD上要求的硬技能一網打盡，提高核心競爭力！職圖飛躍實戰的學員，將在6個月的時間內，通過實戰聯名款真實商業項目，與各個部門相互合作，共同完成聯名款產品網頁搭建、營銷推廣和投放、商業智能分析及數據分析、優化的全過程，充實你簡歷的項目經歷、讓你面試不怵。?在實戰周期中，學員將會在來自Google, Amazon, Estee Lauder, L'Oréal, LVMH 等領先公司的業界資深導師的帶領下，體系化學習Data Analytics必備技能和工具，提升商業敏感度。從Statistical Modeling, Machine Learning, Python, SQL, Experiment Design等多個知識體系傳授硬技能，并且從編程學習、模型理解、項目實戰積累三個角度提升你的求職實力，同時獲得一份真實的商業項目實操經歷！2020年度職圖飛躍實戰最后一期11月16日開課，已經開啟報名，因為堅持小班教學，名額有限，想要增強求職競爭力的同學，盡早報名鎖定你的席位！掃碼添加加職圖資深咨詢導師回復【飛躍 0】了解實戰項目詳情！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的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？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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