如果您正考虑开启数据科学职业生涯，越早开始编程越好。学习编程是每位有志成为数据科学家的关键一步。然而，如果您没有编程基础，入门编程可能会让人望而生畏。
要选择合适的编程语言，我们必须先了解数据科学家的日常工作。数据科学家是技术专家，使用数学和统计方法来处理、分析并从数据中提取信息。在数据科学领域有许多分支，从机器学习与深度学习，到网络分析、自然语言处理和地理空间分析。为完成这些任务，数据科学家依赖计算机的强大能力。编程则是使数据科学家能够与计算机交互并向其发送指令的技术。
现有数百种为不同目的构建的编程语言。其中有些更适合于数据科学，在处理海量数据时能提供高生产力和高性能。不过，这一组别本身仍包含相当数量的编程语言。
本文将盘点 2026 年顶尖的数据科学编程语言，并展示各自的优势与能力。
- Python
- R
- SQL
- Java
- Julia
- Scala
- C/C++
- JavaScript
- Swift
- Go
- MATLAB
- SAS
所有数据均已更新，以反映 2026 年及以后最新趋势。
2026 年最值得掌握的 12 门数据科学编程语言
1. Python
在多个编程语言流行度指数（包括TIOBE 指数和 PYPL 指数）中排名第一，Python 近年人气爆棚，并持续保持最受欢迎的编程语言地位。Python 是一门开源、通用的编程语言，适用范围广泛，不仅在数据科学行业，在网页开发、电子游戏开发等其他领域也大放异彩。
来源：TIOBE 指数
您能想到的任何数据科学任务几乎都能用 Python 完成，这主要归功于其丰富的库生态。凭借由庞大用户社区支持的数千个强大包，Python 可执行各类操作，从数据预处理、可视化和统计分析，到机器学习与深度学习模型的部署。以下是一些最常用于数据科学和机器学习的库：
- NumPy：流行的数学计算包，提供大量高级数学函数。许多包都基于 Numpy 对象构建，如著名的 NumPy 数组。
- pandas：数据科学领域的关键库，用于执行各种数据库操作，称为 DataFrame（数据框）。
- Matplotlib：Python 的标准数据可视化库。
- scikit-learn：构建于 NumPy 和 SciPy 之上，已成为开发机器学习算法最受欢迎的 Python 库。
- TensorFlow：由 Google 开发，是用于开发机器学习和深度学习算法的强大计算框架。
- Keras：开源库，旨在高性能训练神经网络。
- Polars：全新的 DataFrame 库，性能快于 pandas。
- PyCaret：开源的低代码机器学习库，可自动化端到端的 ML 工作流。
- Hugging Face：其广受采用的 transformers 库支持最前沿的 NLP 应用。
由于语法简洁、可读性强，Python 常被称为最易于初学者学习和使用的编程语言之一。如果您刚接触数据科学，不确定先学哪门语言，Python 是最佳选择之一。
如果您想成为 Python 专家，DataCamp 可以助您一臂之力。查看我们目录中的Python 课程，开启成为成功数据科学家的训练之旅。
2. R
尽管近年不及 Python 那般火热，但从流行度指数来看，R 依然是有志数据科学者的上佳选项。R 常被视为 Python 的主要竞争者，在这两种语言中选其一，是进入该领域的关键一步。
R 是一门开源、面向特定领域的语言，专为数据科学而设计。在金融和学术界广受欢迎，R 非常适合用于数据处理、加工与可视化，以及统计计算与机器学习。
来源：PYPL
与 Python 一样，R 拥有庞大的用户社区和海量的数据分析专业库。其中最引人注目的是 Tidyverse 家族——一组数据科学包。它包含用于数据操作的 dplyr，以及强大的 ggplot2，这是 R 中的标准可视化库。至于机器学习任务，像 caret 这样的库能在算法开发时大幅提升效率。
虽然可以直接在命令行中使用 R，但更常见的是使用 Rstudio——一款功能强大的第三方界面，整合了数据编辑器、数据查看器和调试器等多种能力。
无论您是数据科学新手，还是想为自己的武器库增添新语言，学习 R 都是绝佳选择。查看我们丰富的R 课程目录，开始磨炼技能。
3. SQL
世界上大量数据都存储在数据库中。SQL（结构化查询语言）是一种面向特定领域的语言，允许程序员与数据库通信、编辑并从中提取数据。如果您想成为数据科学家，掌握数据库和 SQL 的基础知识是必需的。
掌握 SQL 能让您使用不同的关系型数据库，包括热门系统 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL。尽管这些关系型数据库之间存在细微差别，但基础查询的语法非常相似，使 SQL 成为一门通用性极强的语言。
无论您选择 Python 还是 R 开启数据科学之旅，都应考虑学习 SQL。由于其声明式、简洁的语法，相较其他语言 SQL 非常容易上手，并会在您的学习过程中提供巨大助力。
想从 SQL 入门？看看 DataCamp 提供的各类SQL 课程和技能路径，为成为查询高手做好准备。您甚至可以通过 DataCamp 获取 SQL 助理认证。
4. Java
在 PYPL 指数排名第 2、TIOBE 指数排名第 4，Java 是全球最受欢迎的编程语言之一，尽管其在过去十年间人气有所下降，而对 Python 等语言的关注则急剧上升。Java 是一种开源的面向对象语言，以一流的性能和高效著称。无数技术、软件应用和网站依赖于 Java 生态系统。
来源：TIOBE 指数
尽管 Java 是开发网站或从零构建应用时的首选之一，但近年来它在数据科学行业中也扮演了重要角色。这主要归功于 Java 虚拟机（JVM），它为 Hadoop、Spark 和 Scala 等流行的大数据工具提供了稳定高效的框架。
凭借高性能，Java 非常适合开发 ETL 作业以及执行需要大量存储和复杂处理的数据任务，如机器学习算法。
5. Julia
Julia 可谓数据科学的新星。尽管它是本榜单中较为年轻的语言之一（发布于 2011 年），但已在数值计算领域崭露头角。Julia 有时被视为 Python 的继承者，与其他用于数据分析的语言相比，它是一款高效的工具。您可以从我们的 Julia 基础技能路径开始了解更多内容。
尽管因被多家大型机构（包括许多金融机构）早期采用而声名鹊起，Julia 的普及程度仍不及 Python 和 R。其社区较小，库的数量也少于主要竞争对手。尽管如此，凭借速度快、语法清晰和多功能性，Julia 仍是极具前景的数据科学语言，且在许多用例中表现出色。
6. Scala
虽然在编程语言排行榜中不常见到 Scala 名列前茅（目前在 PYPL 指数排名第 21、TIOBE 排名第 33），但在数据科学语境下，这门语言是必须提及的。
Scala 近来已成为机器学习和大数据的优选语言之一。发布于 2004 年的 Scala 是一种多范式语言，明确旨在成为 Java 更清晰、冗余更少的替代方案。
Scala 同样运行在 Java 虚拟机上，从而可与 Java 互操作，这使其成为分布式大数据项目的完美语言。例如，Apache Spark 集群计算框架就是用 Scala 编写的。
7. #C/C++
被视为两种高度优化的语言，熟悉 C 及其近亲 C++，在处理计算密集型的数据科学任务时会非常有用。
来源：TIOBE 指数
C 和 C++ 相比其他编程语言速度更快，使其非常适合开发大数据和机器学习应用。热门机器学习库的一些核心组件（包括 PyTorch 和 TensorFlow）采用 C++ 编写，这绝非巧合。
由于贴近底层，C 和 C++ 也是最难学的语言之一。因此，尽管它们可能不是踏入数据科学世界时的首选，但一旦您夯实了编程基础，深入掌握它们是明智之举，能为您的履历大大加分。
8. JavaScript
JavaScript 在 PYPL 指数排名第 3、TIOBE 排名第 6，是全球最受欢迎的编程语言之一。JavaScript 是一门多范式、用途广泛的语言，因构建丰富、交互性强的网页能力而闻名。
来源：TIOBE 指数
尽管大多数 JavaScript 用户从事网页开发，但近年来该语言在数据科学行业也备受关注。如今，JavaScript 支持 TensorFlow 和 Keras 等流行的机器学习与深度学习库，以及 D3 这类功能强大的可视化工具。
得益于对机器学习热门库的支持，加之在网页开发者中的广泛普及，JavaScript 成为前后端程序员转向数据科学的平滑入门选项。
9. Swift
Python 和 R 的一大短板是二者都不是以移动设备为初衷构建的。未来几年，移动设备、可穿戴设备与物联网（IoT）将会进一步发展。Swift 由 Apple 开发，旨在更轻松地创建应用，从而扩展其应用生态并提升用户留存。2014 年发布后不久，Apple 与 Google 便开始合作，使其成为连接移动与机器学习的重要工具。
在 PYPL 指数排名第 9、TIOBE 排名第 17，Swift 现已兼容 TensorFlow，并可与 Python 互操作。Swift 的另一优势是其不再局限于 iOS 生态，且已开源，可在 Linux 上运行。
基于上述原因，如果您是移动开发者并对数据科学感兴趣，Swift 正合您意。
10. Go
Go（或 GoLang）的人气日益增长，尤其在机器学习项目中表现突出。它在 PYPL（排名第 12）和 TIOBE（排名第 7）中的人气均有所上升。
Google 于 2009 年推出 Go，采用类似 C 的语法与布局。许多开发者认为 Go 是 21 世纪的 C。发布十多年后，Go 因其灵活且易于理解的语言特性而广受欢迎。在数据科学场景中，Go 可成为机器学习任务的有力助手。尽管前景可期，但 Go 的数据科学社区相对仍较小。
11. MATLAB
MATLAB 主要为数值计算而设计。目前在 PYPL 指数排名第 14、TIOBE 排名第 12。
自 1984 年推出以来，MATLAB 在学术界和科学研究中被广泛采用，提供强大的工具来执行高级数学与统计运算，使其成为数据科学的优质候选。然而，MATLAB 的一大劣势是其为专有软件。根据具体用途（学术、个人或商业），您可能需要支付不菲的许可费用，这使其不如其他可免费使用的编程语言具有吸引力。
12. SAS
SAS（Statistical Analytical System，统计分析系统）是一款为商业智能和高级数值计算而设计的软件环境。SAS 问世已久，并在多个行业的众多大型公司中得到广泛采用，因而为 SAS 开发者创造了庞大的市场。
然而，SAS 正在稳步失去对 Python 和 R 等其他数据科学编程语言的优势。这主要是因为，与 MATLAB 一样，使用 SAS 需要许可证。这为新用户和企业设置了门槛，而他们更倾向于采用免费的开源语言。
结论
我们希望本文能帮助您在丰富多样的数据科学编程语言版图中更好地导航。没有一种语言能够在绝对意义上解决您作为数据科学家工作中可能遇到的所有问题与情境。偏好的编程语言选择具有主观性，往往取决于数据科学家的学习经历或工作中的技术栈。例如，DataCamp 的数据传播者 Richie Cotton 认为：
“数据科学在编程方面正日益以 Python 和 SQL 为中心，尽管 R 仍然流行，Julia 正在崛起。我预计这一趋势将在 2023 年及以后持续，但也要关注像 Power BI 和 Tableau 这样的低代码商业智能工具。”
如果您是数据科学新手，Python 或 R 是不错的起点。您可以报名我们的免费Python 入门教程和R 入门教程，看看您更喜欢哪一个。此后，成功的关键在于耐心与练习。要获得实操编程经验，DataLab 是一个在线环境，您可以在其中编写代码、应用技能、与他人协作并创建您的数据科学作品集。
当您对所选语言感到自信后，可以通过系统的 SQL 培训进一步提升。幸运的是，DataCamp 提供一系列SQL 课程。
从那里开始，前景无限。精通多门编程语言是一项资产，而根据组织需求在不同语言间灵活切换，将帮助您成为更全能的数据科学家，发展更成功的职业生涯。
延伸阅读：
如果您正考虑开启数据科学职业生涯，越早开始编程越好。学习编程是每位有志成为数据科学家的关键一步。然而，如果您没有编程基础，入门编程可能会让人望而生畏。
要选择合适的编程语言，我们必须先了解数据科学家的日常工作。数据科学家是技术专家，使用数学和统计方法来处理、分析并从数据中提取信息。在数据科学领域有许多分支，从机器学习与深度学习，到网络分析、自然语言处理和地理空间分析。为完成这些任务，数据科学家依赖计算机的强大能力。编程则是使数据科学家能够与计算机交互并向其发送指令的技术。
现有数百种为不同目的构建的编程语言。其中有些更适合于数据科学，在处理海量数据时能提供高生产力和高性能。不过，这一组别本身仍包含相当数量的编程语言。
本文将盘点 2026 年顶尖的数据科学编程语言，并展示各自的优势与能力。
所有数据均已更新，以反映 2026 年及以后最新趋势。
2026 年最值得掌握的 12 门数据科学编程语言
1. Python
在多个编程语言流行度指数（包括TIOBE 指数和 PYPL 指数）中排名第一，Python 近年人气爆棚，并持续保持最受欢迎的编程语言地位。Python 是一门开源、通用的编程语言，适用范围广泛，不仅在数据科学行业，在网页开发、电子游戏开发等其他领域也大放异彩。
您能想到的任何数据科学任务几乎都能用 Python 完成，这主要归功于其丰富的库生态。凭借由庞大用户社区支持的数千个强大包，Python 可执行各类操作，从数据预处理、可视化和统计分析，到机器学习与深度学习模型的部署。以下是一些最常用于数据科学和机器学习的库：
由于语法简洁、可读性强，Python 常被称为最易于初学者学习和使用的编程语言之一。如果您刚接触数据科学，不确定先学哪门语言，Python 是最佳选择之一。
如果您想成为 Python 专家，DataCamp 可以助您一臂之力。查看我们目录中的Python 课程，开启成为成功数据科学家的训练之旅。
2. R
尽管近年不及 Python 那般火热，但从流行度指数来看，R 依然是有志数据科学者的上佳选项。R 常被视为 Python 的主要竞争者，在这两种语言中选其一，是进入该领域的关键一步。
R 是一门开源、面向特定领域的语言，专为数据科学而设计。在金融和学术界广受欢迎，R 非常适合用于数据处理、加工与可视化，以及统计计算与机器学习。
与 Python 一样，R 拥有庞大的用户社区和海量的数据分析专业库。其中最引人注目的是 Tidyverse 家族——一组数据科学包。它包含用于数据操作的 dplyr，以及强大的 ggplot2，这是 R 中的标准可视化库。至于机器学习任务，像 caret 这样的库能在算法开发时大幅提升效率。
虽然可以直接在命令行中使用 R，但更常见的是使用 Rstudio——一款功能强大的第三方界面，整合了数据编辑器、数据查看器和调试器等多种能力。
无论您是数据科学新手，还是想为自己的武器库增添新语言，学习 R 都是绝佳选择。查看我们丰富的R 课程目录，开始磨炼技能。
3. SQL
世界上大量数据都存储在数据库中。SQL（结构化查询语言）是一种面向特定领域的语言，允许程序员与数据库通信、编辑并从中提取数据。如果您想成为数据科学家，掌握数据库和 SQL 的基础知识是必需的。
掌握 SQL 能让您使用不同的关系型数据库，包括热门系统 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL。尽管这些关系型数据库之间存在细微差别，但基础查询的语法非常相似，使 SQL 成为一门通用性极强的语言。
无论您选择 Python 还是 R 开启数据科学之旅，都应考虑学习 SQL。由于其声明式、简洁的语法，相较其他语言 SQL 非常容易上手，并会在您的学习过程中提供巨大助力。
想从 SQL 入门？看看 DataCamp 提供的各类SQL 课程和技能路径，为成为查询高手做好准备。您甚至可以通过 DataCamp 获取 SQL 助理认证。
4. Java
在 PYPL 指数排名第 2、TIOBE 指数排名第 4，Java 是全球最受欢迎的编程语言之一，尽管其在过去十年间人气有所下降，而对 Python 等语言的关注则急剧上升。Java 是一种开源的面向对象语言，以一流的性能和高效著称。无数技术、软件应用和网站依赖于 Java 生态系统。
尽管 Java 是开发网站或从零构建应用时的首选之一，但近年来它在数据科学行业中也扮演了重要角色。这主要归功于 Java 虚拟机（JVM），它为 Hadoop、Spark 和 Scala 等流行的大数据工具提供了稳定高效的框架。
凭借高性能，Java 非常适合开发 ETL 作业以及执行需要大量存储和复杂处理的数据任务，如机器学习算法。
5. Julia
Julia 可谓数据科学的新星。尽管它是本榜单中较为年轻的语言之一（发布于 2011 年），但已在数值计算领域崭露头角。Julia 有时被视为 Python 的继承者，与其他用于数据分析的语言相比，它是一款高效的工具。您可以从我们的 Julia 基础技能路径开始了解更多内容。
尽管因被多家大型机构（包括许多金融机构）早期采用而声名鹊起，Julia 的普及程度仍不及 Python 和 R。其社区较小，库的数量也少于主要竞争对手。尽管如此，凭借速度快、语法清晰和多功能性，Julia 仍是极具前景的数据科学语言，且在许多用例中表现出色。
6. Scala
虽然在编程语言排行榜中不常见到 Scala 名列前茅（目前在 PYPL 指数排名第 21、TIOBE 排名第 33），但在数据科学语境下，这门语言是必须提及的。
Scala 近来已成为机器学习和大数据的优选语言之一。发布于 2004 年的 Scala 是一种多范式语言，明确旨在成为 Java 更清晰、冗余更少的替代方案。
Scala 同样运行在 Java 虚拟机上，从而可与 Java 互操作，这使其成为分布式大数据项目的完美语言。例如，Apache Spark 集群计算框架就是用 Scala 编写的。
7. #C/C++
被视为两种高度优化的语言，熟悉 C 及其近亲 C++，在处理计算密集型的数据科学任务时会非常有用。
C 和 C++ 相比其他编程语言速度更快，使其非常适合开发大数据和机器学习应用。热门机器学习库的一些核心组件（包括 PyTorch 和 TensorFlow）采用 C++ 编写，这绝非巧合。
由于贴近底层，C 和 C++ 也是最难学的语言之一。因此，尽管它们可能不是踏入数据科学世界时的首选，但一旦您夯实了编程基础，深入掌握它们是明智之举，能为您的履历大大加分。
8. JavaScript
JavaScript 在 PYPL 指数排名第 3、TIOBE 排名第 6，是全球最受欢迎的编程语言之一。JavaScript 是一门多范式、用途广泛的语言，因构建丰富、交互性强的网页能力而闻名。
尽管大多数 JavaScript 用户从事网页开发，但近年来该语言在数据科学行业也备受关注。如今，JavaScript 支持 TensorFlow 和 Keras 等流行的机器学习与深度学习库，以及 D3 这类功能强大的可视化工具。
得益于对机器学习热门库的支持，加之在网页开发者中的广泛普及，JavaScript 成为前后端程序员转向数据科学的平滑入门选项。
9. Swift
Python 和 R 的一大短板是二者都不是以移动设备为初衷构建的。未来几年，移动设备、可穿戴设备与物联网（IoT）将会进一步发展。Swift 由 Apple 开发，旨在更轻松地创建应用，从而扩展其应用生态并提升用户留存。2014 年发布后不久，Apple 与 Google 便开始合作，使其成为连接移动与机器学习的重要工具。
在 PYPL 指数排名第 9、TIOBE 排名第 17，Swift 现已兼容 TensorFlow，并可与 Python 互操作。Swift 的另一优势是其不再局限于 iOS 生态，且已开源，可在 Linux 上运行。
基于上述原因，如果您是移动开发者并对数据科学感兴趣，Swift 正合您意。
10. Go
Go（或 GoLang）的人气日益增长，尤其在机器学习项目中表现突出。它在 PYPL（排名第 12）和 TIOBE（排名第 7）中的人气均有所上升。
Google 于 2009 年推出 Go，采用类似 C 的语法与布局。许多开发者认为 Go 是 21 世纪的 C。发布十多年后，Go 因其灵活且易于理解的语言特性而广受欢迎。在数据科学场景中，Go 可成为机器学习任务的有力助手。尽管前景可期，但 Go 的数据科学社区相对仍较小。
11. MATLAB
MATLAB 主要为数值计算而设计。目前在 PYPL 指数排名第 14、TIOBE 排名第 12。
自 1984 年推出以来，MATLAB 在学术界和科学研究中被广泛采用，提供强大的工具来执行高级数学与统计运算，使其成为数据科学的优质候选。然而，MATLAB 的一大劣势是其为专有软件。根据具体用途（学术、个人或商业），您可能需要支付不菲的许可费用，这使其不如其他可免费使用的编程语言具有吸引力。
12. SAS
SAS（Statistical Analytical System，统计分析系统）是一款为商业智能和高级数值计算而设计的软件环境。SAS 问世已久，并在多个行业的众多大型公司中得到广泛采用，因而为 SAS 开发者创造了庞大的市场。
然而，SAS 正在稳步失去对 Python 和 R 等其他数据科学编程语言的优势。这主要是因为，与 MATLAB 一样，使用 SAS 需要许可证。这为新用户和企业设置了门槛，而他们更倾向于采用免费的开源语言。
结论
我们希望本文能帮助您在丰富多样的数据科学编程语言版图中更好地导航。没有一种语言能够在绝对意义上解决您作为数据科学家工作中可能遇到的所有问题与情境。偏好的编程语言选择具有主观性，往往取决于数据科学家的学习经历或工作中的技术栈。例如，DataCamp 的数据传播者 Richie Cotton 认为：
如果您是数据科学新手，Python 或 R 是不错的起点。您可以报名我们的免费Python 入门教程和R 入门教程，看看您更喜欢哪一个。此后，成功的关键在于耐心与练习。要获得实操编程经验，DataLab 是一个在线环境，您可以在其中编写代码、应用技能、与他人协作并创建您的数据科学作品集。
当您对所选语言感到自信后，可以通过系统的 SQL 培训进一步提升。幸运的是，DataCamp 提供一系列SQL 课程。
从那里开始，前景无限。精通多门编程语言是一项资产，而根据组织需求在不同语言间灵活切换，将帮助您成为更全能的数据科学家，发展更成功的职业生涯。
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