1、python

Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由Guido van Rossum于1989年底發明，名列前茅個公開發行版發行于1991年，Python 源代碼同樣遵循 GPL(GNU General Public License)協議。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面)，然后對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而后封裝為Python可以調用的擴展類庫。

2、R語言

R是用于統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬于GNU系統的一個自由、免費、開源的軟件，它是一個用于統計計算和統計制圖的優異工具。R是由Ross Ihaka和Robert Gentleman在1993年開發的一種編程語言，R擁有廣泛的統計和圖形方法目錄。它包括機器學習算法、線性回歸、時間序列、統計推理等。大多數R庫都是用R編寫的，但是對于繁重的計算任務，較好使用C、c++和Fortran代碼。

R不僅在學術界很受歡迎，很多大公司也使用R編程語言，包括Uber、谷歌、Airbnb、Facebook等。用R進行數據分析需要一系列步驟：編程、轉換、發現、建模和交流結果R語言是為數學研究工作者設計的一種數學編程語言，主要用于統計分析、繪圖、數據挖掘。

3、SQL結構化查詢語言

結構化查詢語言（Structured Query Language）簡稱SQL，是一種特殊目的的編程語言，是一種數據庫查詢和程序設計語言，用于存取數據以及查詢、更新和管理關系數據庫系統。

結構化查詢語言是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式，所以具有完全不同底層結構的不同數據庫系統, 可以使用相同的結構化查詢語言作為數據輸入與管理的接口。結構化查詢語言語句可以嵌套，這使它具有極大的靈活性和強大的功能。

4、SAS語言

SAS語言是一種專用的數據管理與分析語言， 它提供了一種完善的編程語言。 類似于計算機的高級語言，SAS用戶只需要熟悉其命令、語句及簡單的語法規則就可以做數據管理和分析處理工作。因此，掌握SAS編程技術是學習SAS的關鍵環節。在SAS中，把大部分常用的復雜數據計算的算法作為標準過程調用，用戶僅需要指出過程名及其必要的參數。這一特點使得SAS編程十分簡單。

5、Julia語言

Julia語言是一種為高性能數值計算設計的動態編程語言。它具有靈活的動態語言特性，適用于科學計算，其性能可與傳統的靜態類型語言媲美。由于誕生的時間相對較晚，Julia借鑒了不少流行的動態語言，例如Lisp、Perl、Python、Lua、Ruby和MATLAB等，因此，Julia本身的特性非常豐富，集合了眾家之所長于一身。在編程范式方面，Julia支持過程式、函數式和面向對象等多種編程范式。在并行計算，數值計算等方面，Julia提供了獨具特色的可擴展數學函數庫。Julia解決了“兩語言”問題，兼顧了程序的開發速度和執行速度。

經過10年的發展，Julia的開發者社區已經非常強大，目前僅官方注冊包的數量就達到7504個，已經覆蓋了絕大多數的使用場景。值得一提的是，Julia的中文社區非常活躍，有非常多的中文Julia資料可供學習，Julia本身也支持Unicode字符編碼，原生具有對中日韓等非英文國家字符的良好支持。

6、Scala語言

Scala是一門多范式的編程語言，一種類似java的編程語言，設計初衷是實現可伸縮的語言、并集成面向對象編程和函數式編程的各種特性。Scala是一種純粹的面向對象語言，因為每個值都是一個對象。對象的類型和行為由類和特征描述。類可以通過子類化和使用靈活的基于mixin的組合機制作為多繼承的干凈替代來擴展。

7、MATLAB

MATLAB是一種廣泛應用于科學計算、工程設計和數據分析的高級數學編程語言，其功能強大、易用性高和跨平臺性強的特點，使其成為各種科學計算和數據分析任務的優選工具之一。該語言擁有許多強大的數值計算庫和函數，可以幫助用戶進行矩陣計算、數值優化等方面的計算，同時也擁有許多繪圖和可視化函數，可以幫助用戶更好地理解和探索數據。此外，MATLAB還支持各種工程設計和仿真任務，如控制系統設計、信號處理等，以及機器學習和深度學習任務。

延伸閱讀1：數據挖掘

數據挖掘是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。