SQL：数据库的熟练使用是任何数据挖掘人员必不可少的技能。
C++ ：有很多的标准模板库以及机器学习模型库进行调用可以方便编程实现。
Python：对字符串处理有比较大的优势，是解释型语言，实现简单，并且有很多开源的机器学习模型库的支持，可处理大规模数据。
Matlab：拥有强大的矩阵运算，也是解释型语言，有很多发展较成熟库可以直接调用，支持数据结果的可视化表示，但是处理数据量有限。
R：近年兴起的数据分析编程语言，数据可视化做的比较好，语法简单，学习成本很低，很多非程序设计人员都可以数量掌握。
Java：使用范围最广的编程语言，有很多社区进行交流，进行编程实现具有灵活高效的特点，不足之处就是实现功能的代码量较大(相对于其他数据挖掘编程语言)。
Scala: 一种具有面向对象风格、函数式风格、更高层的并发模型的编程语言。同时Scala是大数据处理平台Spark的实现语言。
关于数据挖掘要知道的编程基础知识，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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