随着科技的高速发展，大数据时代已经悄无声息的降临。在各行各业的公司中，数据收集和分析已成为首要任务。不论是对于外企，国企还是民营企业，大数据的获取及分析都可以为公司带来不胜枚举的优势。因此，越来越多的公司开始意识到大数据的重要性。IBM曾在2020年预测，在未来几年，大数据市场预计将以18.45％的高复合年增长率持续增长。伴随着可用数据规模几何式的增长，使用Excel这样的传统的软件处理数据时常是有“心有余而力不足”的感受。因此，踏入大数据时代的“千里之行”，往往是始于学习编程语言。身位并非数统专业的留学生，我们如何才能提高竞争力并在大数据时代大放异彩？BOSS直聘将会在这篇文章里列出一系列值得学习且容易上手的四种编程语言，帮助您进军大数据领域！

一、Python

出乎很多人意料，近几年大热的Python语言其实是诞生于1990年。Python主要是被运用于面向对象编程（OOP）及结构化编程。相较于其它编程语言，Python有着易上手，使用范围广和高灵活性的优点。通过import句法，Python可以轻而易举的调取例如Pandas，Numpy，Matplotlib及scikit-learn等资源包，以来帮助编程者轻而易举的完成数据清理，数据可视化，甚至是机器学习模型建模。同时，Python语言可以利用API接口，有效而快速调取大量数据。不少数据科学家都表明Python在过去两年有明显超过R的势头。因此，精通Python能帮助留学生在未来拥抱更广的就业面及更高效的完成工作指标。

二、SQL

SQL是Structured Query Language的缩写，亦称为结构化查询语言。SQL常常用于存取数据以及管理数据库系统。使用SQL可以调取，更新，清理，数据，其亦可以完成数据可视化作图。相较于其它语言，SQL的优势主要体现在它的效率上——SQL可以快速的检索大量数据，并快速的完成数据提取，数据更新任务。并且，SQL语言可以构造结构性数据库，而这也是其它编程语言可望而不可及的。

三、R语言

R语言是诞生于1997年的一门编程语言。虽然早早就已经诞生，但R语言在近些年仍然饱受大量的数据科学家，华尔街金融专家和软件开发者不可或缺的工具。有调查表明，R的使用者已经超过200万人，并且R是数据科学行业最受欢迎的编程语言。R的优点在于它的简单性。通过使用R语言，编程者仅仅需要数行代码就可以完成数据清洗，函数建模和数据可视化工作。然而，R语言也有许多缺点。例如，R在处理较大数据库时会比其他编程语言运作起来缓慢不少。正因此，R语言在近两年已经有被其它语言取代之势。

笔者相信读完这篇文章，付之努力的你一定会在不久的将来在大数据的浪潮中脱颖而出，年收入百万更是不在话下。最后，希望所有的读者在未来“钱”途无限，“钱”景光明！