Python é a linguagem mais comum em ciência de dados. Oferece uma ampla variedade de bibliotecas e frameworks especializados, como Pandas para manipulação de dados, NumPy para computação numérica, Matplotlib e Seaborn para visualização, e scikit-learn para aprendizado de máquina.
R é especialmente poderoso para estatísticas e visualização de dados. É amplamente utilizado em análise estatística, gráficos e manipulação de dados. O R também tem uma comunidade forte na área de pesquisa estatística.
Linguagem de consulta estruturada usada para interagir com bancos de dados relacionais. Essencial para a extração, transformação e carregamento (ETL) de dados, bem como para consultas complexas em grandes conjuntos de dados.
Principalmente utilizados em ecossistemas de big data, como Apache Hadoop e Apache Spark. Java é robusto e amplamente utilizado, enquanto Scala é conhecido por ser uma linguagem concisa e funcional que se integra bem com o Spark.
Julia é uma linguagem de programação de alto desempenho para computação técnica, sendo particularmente eficiente para cálculos numéricos e científicos. É uma escolha emergente na comunidade de ciência de dados.
Amplamente utilizado em pesquisa acadêmica e na indústria para computação numérica, modelagem matemática e visualização. Possui uma ampla gama de ferramentas específicas para análise de dados.
Pode ser utilizado para visualização interativa de dados na web, com bibliotecas como D3.js. Além disso, o Node.js permite a execução de JavaScript no servidor, facilitando a construção de aplicativos web completos.
A escolha da linguagem pode depender do contexto específico do projeto, das preferências da equipe e das demandas específicas de cada tarefa dentro do campo diversificado da ciência de dados.