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大家好，我是 David，是 Donz GMAT 的 GMAT 顾问，
同时也是 Business Analytics 和 Data Science 的申请顾问。
这几年 “资料科学 ”非常火红，各行各业也纷纷打出大量招收资料科学人才的口号，
让资料科学家变成大家所向往的职业。
如果没有学过程式语言，如何开始才是正确之道呢?
首先，学习程式语言必须了解，程式语言本来就只是工具、只是手段，
从来都不是重点‧　
重点是：你的目的是什么？你要解决的问题是什么？
在这里，我也想分享一篇文章，让同学了解这几年最火红的程式语言:
https://buzzorange.com/techorange/2019/10/01/programming-language-history/
这也是为什么这五年来Python & R变成显学，
Python和R在资料分析和资料探勘方面都有比较专业和全面的模组，
很多常用的功能，比如矩阵运算、向量运算等都有比较高阶的用法，
两门语言有多平台适应性，linux、window都可以使用，并且程式码
可移植性，并且比较贴近MATLAB以及minitab等常用的数学工具。
因此如果想在数据分析以及资料探勘上面多加认识，必须要多加琢磨这两种语言。
也因近年来Big data, data analytics, data science 的崛起，
让学习程式目的&解决的问题偏向数据解析，因此造成Python能在五年内超越Java。
不过如果你什么都没学过，跑来问我该学什么程式语言，
我们会毫不犹豫的跟你说先学好英文!!!
因为英文真的很重要！听说读写，至少读要读的懂，
你才看的懂那些外国公司的 API 文件，发生问题的时候，
才能去 stackoverflow 上发问。
讲到提问，大家有时间能去看：〈 How To Ask Questions The Smart Way〉
(http://www.catb.org/~esr/faqs/smart-questions.html)。
大家都会有问题，但有些问题不会有人想回答，
所以如何问出smart question非常关键，如果英文不好
根本无法清楚的表达出你的问题! 英文不好的话，中文
的教学资源其实也很多，尤其是对岸，有很多新手教学
文都很不错。但较新的技术或是较多人用的地方还是英
文，因此英文好的话绝对不吃亏，还可以运用更多资源。
不论你在英文 or 商业分析的学程上面有问题或是想要
多加了解，Donz GMAT 这不定期会开基础程式课程(R,
Python, SQL等)以及都有专门的英文老师 & 顾问与你
咨询，欢迎多加利用
同时，如果对 Business Analytics or Data Science 有兴趣或相关问题，
我也愿意分享自己的数据分析的业界经验，欢迎找我讨论!