جلبت AIM قائمة تضم 10 لغات برمجة يمكنك اختيار توزيعها في عام 2018 (بدون ترتيب معين) ، والتي تم تنظيمها اعتمادًا على الشعبية بين شركات التوظيف ، وعدد فرص العمل ، والأجور التي تقدمها ، وغيرها.

1. بايثون:
وتبقى إلى واحدة من أكثر اللغات شعبية ، سواء من حيث الأجر الذي تقدمه لك والشعبية بين مقدمي التوظيف الذين يبحثون عن مهارات بايثون. مع ارتفاع في تقنياتها مثل التعلم الآلي ، والذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية ، فإن الحاجة إلى المهنيين ذوي المعرفة الدقيقة بمهارات بايثون مطلوبة كثيرًا. وبصرف النظر عن استخدامه للأغراض العامة لتطوير الويب ، فإنه يستخدم على نطاق واسع في الحوسبة العلمية ، والتنقيب عن البيانات وغيرها.

2. جافا:
واحدة من أكثر اللغات العملية التي تم تصميمها ، يستخدمها عدد كبير من الشركات ، خاصة الشركات متعددة الجنسيات الكبرى ، لتطوير الأنظمة الخلفية وتطبيقات سطح المكتب. لقد تم وصفها بأنها الدعامة الأساسية لمكدس برمجيات الشركات مع ازدياد الطلب على مهارات جافا بمرور الوقت. من المعتقد أن يكون اختيارًا جيدًا لشخص يبدأ كمبرمج ، حيث أنها لغة برمجة بسيطة نسبيًا وقابلة للقراءة. بعد أن شهدت أكبر زيادة في الطلب في السنوات القليلة الماضية ، كانت مهارات جافا مطلوبة بشكل خاص لمهندسي البرمجيات  ومهندسي DevOps.

3. R:
واحدة من أكثر الأدوات المستخدمة بشكل متكرر ، هي مجموعة من المهارات المطلوبة على نطاق واسع عبر شركات التوظيف في علم البيانات والتعلم الآلي. بديل مجاني للبرامج الإحصائية المتكلفة مثل Matlab أو SAS ، خلال السنوات القليلة الماضية أصبح R الطفل الذهبي لعلم البيانات. يتم استخدامه بشكل متكرر لإلغاء قفل الأنماط في كتل كبيرة من البيانات وقد تم تصميمه من قبل الإحصائيين والعلماء لجعل عملهم أسهل. إنها تعد واحدة من أكثر لغات البرمجة التي يجب معرفتها إذا كنت تبحث عن الانغماس في هذه المهنة.

4. جوليا:
إن لغة البرمجة الديناميكية العالية المستوى المصممة لتلبية احتياجات التحليل العددي عالي الأداء والعلوم الحاسوبية تكتسب زخما سريعا بين علماء البيانات. المكتبة الأساسية المكتوبة في جوليا نفسها متكاملة مع أفضل السلالات مفتوحة المصدر C و Fortran للمكتبات للجبر الخطي وتوليد الأرقام العشوائية ومعالجة الإشارات ومعالجة السلاسل. تعاون بين مجتمعات Jupyter و Julia ، فهو يوفر واجهة مستخدم رسومية مبنية على المتصفح قوية إلى جوليا.

5. ساسSAS :
شركة رائدة في السوق في مجال التحليلات التجارية ، وهي واحدة من أكثر اللغات شعبية في مجتمع علم البيانات. لديها مجموعة واسعة من الوظائف الإحصائية مع واجهة المستخدم الرسومية سهلة الاستخدام التي تساعد علماء البيانات على التعلم بسرعة. إنه من السهل تعلم لغة البرمجة ويفضل أن يكون لديك لغة للمبتدئين الذين يدخلون صناعة التحليلات. من المؤكد أنه يجعل من أفضل 10 لغات برمجة تعلم هذا العام.

6. SQL:
واحدة من المفضلة بين سكان علوم البيانات ، وقد تم SQL في قلب تخزين واستعادة البيانات لعقود وما زال يفعل ذلك. يتم استخدامه في التعامل مع قواعد بيانات كبيرة خاصة ، مما يقلل من وقت الاستجابة للطلبات عبر الإنترنت في وقت المعالجة السريع. يمكن أن يكون تعلم SQL إضافة جيدة للمهارات المطلوبة لعلم البيانات وخبراء ML ، حيث يتم النظر في هذا من قبل معظم شركات التوظيف كمجموعة من المهارات المفضلة.

7. ماتلاب:
تم تطويره بواسطة Mathworks ، وهو سريع ومستقر ويضمن خوارزميات صلبة للرياضيات المعقدة. تعتبر لغة صلبة بالنسبة لعلماء الرياضيات والعلماء الذين يتعاملون مع الأنظمة المعقدة ، تجد طريقة في الكثير من التطبيقات. تستخدم على نطاق واسع في التحليل الإحصائي ، فهي تُستخدم في لغات معروفة ، إذا لم تكن على دراية بها.