当前在机器学习、数据挖掘、数据分析领域，比较主流的语言有以下几种：
python，r，sql，c++
其他一些语言比如matlab，ruby等等其实也可以用。主要是类似python和r会有自己的一些比较好的package可以直接拿去用。每种语言都有自己擅长的领域，例如python 和r 数据分析是强项，java是工程性的语言，c++现在做底层并行等，至于机器学习需要什么语言，很大程度上取决于用机器学习来做什么？
笔者曾经听过国外的一门课程，需要尽量自己造数据挖掘的轮子，比如python，除了numpy以外的package是要尽量少用的。当时我自己做了个不完全的统计：我见过有四个用c++写项目的，而matlab、r都没有遇到。坚持用c++的多半是以后想做投行，高频交易或者量化金融，练习用c++。实际上做机器学习和数据挖掘用python，r毫无疑问是最主流的。其原因也容易理解：python和r有很多自带的package，这些package有很多，被封装的很好的代码；如果你善于利用官方文档，往往就可以用很短的语句和很简短的方法避免大量繁琐的代码工作。
而c++的意义更在于写底层优化的程序和系统。因为我们假如我们想要对代码的一些细节进行优化，这个时候用c++写底层优化系统，就是一个必须要做的事情了。
为了能够帮助大家更好地入门机器学习的内容，小编也为大家准备了python和r语言的学习资料，如果需要的话私信小编即可。