如今，数据中心已经成为企业发展中不可或缺的动力来源之一，随着数据中心在企业中的深入应用，数据中心如何有效降温，也成为企业关注的焦点。随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。
替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识：
Hadoop and Hive
为了迎合大量数据处理的需求，以Java为基础的工具群兴起。Hadoop为处理一批批数据处理，发展以Java为基础的架构关键;相较于其他处理工具，Hadoop慢许多，但是无比的准确和可被后端数据库分析广泛使用。和Hive搭配的很好，Hive是基于查询的架构下，运作的相当好。
Python
如果说R是神经质又令人喜爱的Geek，那Python就是随和又好相处的女生。
Python结合了R的快速、处理复杂数据采矿的能力以及更务实的语言等各个特质，迅速地成为主流，Python比起R，学起来更加简单也更直观，而且它的生态系统近几年来不可思议地快速成长，在统计分析上比起R功能更强。
Butler说，“过去两年间，从R到Python地显著改变，就像是一个巨人不断地推动向前进‘。
在数据处理范畴内，通常在规模与复杂之间要有个取舍，而Python以折衷的姿态出现。IPythonNotebook(记事本软件)和NumPy被用来暂时存取较低负担的工作量，然而Python对于中等规模的数据处理是相当好的工具;Python拥有丰富的资料族，提供大量的工具包和统计特征。
美国银行用Python来建立新产品和在银行的基础建设接口，同时也处理财务数据，“Python是更广泛又相当有弹性，所以大家会对它趋之若鹜。”O’Donnell如是说。
然而，虽然它的优点能够弥补R的缺点，它仍然不是最高效能的语言，偶尔才能处理庞大规模、核心的基础建设。Driscoll是这么认为的。
Julia
今日大多数的数据科学都是透过R、Python、Java、Matlab及SAS为主，但仍然存在着鸿沟要去弥补，而这个时候，新进者Julia看到了这个痛点。
Julia仍太过于神秘而尚未被业界广泛的采用，但是当谈到它的潜力足以抢夺R和Python的宝座时，数据黑客也难以解释。原因在于Julia是个高阶、不可思议的快速和善于表达的语言，比起R要快的许多，比起Python又有潜力处理更具规模的数据，也很容易上手。
“Julia会变的日渐重要，最终，在R和Python可以做的事情在Julia也可以”。Butler是这么认为的。
就现在而言，若要说Julia发展会倒退的原因，大概就是它太年轻了。Julia的数据小区还在初始阶段，在它要能够和R或Python竞争前，它还需要更多的工具包和软件包。
Driscoll说，它就是因为它年轻，才会有可能变成主流又有前景。
R
若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统计软件像是Matlab或SAS的另一种选择。
