尽管Julia目前仍处于发展的初期阶段，因太年轻而未能拥有庞大的数据社区和丰富的工具包。但Driscoll认为，正因为年轻，Julia才有可能成为主流且有前景的语言。
在大数据处理的背景下，Java和其相关的架构成为许多大型科技公司的基石。如果你在Twitter、LinkedIn或Facebook中观察，会发现Java是数据工程基础架构中不可或缺的语言。尽管Java在数据可视化方面不如R和Python出色，也不是统计建模的最佳选择，但在建立大规模系统、使用旧有原型时，Java往往是首选。
为了满足大量的数据处理需求，基于Java的工具群应运而生。例如，Hadoop是用于处理大量数据的Java架构的关键。尽管它的速度相对于其他工具可能较慢，但其准确性和可广泛应用于后端数据库分析的特点使其备受青睐。Hive作为一个基于查询的架构，与Hadoop配合得很好。
Scala是另一个以Java为基础的语言，对于那些希望进行大规模机器学习或建立高级算法的人来说，Scala正逐渐崭露头角。它是一种表现力强且能建立可靠系统的语言。Driscoll将Java比作钢铁，而Scala则是可以通过烘焙变得坚硬的黏土。
Matlab虽然价格高昂，但在特定的利基市场却有着广泛的应用，特别是在机器学习、信号处理、图像识别等领域。另一方面，GO是另一个新兴语言，由Google开发，源自C语言。它在建立强大的基础架构方面逐渐崭露头角，成为Java和Python的竞争对手。
面对如此多的选择，我们不必一定要精通每一种语言。明确自己的目标和方向，选择最适合的工具来提升效率并达成精确的结果才是最重要的。
