学习大数据分析，可以掌握以下几种编程语言：

Python

特点：简单易学的通用编程语言，拥有丰富的数据分析库和工具，如Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib、Scikit-learn等。

应用：数据清洗、预处理、统计分析、数据可视化、机器学习和深度学习。

R语言

特点：专门用于数据分析和统计建模的编程语言，具有丰富的统计分析和数据可视化函数和包，如ggplot2、dplyr等。

应用：交互式数据分析和脚本编写、统计建模、数据可视化。

SQL

特点：结构化查询语言，用于管理和操作关系型数据库。

应用：数据提取、筛选、聚合等操作，适用于大数据处理框架如Hadoop和Spark。

Java

特点：通用编程语言，广泛用于大数据处理框架如Apache Hadoop和Apache Spark。

应用：大数据处理框架开发、分布式计算。

Scala

特点：运行于Java虚拟机上的多范式编程语言，具有面向对象和函数式编程的特性。

应用：与Apache Spark紧密结合，进行大规模数据处理和分析。

SAS

特点：专有软件，广泛用于商业统计分析和数据挖掘。

应用：数据分析和数据挖掘任务。

Julia

特点：新兴的高性能编程语言，适用于科学计算和大数据分析。

应用：科学计算、大数据分析。

建议

初学者：可以从Python开始，因为其语法简洁明了，且拥有丰富的库支持，适合快速上手。

进阶者：可以根据具体需求学习R语言进行高级统计分析和数据可视化，以及SQL进行数据库操作。

大数据处理：Java和Scala是处理大规模数据集和分布式计算的理想选择，适合开发大数据处理框架。

商业应用：SAS在商业统计分析和数据挖掘领域有广泛应用，如果需要深入这一领域，可以学习SAS。

高性能计算：Julia适合进行科学计算和大数据分析，尤其是需要高性能计算的场景。