机器学习中常用的编程语言包括Python、R、Java和C++等。数据准备是机器学习项目中至关重要的一步，它涉及从多个来源收集数据、清洗数据、转换数据格式以及处理缺失值或异常值等一系列步骤。

一、编程语言

Python：Python以其简洁的语法、丰富的库(如NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)和强大的社区支持，成为机器学习领域的首选语言。

R：R语言在统计分析和数据可视化方面有着悠久的历史，其强大的统计包和优秀的数据可视化能力使其在学术研究中非常流行。

Java：Java因其稳定性、跨平台能力和成熟的生态系统，在大型企业级应用中占有一席之地。Java虚拟机(JVM)的“一次编写，到处运行”的理念，使得Java程序可以在不同的操作系统上无缝运行。

C++：C++因其高性能和对硬件的底层访问能力，在性能敏感的应用场景中不可替代。尽管开发难度较高，但它在需要大量计算和资源优化的系统中发挥着重要作用。

Julia：作为一种新兴的编程语言，Julia融合了Python和C的优点，拥有高性能和易用性，逐渐受到机器学习工程师的青睐。

JavaScript：随着TensorFlow.js的推出，JavaScript也成为机器学习领域不可忽视的力量。它特别适合于Web开发人员，可以在浏览器中使用JavaScript创建机器学习模型。

Scala：Scala结合了面向对象和函数式编程的优势，与Java有很好的互操作性，适合构建大型和复杂系统。

MATLAB：虽然MATLAB在机器学习领域的使用不如上述语言广泛，但其在算法开发和原型设计方面仍有其独特的优势。

二、数据准备

数据收集：从各种数据源收集数据，如网络爬虫、API接口、数据库等。

数据清洗：对数据进行清洗，去除噪声、缺失值、重复数据等。

数据转换：将数据转换为适合模型训练的格式，如一元二元三元组、向量等。

数据分割：将数据分割为训练集、验证集和测试集，以评估模型性能。

数据增强：通过翻转、旋转、缩放等操作，增加训练数据的多样性，提高模型泛化能力。

总的来说，机器学习是一个多学科交叉的领域，涉及到统计学、计算机科学、数学等多个学科的知识。因此，掌握一门或多门编程语言只是开始，深入学习相关的数学知识和算法原理，以及不断实践和积累经验，才是成为一名优秀机器学习工程师的关键。