r语言和python有必要都学吗,python与r语言哪个好学

　　自CDA数据分析师开设一级业务数据分析师以来

　　R项目之后，很多同学对它产生了怀疑。尤其是在挖掘建模工具的选择上，甚至出现了选择恐惧症。这里提取的是过期的老玉米丝。

　　文章，还有之前零星看过的一些文章，春节前来点干货！

　　很多同学，尤其是统计学专业的同学，都认为R只适合高校，但是现在业界有一句流行语：python是世界上最好的解决方案。给人一种“R过时了”的错觉。

　　但是我现在可以告诉你的是，R语言还是很受欢迎的。

　　r语言是近十年来发展最快的编程语言之一。

　　我们建议学习spss-modeler，没有编程基础，但目前工作中需要挖掘和建模的群体除外。如果学数据科学，还是建议从R语言开始。

　　与python相比，R语言更像是一种分析工具，一种软件。

　　r语言永远是最好的语言之一。

　　在很多方面，R语言代表了数据语言。在数据科学领域，这是一门仍处于顶端的语言。接下来举两个栗子吧~

　　IEEE: R语言排名第五

　　全球最大的技术专业协会IEEE早在几年前就建立了编程语言的排名。这个IEEE排名系统使用一组12个指标，例如，包括谷歌的搜索量、谷歌的趋势、Twitter的点击量、GitHub的图书馆和黑客。

　　新闻帖子之类的。

　　使用这种方法，他们对几十种编程语言进行了排序和分类。

　　在他们对2016年顶级编程语言的回顾中，R语言已经攀升到了第5名！

　　Tiobe: R排名靠前，有持续上升趋势。

　　另一个排名系统TIOBE Index为各种编程语言创建了类似的分数和排名。

　　虽然python在TIOBE指数中排名很高，但是很难从python相关的严格使用数据中区分网络和软件开发的使用情况，所以这可能不是一个公平的比较。但另一方面，python可以说是一种支持大型软件工程项目的开发语言。

　　O Reilly: R语言是最常见的数据编程语言。

　　Media OReilly在过去几年进行了一项数据科学调查。他们利用调查数据来分析数据科学的趋势。2016年的调查报告显示，R语言是最常用的编程语言。57%的受访者使用R语言，而python只有54%。此外，70%的受访者使用SQL。如果你想在R之后再找一门语言学习，建议SQL。

　　r语言是真正的[数据语言]

　　R语言之所以如此适合数据科学，部分与它本身的语言特性有关。R语言发明之初，就将数据和统计的概念融入其中。R-Project将其描述为【统计计算的编程语言和环境】。也就是说，R语言的DNA中包含了统计和数据的基因。

　　R语言的发展在国际上和国内差别很大。

　　国际上R语言已经是专业数据分析领域的标准，但在中国还有很长的路要走。作为一种自由软件编程语言和操作环境，R是为解决你的数据分析领域的问题而开发的。主要用于统计分析、绘图和数据挖掘，在高校和统计分析领域非常流行。方便的可扩展性，不仅用Python，Java，C，C

　　语言互调，其他大部分统计软件也可以调用R，比如SAS，SPSS，Statistica等。甚至一些直接的商业应用，比如Oracle。

　　Enterprise、Sybase RAP等。

　　目前，一些基于BAT的企业如华为、JD.COM、豆瓣、ebay、阿里等都开发了R语言。对于那些不需要Hadoop做大数据的企业，R也是他们进行大数据分析的首选。我们也可以从以往的R语言大会中发现，keynotes在二字全帮团的可靠彩虹、百度互联网推广策略中的统计模型、以微团命名的量化投资专场等都使用R语言进行高级量化投资。以及推荐系统计算广告，互联网金融统计理论，商业数据分析，甚至云医疗，天文，气象，地理可视化设计等。

　　从狩猎招募。com，数据分析岗位的技能基本要求包括r等一两种数据分析软件，而对于企业来说，他们需要的是完整的数据分析和建模，数据挖掘过程中涉及的方法和逻辑，以及业务理解的能力。

　　所以对于统计学专业掌握了R的基本运算的同学来说，只有零散的知识点没有实际案例的支撑，在以后的工作中难免会缺乏业务方面的经验。对于计算机专业的学生，需要加强统计学、分析逻辑等方面的学习。

　　既然话题是python，那就提python吧~

　　r和python都是开源免费的高级编程语言。

　　r致力于统计计算，他有大量的附加包/工具来支持机器学习和数据分析。另一方面，python是一种通用而强大的编程语言，在数据准备、数据调试和数据分析方面有着特殊的应用。

　　r让你更容易在分析、数据可视化和建模中思考。因为有非常活跃的统计和数学社区，所以它是一个数据可视化工具，可以不断更新和增强分析功能。

　　Python对于数据预处理和数据清洗极其灵活，尤其是对于非结构化数据(如网页、图像、文本等。)，并能从免费文本、网站、社交媒体网站中提取信息。便于图像挖掘和数据准备分析。也就是说在处理大量数据的时候比R语言要好。

　　如果你准备在数据分析的道路上坚定的走下去，你需要r。

　　Python，而不是R vs python！

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