Python或R：哪種編程語言更適合數據科學？
關于 R 的一點背景
R 是一種編程語言和分析工具，由 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 開發，并于 1993 年首次推出。同時，它也是免費的開源軟件，擁有豐富的 統計和圖形化技術庫。
R 是 分析師、統計學家 和 研究人員 用得最多的工具之一，用于 檢索、清理、分析、可視化 和 呈現數據，很多行業如 IT、銀行、醫療、金融都使用 R。
用途
- 數據科學家可以使用 R 編程語言來收集數據，進行統計分析，并產生可視化結果。
- 它可以用于圖形化表示。
- R 既可用于機器學習，也可用于深度學習。
- 它還可以為金融業務和計算提供一個復雜的統計工具，R 和它的庫可以實現移動平均值、股票市場建模和金融 KDD。
- 它還實現了線性和非線性建模等統計方法。
統計計算：在統計學家中，R 是使用最廣泛的編程語言。它有助于統計學家進行操作、收集、清理和分析。它還擁有制圖功能，并從任何記錄中產生有趣的視覺效果。
機器學習：它包括了一些基本機器學習任務的庫，比如線性和非線性回歸、決策樹等等。可以用 R 來創建金融、零售、營銷和保健領域的機器學習算法。
關于 Python 的一點背景
它是一種著名的計算機語言，同時也是一種廣泛使用的、解釋性的、面向對象的程序設計語言。由 Guido van Rossum 發明，并于 1991 年 2 月 20 日首次發布。它可以用于除網絡開發之外的各種編程和軟件開發，并且可用于創建一個完整的端到端流程。
用途
- 它可以用于 BDA 的管理，也可以進行復雜的數學計算。
- 它可與數據庫系統連接，或對文件進行讀取和編輯。
- 它適用于軟件開發、商業應用、音頻、視頻、后端網絡、移動應用開發等。
- 它使分析人員能夠在更短的時間內生成 Excel 報告。
分析：Python 在分析方面非常方便。舉例來說，如果數據庫包含上百萬的行和列，那么從這些數據中提取信息就很困難和費時。這就是 Pandas、NumPy 和 SciPy 之類庫的用武之地，它們可以快速完成工作。
提取：因為數據并非總是可用的，所以我們需要從網絡獲取。在這種情況下，可以使用庫 Scrapy 和 Beautiful Soup 來從互聯網上提取信息。
圖形化表示：Seaborn 和 Matplotlib 庫可以創建圖表、餅圖以及其他可視化的內容。
機器學習：它也有一個機器學習庫。Scikit-Learn 和 PyBrain 是這些庫的一種，它們通過一個接口提供了分類、回歸和聚類等一些快速機器學習和統計建模工具。
Python 的優點
- 可用性：適用于多種系統（Windows、Mac、Linux、Raspberry Pi 等）。
- 簡單易行：計算機程序工作所需要的語法或單詞和符號直觀而直接。它們實際上是英語術語，所以它是可讀的。相對于 C、Java 和 C# 等其他技術，代碼執行時間減少了，所以開發者和軟件工程師的工作時間更長。
- 庫：它們是一組 預先組合 的代碼，可以重復使用，以減少編碼時間。這使得你不必從頭開始編寫代碼。
- 靈活性：與其他語言（如 Java）相比，它提供了靈活性，并能解決那些本來不可能解決的問題。事實證明，它是可擴展的。
既然我們已經從各種角度探討了這兩種編程語言，那么“哪種語言更適合數據科學？”這個問題就浮出水面了。
選擇 Python 還是 R？
這兩門語言最大的不同之處是它們處理情況的方式。這兩種開源語言都收到了大量社區的支持，它們在不斷地擴展其庫和工具。
但是，你應該問自己的一個問題是，“你希望更關注于什么？機器學習還是統計學習？”
機器學習是人工智能的一門學科，而統計學習是統計學的一個分支。R 是一種統計語言，所以在統計學上很合適。 任何人只要有正式的統計學背景，都可以使用 R 進行編程，因為它很容易理解。而 Python 則是機器學習的最佳選擇。 大型應用是機器學習的重點。Python 看起來是理想的選擇，因為它的靈活性和可擴展性適合在生產環境中使用，尤其是當分析必須連接到網絡應用程序時。
趨勢分析與薪酬比較
如下圖所示，Python 或 R 是全球最流行的搜索詞。從趨勢上來看，Python 在過去十年里比 R 更流行。
根據 PayScale.com 的數據，美國 Python 開發的平均年薪為 79395 美元，而 R 程序的平均年薪為 68554 美元（截至本文發表時）。
總 結
Python 是一種 強大且適應性強的編程語言，可用于廣泛的計算機科學應用。而 R 則是一種很流行的用于分析構建的語言。事實上，這兩種語言在數據科學領域中都具有一定的優勢和意義。
不過，你在選擇具體用哪門語言之前，應該先問自己以下幾個問題：
- 你有沒有興趣學習機器和人工智能或者統計學習和分析？
- 在你的領域里最流行的工具是什么？
- 你想成為對數據可視化有更深理解的分析師，還是想利用它來整合網絡應用？
- 你愿意花多長時間來掌握一種編程語言？
總而言之，學習這兩種語言絕不會是個壞主意，因為“技多不壓身”，只會讓你作為一名計算機科學工程師受益。
