Python或R：哪种编程语言更适合数据科学？

关于 R 的一点背景

R 是一种编程语言和分析工具，由 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 开发，并于 1993 年首次推出。同时，它也是免费的开源软件，拥有丰富的 统计和图形化技术库。

R 是 分析师、统计学家 和 研究人员 用得最多的工具之一，用于 检索、清理、分析、可视化 和 呈现数据，很多行业如 IT、银行、医疗、金融都使用 R。

用途

• 数据科学家可以使用 R 编程语言来收集数据，进行统计分析，并产生可视化结果。
• 它可以用于图形化表示。
• R 既可用于机器学习，也可用于深度学习。
• 它还可以为金融业务和计算提供一个复杂的统计工具，R 和它的库可以实现移动平均值、股票市场建模和金融 KDD。
• 它还实现了线性和非线性建模等统计方法。

统计计算：在统计学家中，R 是使用最广泛的编程语言。它有助于统计学家进行操作、收集、清理和分析。它还拥有制图功能，并从任何记录中产生有趣的视觉效果。

机器学习：它包括了一些基本机器学习任务的库，比如线性和非线性回归、决策树等等。可以用 R 来创建金融、零售、营销和保健领域的机器学习算法。

关于 Python 的一点背景

它是一种著名的计算机语言，同时也是一种广泛使用的、解释性的、面向对象的程序设计语言。由 Guido van Rossum 发明，并于 1991 年 2 月 20 日首次发布。它可以用于除网络开发之外的各种编程和软件开发，并且可用于创建一个完整的端到端流程。

用途

• 它可以用于 BDA 的管理，也可以进行复杂的数学计算。
• 它可与数据库系统连接，或对文件进行读取和编辑。
• 它适用于软件开发、商业应用、音频、视频、后端网络、移动应用开发等。
• 它使分析人员能够在更短的时间内生成 Excel 报告。

分析：Python 在分析方面非常方便。举例来说，如果数据库包含上百万的行和列，那么从这些数据中提取信息就很困难和费时。这就是 Pandas、NumPy 和 SciPy 之类库的用武之地，它们可以快速完成工作。

提取：因为数据并非总是可用的，所以我们需要从网络获取。在这种情况下，可以使用库 Scrapy 和 Beautiful Soup 来从互联网上提取信息。

图形化表示：Seaborn 和 Matplotlib 库可以创建图表、饼图以及其他可视化的内容。

机器学习：它也有一个机器学习库。Scikit-Learn 和 PyBrain 是这些库的一种，它们通过一个接口提供了分类、回归和聚类等一些快速机器学习和统计建模工具。

Python 的优点

• 可用性：适用于多种系统（Windows、Mac、Linux、Raspberry Pi 等）。
• 简单易行：计算机程序工作所需要的语法或单词和符号直观而直接。它们实际上是英语术语，所以它是可读的。相对于 C、Java 和 C# 等其他技术，代码执行时间减少了，所以开发者和软件工程师的工作时间更长。
• 库：它们是一组 预先组合 的代码，可以重复使用，以减少编码时间。这使得你不必从头开始编写代码。
• 灵活性：与其他语言（如 Java）相比，它提供了灵活性，并能解决那些本来不可能解决的问题。事实证明，它是可扩展的。

既然我们已经从各种角度探讨了这两种编程语言，那么“哪种语言更适合数据科学？”这个问题就浮出水面了。

选择 Python 还是 R？

这两门语言最大的不同之处是它们处理情况的方式。这两种开源语言都收到了大量社区的支持，它们在不断地扩展其库和工具。

但是，你应该问自己的一个问题是，“你希望更关注于什么？机器学习还是统计学习？”

机器学习是人工智能的一门学科，而统计学习是统计学的一个分支。R 是一种统计语言，所以在统计学上很合适。 任何人只要有正式的统计学背景，都可以使用 R 进行编程，因为它很容易理解。而 Python 则是机器学习的最佳选择。 大型应用是机器学习的重点。Python 看起来是理想的选择，因为它的灵活性和可扩展性适合在生产环境中使用，尤其是当分析必须连接到网络应用程序时。

趋势分析与薪酬比较

如下图所示，Python 或 R 是全球最流行的搜索词。从趋势上来看，Python 在过去十年里比 R 更流行。

根据 PayScale.com 的数据，美国 Python 开发的平均年薪为 79395 美元，而 R 程序的平均年薪为 68554 美元（截至本文发表时）。

总  结

Python 是一种 强大且适应性强的编程语言，可用于广泛的计算机科学应用。而 R 则是一种很流行的用于分析构建的语言。事实上，这两种语言在数据科学领域中都具有一定的优势和意义。

不过，你在选择具体用哪门语言之前，应该先问自己以下几个问题：

• 你有没有兴趣学习机器和人工智能或者统计学习和分析？
• 在你的领域里最流行的工具是什么？
• 你想成为对数据可视化有更深理解的分析师，还是想利用它来整合网络应用？
• 你愿意花多长时间来掌握一种编程语言？

总而言之，学习这两种语言绝不会是个坏主意，因为“技多不压身”，只会让你作为一名计算机科学工程师受益。