R的一些背景R是RossIhaka和RobertGentleman开发的一种编程语言和分析工具，于1993年首次推出。同时，它也是免费开源软件，具有丰富的统计和图形技术库.R是分析师、统计学家和研究人员最常用的工具之一，用于检索、清理、分析、可视化和呈现数据，IT、银行、医疗保健、金融等许多行业都使用R。用途数据科学家可以使用R编程语言来收集数据、执行统计分析并生成可视化效果。它可以用于图形表示。R可用于机器学习和深度学习。它还可以为金融操作和计算提供复杂的统计工具，R及其库可以实现移动平均线、股票市场建模和金融KDD。它还实现了统计方法，例如线性和非线性建模。统计计算：在统计学家中，R是使用最广泛的编程语言。它协助统计人员进行操作、收集、清理和分析。它还拥有图表功能，可以从任何记录中生成有趣的视觉效果。机器学习：它包括用于基本机器学习任务的库，例如线性和非线性回归、决策树等。R可用于在金融、零售、营销和医疗保健领域创建机器学习算法。Python的一些背景知识。它是一种众所周知的计算机语言，也是一种广泛使用的、解释性的、面向对象的编程语言。由GuidovanRossum发明，于1991年2月20日首次发布。它可用于Web开发以外的各种编程和软件开发，可用于创建完整的端到端流程。用途可用于BDA的管理，也可进行复杂的数学计算。它可以与数据库系统交互，或者读取和编辑文件。它适用于软件开发、业务应用程序、音频、视频、后端Web、移动应用程序开发等。它使分析师能够在更短的时间内生成Excel报告。分析：Python在分析方面非常得心应手。例如，如果数据库包含数百万行和列，则从数据中提取信息可能会很困难且耗时。这就是Pandas、NumPy和SciPy等库可以快速完成工作的地方。提取：由于数据并不总是可用的，我们需要从网络中提取它。在这种情况下，可以使用Scrapy和BeautifulSoup库从Internet中提取信息。图形表示：Seaborn和Matplotlib库可以创建图表、饼图和其他可视化效果。机器学习：它还有一个机器学习库。Scikit-Learn和PyBrain是这些库之一，它们通过单一界面提供一些快速机器学习和统计建模工具，例如分类、回归和聚类。Python可用性的优点：可用于多个系统（Windows、Mac、Linux、RaspberryPi等）。易用性：计算机程序运行所需的句法或单词和符号是直观和直接的。它们实际上是英文术语，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，因此开发人员和软件工程师的工作时间更长。库：它们是一组预组装代码，可以重复使用以减少编码时间。这使您不必从头开始编写代码。灵活性：与Java等其他语言相比，它提供了灵活性并解决了其他方式无法解决的问题。事实证明，它是可扩展的。既然我们已经从各个角度探索了这两种编程语言，那么“哪种语言更适合数据科学？”的问题就来了。出现。选择Python还是R？两种语言最大的区别在于它们处理情况的方式。这两种开源语言都得到了重要的社区支持，并且它们正在不断扩展它们的库和工具。但是，您应该问自己一个问题：“您更愿意关注什么？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，因此非常适合统计。任何具有正式统计背景的人都可以使用R编程，因为它非常容易理解。而Python是机器学习的最佳选择。大型应用程序是机器学习的重点。Python似乎是一个理想的选择，因为它具有在生产环境中使用的灵活性和可扩展性，尤其是当分析必须连接到Web应用程序时。趋势分析与薪酬比较如下图所示，Python或R是全球最热门的搜索词。从趋势来看，Python在过去十年中变得比R更受欢迎。根据PayScale.com的数据，美国Python开发人员的平均年薪为79,395美元，而R程序的平均年薪为68,554美元（截至撰写本文时）。总结Python是一种功能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程序。另一方面，R是一种流行的分析构造语言。事实上，这两种语言在数据科学领域都具有一定的优势和意义。但是，在选择使用特定语言之前，您应该问自己以下问题：您是否对学习机器和人工智能或统计学习和分析感兴趣？您所在领域最受欢迎的工具是什么？你是想成为一名对数据可视化有更深理解的分析师，还是想用它来集成Web应用程序？您愿意花多长时间来掌握一门编程语言？总而言之，学习这两种语言从来都不是一个坏主意，因为“比你能掌握的更多的技能”只会让你作为计算机科学工程师受益。
