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fridaybifly， 邀請你進入頭條資料愛好者交流群， 資料愛好者們都在這兒。我是15年9月份接觸的R語言， 當時還沒研究生入學， 看到師姐電腦裡安裝了R， 百度一查瞭解到R是統計學方面特別牛掰， 適合社科程式設計小白學習使用。 於是我就買了本《R語言實戰》， 開始了資料科學程式設計學習之旅。
網上有很多關於資料科學到底該用哪個， 哪個到底好， 誰更有前途的文章， 一搜一大把。 但我還是要寫一下我的觀點：
分析比較這兩種語言到底哪個好， 得看你的用途。 比如我只需要分析資料，
單就資料分析對比， 我認為R的優勢有：
1、學習先易後難， 不會把小白們嚇掉；
2、資料科學的包特別多
3、視覺化特別吊
R的缺點也不少：
1、R經常更新， 更新後經常不支持之前你安裝的包；我電腦裡安裝了10+個R的版本， 不停的切換
2、R語言的包、函數名起的很隨意， 看名字不知道是幹什麼用的， 記不起名字如何讓小白使用啊。
3、R語言社區人少， 遇到問題你只能自己解決
4、即使有RStudio， 寫代碼還是不方便
下面再說下python， 優點：
1、是一門看的懂的， 說人話的語言。 庫名、函數名都很好理解記憶， 而且你看別人寫的代碼基本知道這代碼的意思， 不信你試試。
2、資料獲取佔優勢， 資料分析第一步是資料獲取， 現在人文社科很多資料需要網上抓取， 不過就抓資料而言， python更佔優勢。 各種教程， 代碼， 網上一大片。
3、社區人數特別多， 基本你遇到的問題都能找到
python的缺點：
1、學習起來， 開頭很難， 學習曲線與R正好相反。
2、公平起見， 我還是寫上， python的資料分析庫不如R多
3、視覺化不如R
其實明眼人一看就知道我偏向python， 說下我這兩種語言的學習經歷。 我2015年9月開始學的R， 當時覺得自己要讀研究生研究網路中的消費者， 那肯定要收集資料， 分析資料。 而R正好都滿足， 於是我就學啊學， 學到12月份， 停住了。
最關鍵的是R的收集資料這方面， 網上特別少， 搜有關R爬蟲的也很少。
於是我五月份開始轉頭學python， 而且我是一開始就學python3， 堅持選擇有前途的版本， 堅持。 目前我已經可以用python爬資料了。
綜合下， 建議大家學習python， 語言通俗易懂， 功能強大， 越來越簡單。
fridaybifly， 邀請你進入頭條資料愛好者交流群， 資料愛好者們都在這兒。原文連結：https://ask.hellobi.com/blog/dengxudong/6519。