在数据科学领域，Python比R更好的4个理由
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：4.51M时长：03:17
在数据科学领域里，到底是该选 Python 呢，还是选 R 更好？诚然，对于数据科学家来说，R 和 Python 都很重要。但是对于一个新人数据科学家来说，又该如何取舍呢？毕竟同时学习 Python 和 R 也有些不切实际。Facebook 数据科学家汤姆·沃特曼（Tom Waterman）作为过来人，他是先学了 R，后来才学的 Python。在他看来，在数据科学领域，Python 比 R 更合适，尤其是对于刚刚起步的人来说。对此，他列出了四大理由，具体如下。
理由一：无论如何，你可能得学习 Python
大多数公司要求他们的数据科学家所做的并不仅仅是预测建模（即机器学习）。至少，你可能需要维护为模型提供数据的数据管道，而这些数据管道很可能就是用 Python 构建的。
目前，管道的行业标准是基于 Python 的 Airflow。据我估计，Facebook 的数据科学家 100% 都会在每周使用 Python，而积极使用 R 的人可能只有 10% 左右。因此，对你来说，如果选择 Python 的话，可能会更有效率。
理由二：Python 更容易学习
Python 以易学而闻名。在学过 Python 和 R 之后（虽然我对 Python 方面更深入），我认为，Python 的声誉是当之无愧的。
当你开始使用统计建模之外的语言特性时，Python 易学所带来的好处尤为明显。这些特性包括将项目打包用于分发、开发命令行界面、使用像 SQLAlchemy 这样的对象关系映射（Object-relational mapping，ORM）为数据结构建模等等。如果你掌握了 Python，你就会更容易精通这些特性，你的职业生涯也将因此受益。
理由三：Python 的社区更庞大
Python 是世界上最流行的编程语言之一，在 Stack Overflow、Kaggle 甚至 Medium 等网站都有庞大的社区。因此，当你遇到无法解决的问题时，你更有可能在社区找到解决方案。
理由四：使用 Python 部署模型更容易
在你的职业生涯中，你可能会遇到这样的情况：你希望能够将模型实时提供给任何一个最终用户。这时你需要构建一个基于 REST 的 Web 应用程序，使用 Python 的话，这件事就会变得很容易。
实际上，Python 拥有一些世界上最流行的 Web 应用程序框架，即 Django 和 Flask。你公司的内部部署工具更有可能支持这些框架，而且相对来说不太可能会支持 R。
这些框架的流行也意味着它们得到了平台即服务提供商（如 Heroku、Amazon Lightsail 等）的良好支持。有了这些框架，你能够在线发布你的个人项目，而所需的工作量仅相当于在 R 中部署相同项目所需工作量的一小部分。
当然，所有的决策都是需要权衡取舍的，在选择 Python 时也需要考虑它的缺点，学习 R 对你来说也有可能更有意义，这需要根据自己的情况而定。
以上就是今天的内容，希望能给你带来参考价值。
原文链接：https://towardsdatascience.com/why-python-is-better-than-r-for-data-science-careers-44ec7a149a18
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杏林之虎哎!一起学习R的人，后面都去Python了。1
泡泡跑吧搞生物信息的人绕不开R的各种包
佳佳的爸一句话，生态圈。哪种语言的生态圈更大更好更健康 哪种语言的生命力和受欢迎程度就越高。
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