们已经进入了一机科学背景或数学家的时代。更多情况下，数据科学家是创新者或远见卓识者，他们前瞻性的方法超越了学术的壁垒。R 是数据科学家最好的工具。R 代码和包非常适合交流思想和概念。R 是当今数据科学项目的通用语言。
要在 Python 开发环境中工作， 手机号数据库列表 理想情况下应该具备计算机科学或编程背景。对于有编程背景的人来说，学习不同的 Python 库（例如 SciKit-Learn、IPython、numpy、scipy 和 matplotlib）是最好的选择。
R 与 Python：学习曲线
这两种编程语言中，哪一种更适合学习？这是一个困扰许多有抱负的数据分析师的常见问题。R 和 Python 都需要大量的时间投入，并且要想在数据科学领域获得有前途的职业发展，就需要对其中任何一种都有透彻的了解。
在比较 R 和 Python 时，我认为 R 的学习曲线比较陡峭，没有编程经验的人一开始可能会觉得难以掌握。但是，通过大量的学习和练习，你就能熟练掌握 R。
另一方面，Python 注重可读性和简洁性，通常被认为更容易被程序员掌握。Python 作为一种更通用的编程语言，在构建网站或理解命令 以下是层叠样式表的优点和缺点 行工具方面非常有用，尤其适合有统计学背景的人。
R 与 Python：社区
一种编程语言因其用途和用户而为人所知。一种语言的社区越丰富，其发展和持续发展的机会就越大。这是因为人们不仅仅是 领导孟加拉国搜索引擎优化编写代码，他们还会讨论、分析，甚至天才，我们知道，也梦想着代码。快速浏览一下任何一个语言社区，你就能略知这些编程大师们的内心世界。
任何经常观察的人都知道，R 语言拥有一个由超过 200 万用户组成的丰富社区，其中包括遍布全球的数千名开发者。该社区提供的软件包广泛涵盖精算分析、金融、机器学习、Web 技术、制药等领域，这些软件包对于预测组件故障时间、分析基因组序列和优化投资组合都大有裨益。StackOverflow 活跃用户的用户生成文档也极大地促进了 R 的快速普及。