大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于r语言和python学习会混吗的问题，于是小编就整理了2个相关介绍r语言和Python学习会混吗的解答，让我们一起看看吧。
R语言是专门做数据分析用的，而Python语言除了做数据分析，还有其他更广的应用。
如果真要比较，那么在数据分析统计领域，他两还是有可比性的，你可以进行比较选择。基本上公司的一个数据分析或者统计的部门，大部分工程师只主攻一门语言，要不就是用R，要不就是用python，现在一般很多公司都是两者结合着用的，因为R和python在数据量不一样的时候，各有各的优势，数据量T以上用python，数据量T以下的用R，所以会哪门都可以，因为哪一门语言，公司都会招用。
关于取舍：
python是一个编程语言，学习python还可以往工程师方向发展，R语言是用于数据分析统计的，可以成为数据分析师或者科研报告撰写。如果真要做取舍，建议从你的职业规划和发展出发考虑，不用过分在意一个语言谁强大或者弱小，合适的才是最好的。
一点建议：
如果你是从事数据分析行业的，我建议你可以学习一下R语言，因为不同的公司对分析工具有不同的要求，比如你想去的公司不用python只用R，或者python的招满了，只缺R的工程师，是不是就会很郁闷？其实如果我们会的技能更多，那么在职业的选择上将更有主动权，而就职的主动权在我们往后的职业生涯里是非常关键的，如果你的从业方向不需要运用到R语言的或者可以不运用R语言的话，你可以考虑不学。
一点小妙招：
最后媛媛教你一招如何看你的从业方向是否包含R语言或者python语言，那就是去招聘网站上看对应职业都需要什么技能。
在我看来，对数据科学这一职业来说，Python 是更好的选择，尤其是如果你刚刚起步的话。
如果你学习 Python 的话，你将会更快地成为一名实践数据科学家，而且还能够更好地在统计建模之外的重要领域为你的团队做出贡献。
数据科学入门选R还是Python？
***s://***.toutiao***/i6789851748644160011/
不相似。R分析数据时需要先通过数据如果是统计理论研究、前沿科学研究，R比python更胜一筹。 R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。 R的使用人群主要是一些高校、医药的统计学家，新出现的理论很快就被社区开发出相应的库，以供调用。
python的工程化应用强于R。 Python的优势在于其胶水语言的特性，由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。 如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。 些平台包括linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至还有PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的Android平台！
python的应用场景大于R。 Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，而R是在统计、数据分析方面比较突出。 但是数据分析其实不仅仅是统计，前期的数据收集，数据处理，数据抽样，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等这些任务，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，但是Python却基本胜任。
python处理大数据的速度快于R。 一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高。
到此，以上就是小编对于r语言和python学习会混吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于r语言和python学习会混吗的2点解答对大家有用。
