Python或R：哪種編程語言更適合數(shù)據(jù)科學？
數(shù)據(jù)科學家可以使用 R 編程語言來收集數(shù)據(jù)，進行統(tǒng)計分析，并產(chǎn)生可視化結(jié)果。
它可以用于圖形化表示。
R 既可用于機器學習，也可用于深度學習。
它還可以為金融業(yè)務和計算提供一個復雜的統(tǒng)計工具，R 和它的庫可以實現(xiàn)移動平均值、股票市場建模和金融 KDD。
它還實現(xiàn)了線性和非線性建模等統(tǒng)計方法。
它可以用于 BDA 的管理，也可以進行復雜的數(shù)學計算。
它可與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)連接，或?qū)ξ募M行讀取和編輯。
它適用于軟件開發(fā)、商業(yè)應用、音頻、視頻、后端網(wǎng)絡、移動應用開發(fā)等。
它使分析人員能夠在更短的時間內(nèi)生成 Excel 報告。
可用性：適用于多種系統(tǒng)（Windows、Mac、Linux、Raspberry Pi 等）。
簡單易行：計算機程序工作所需要的語法或單詞和符號直觀而直接。它們實際上是英語術語，所以它是可讀的。相對于 C、Java 和 C# 等其他技術，代碼執(zhí)行時間減少了，所以開發(fā)者和軟件工程師的工作時間更長。
庫：它們是一組 預先組合 的代碼，可以重復使用，以減少編碼時間。這使得你不必從頭開始編寫代碼。
靈活性：與其他語言（如 Java）相比，它提供了靈活性，并能解決那些本來不可能解決的問題。事實證明，它是可擴展的。
你有沒有興趣學習機器和人工智能或者統(tǒng)計學習和分析？
在你的領域里最流行的工具是什么？
你想成為對數(shù)據(jù)可視化有更深理解的分析師，還是想利用它來整合網(wǎng)絡應用？
你愿意花多長時間來掌握一種編程語言？
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