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科学技术的快速发展将每隔几个月推出新的编程语言或框架。开发人员/分析师/研究人员希望找到最动手的编程语言，以便更容易完成任务。谁是数据科学的最佳编程语言？这个是个未知数，谁将是最后一个胜利者？
我们经常通过错误的原因选择编程语言，我们的选择受到许多因素的影响。目前的市场充满了各种数据科学项目，最关键的问题不是“哪种语言最好”是最适合当前的项目和开发环境。
本文可能无法为您提供独特的答案，但是当您决定在数据科学项目中使用编程语言时，您将获得我们需要考虑的问题。数据科学中最常见的编程语言与其他编程语言相比（如Java，Scala，Matlab），Python和R在统计分析和机器学习项目中是最常见的。这两种语言是当下最受欢迎的开源编程语言，观众很广泛。数据科学家只能学习新图书馆并学习新工具，以使项目级别和精致的级别。
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Python
蟒蛇以其简单易学习和同情可读性而闻名。使用像Python这样的万金油编程语言，您可以建立一个完整的科学生态系统，而无需担心兼容性和界面问题。Python代码维护成本低，因此可以看到更多的功率。从数据到功能选择，Web捕获和机器学习模型部署，Python可以与所有主流机器组合，如TheanoTensorflowPytorch，几乎所有工作都可以完成。
20年前，一群学者和统计数据已开发出语言。如今，许多统治主义者，分析师和开发人员都是使用R语言进行分析的，并且CRAN（开源存储库）有12,000个可用数据包。由于R语言是为attistine开发的，因此R语言已成为所有核心科学和数据分析的首选，并且在R语言中存在一个包，几乎可以用于各种类型的分析问题。 RStudio允许用户生成简明和高质量的数据分析报告，以便进行汇率分析结果，使数据分析结果更加准确。
哪种语言最适合您！所以我们如何在实际工作中选择正确的编程语言？您可以尝试回答以下四个问题：
1.您喜欢哪些机构/行业/哪个框架？
工作行业和同行经常影响您的决定，您也希望使用相同的语言。以下是对Davidrobinson（数据科学家）的分析，反映了不同行业中R语言的普及，可以看到R最常用于学术界和医学社区。因此，如果您想在研究中工作，学术或生物信息，您最好选择R语言而不是Python。
R语言的最小行业是软件行业，应用程序驱动程序和基于产品的公司。至于这些公司的语言，您最好与公司技术堆栈中的基础设施保持一致或同事/团队使用的语言。包括学术界的大多数组织/行业将选择Python作为基础架构：对于数据科学家来说，学习多应用程序可以用于各种应用程序，以及增加就业机会的编程语言是明智的。
2.您目前可以学习多少时间/金钱？
您选择语言而不是另一种语言的原因通常取决于您的编程经验，您的项目需要时间。如果有一个具有高优先级和两个编程语言的项目，您不熟悉，您的经验是有限的或没有编程经验，并且学习R语言可能更容易。使用现有库，您只能使用几行代码编写统计模型。如果您仍然有能量探索数据库并学习相关的探索方法，它是Python的一个不错的选择。但是，如果您学习R语言，您可以在RStudio中快速完成数据库探索。
3.项目需要如何实现哪些效果？
这个问题非常重要。在您选择一种语言之前，您必须做好项目，实现了什么样的要求。R：如果您只想使用数据库来解析统计信息，请执行一些多分析并生成描述报告或数据视觉图表，您最好选择R语言，因为它具有强大的可视功能和AC库。Python：如果您的目标是进行探索性分析，开发深度学习模型，则在Web应用程序中部署此模型，您应该优先考虑Python的Web帧和其他主流云服务提供商的产品。
4.您对数据科学的经历是什么？
初学者往往不熟悉统计和数学概念。此时，最好选择Python，因为Python会让您轻松地编写算法。您可以使用诸如NUMPY的库来写入算法。小鼠最好从一开始就建立一个知识框架，而不是直接用于使用机器的库。但是，如果您已经掌握了机器学习算法的基本概念，则可以选择一个Python和R开始学习。简而言之，R和Python特征之间的差距正在缩小。大多数工作都可以用两种语言进行，都有丰富的生态系统来支持您的项目。因此，最合适的是最好的。
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