我是15年9月份接触的R语言，当时还没研究生入学，看到师姐电脑里安装了R，百度一查了解到R是统计学方面特别牛掰，适合社科编程小白学习使用。于是我就买了本《R语言实战》，开始了数据科学编程学习之旅。
网上有很多关于数据科学到底该用哪个，哪个到底好，谁更有前途的文章，一搜一大把。但我还是要写一下我的观点：
分析比较这两种语言到底哪个好，得看你的用途。比如我只需要分析数据，即导入数据，分析数据，可视化，那按理说R语言确实很占优势。如果想在学习工作之外再将编程语言应用的话，毫无疑问python更占优势，有句话是这么说的“人生苦短，请用python”。
单就数据分析对比，我认为R的优势有：
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学习先易后难，不会把小白们吓掉；
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数据科学的包特别多
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可视化特别吊
R的缺点也不少：
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经常更新，更新后经常不支持之前你安装的包；我电脑里安装了10+个R的版本，不停的切换
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R语言的包、函数名起的很随意，看名字不知道是干什么用的，记不起名字如何让小白使用啊。
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R语言社区人少，遇到问题你只能自己解决
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即使有RStudio，写代码还是不方便
下面再说下python，优点：
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是一门看的懂的，说人话的语言。库名、函数名都很好理解记忆，而且你看别人写的代码基本知道这代码的意思，不信你试试。
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数据获取占优势，数据分析第一步是数据获取，现在人文社科很多数据需要网上抓取，不过就抓数据而言，python更占优势。各种教程，代码，网上一大片。
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社区人数特别多，基本你遇到的问题都能找到
python的缺点：
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学习起来，开头很难，学习曲线与R正好相反。
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公平起见，我还是写上，python的数据分析库不如R多
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可视化不如R
其实明眼人一看就知道我偏向python，说下我这两种语言的学习经历。我2015年9月开始学的R，当时觉得自己要读研究生研究网络中的消费者，那肯定要收集数据，分析数据。而R正好都满足，于是我就学啊学，学到12月份，停住了。
今年3月份，老师第一次决定让我研究大数据，从网上收集数据，于是我又拾起R语言，又学了两个月，觉得基础差不多了，那就买本爬虫的书吧《基于R语言的自动数据收集-网络抓取和文本挖掘实用指南》，书是写的很好，把很多相关知识说的很通透，但R语言经常更新，下载安装库特别坑爹，去网上找专家找不到啊，问问商学院同学，没有一个研究R 的，这让我这个小白找谁帮忙帮我解决困难呢。
最关键的是R的收集数据这方面，网上特别少，搜有关R爬虫的也很少。
于是我五月份开始转头学python，而且我是一开始就学python3，坚持选择有前途的版本，坚持。目前我已经可以用python爬数据了，这是我写的第一个完整的爬虫，爬取一BBS论坛所有的帖子标题名。
综合下，建议大家学习python，语言通俗易懂，功能强大，越来越简单
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