對于初學者來說，編程語言的選擇是非常重要的，也是非常難選擇的。選擇一門難學的編程語言很容易讓失去學習的信心和興趣。什么語言比較容易入門，門檻比較低？當然是Python。學過Python的小伙伴已經明確了它是必不可少的數據科學編程語言，R語言也是同類，如果條件允許，當然建議小伙伴們兩個都學。
學習Python的理由：
1、對初學者是友好的，它使用了一種邏輯和易于接近的語法，使識別代碼字符串更加容易，減少了學習困難和一些挑戰。
2、Python是多用途的，并不局限于數據科學，它還能很好的處理基于web的應用程序，并且支持多種數據結構，包括使用SQL的數據結構。
3、Python是可伸縮的，比R語言運行速度更快，可以和項目一起增長和擴展，提供了必要的有效工作流程，使工作得以實現。
學習R的理由
1、R為統計而建，R使特定類型的程序構建和交流結果變得更加直觀，統計學家和數據分析人員用R語言，會更容易使用標準機器學習模型和數據挖掘來管理大型數據集。
2、R是學術性的：在學術界工作，R幾乎是默認的。R非常適合機器學習的一個子領域，稱為統計學習。任何有正式統計背景的人都應該識別R的語法和結構。
3、R對分析是直觀的，它還提供了一個非常適合于科學家使用的數據可視化類型的強大環境。
Python與R的區別：
雖然R語言更為專業，但Python是為各種用例設計的通用編程語言。如果你第一次學編程，會發現Python上手更容易，應用范圍也較廣，如果你對編程已經有了一定的基礎，或者就是以數據分析為中心的特定職業目標，R語言可能會更適合你的需求，Python和R也有很多相似之處，兩者都是流行的開源編程語言，都得到了廣泛的支持。
Python是近幾年增長非�？斓木幊陶Z言，是面向對象的，它為項目提供了穩定性和模塊化，為Web開發和數據科學提供了靈活的方法，掌握Python是程序員在商業、數字產品、開源項目和數據科學以外的各種Web應用程序中工作所必需的技能。
R是一種特定于領域的語言，用于數據分析和統計，它使用統計學家使用的特定語法，是研究和學術數據科學世界的重要組成部分，R遵循開發的過程模型，沒有將數據和代碼分組，比如面向對象的編程，而是將編程任務分解為一系列的步驟和子程序，這些過程使可視化操作變得更加簡單。
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