大数据分析工程师培训：Python和R哪个好

在大数据如火如荼发展的同时，也带来了持续增长的大数据分析工程师需求，相对于大数据开发工程师，大数据分析工程师因为门槛和难度稍低，因此成为很多人零基础转行的首选。在大数据分析工程师培训当中，涉及到两门语言，Python和R，这两者也常常在数据分析当中被拿来做比较。那么今天我们就来聊聊Python和R哪个好？

大数据分析领域，Python和R一直都是数据科学家们青睐的两种语言，但是只要涉及到“2”，那么就免不了被拿来做对比。事实上，在Stack Overflow上，我们常常能看到编程语言之间的激烈竞争。


从适用场景来说，R语言在处理数据分析任务时，往往需要单独计算或者适用于单个服务器；而Python，作为一种粘合剂语言，往往需要与Web应用集成或者作为统计代码插入到数据库当中。所以适用这一方面，Python明显更具优势。

从任务执行来说，面对探索性统计分析，R语言往往更有优势，R更适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。相比之下，Python的强势在于部署算法，相对要更复杂。

从数据处理能力来说，R语言有大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，在执行统计测试和创建机器学习模型上，R语言表现优异。而Python语言，随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出，也同样表现出色。

从开发环境来说，R语言，需要使用R Studio；Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook都是比较受欢迎的。

总的来说，在数据科学领域，Python和R之间有很强的关联，并且两者的整合运用也成为一种趋势，R用户可以在R中通过rPython包来运行R中的Python代码，而Python用户可以通过RPy2库在Python环境中运行R代码。

在大数据分析工程师培训当中，不管Python和R哪个好，更重要的是通过Python和R更好地完成数据分析人物，这才是值得关注的重点。成都大数据培训机构-加米谷大数据，专业大数据分析培训，培训+证书+就业，详情可联系客服了解！