在考虑用于数据科学的最佳编程语言时，Python和R会摇铃（非常快）。 尽管有很多语言，例如C，C ++，Java，Julia，Perl和Scala，但可以肯定地说Python和R是数据科学的先驱。
尽管大量数据研究人员将讨论常见的缺陷，例如R中的数据争用或Python中的数据表示，但是诸如Altair for Python或R之类的持续改进已充分应对了这些缺陷。
那么，为您决定下一个数据调查事业是哪个主意呢？
R已经统治这个空间很长时间了。 这预示着良好的发展，因为该编程语言是专门为分析师设计的。
此外，大量捆绑无瑕地与随附编程语言结合的捆绑软件也支持它：
与SAS和Matlab相比，R在最初兴起后的二十多年里，已经广泛地接受了从Google到华尔街的风险投资。 然而，最近，数据研究人员对Python的选择有了巨大的增长。
这个奇迹可以归功于Python提供了大量有利条件的方式，这些条件为创新业务内部的某些决定奠定了坚实的基础。
Python的开发者Guido van Rossum对此表示支持，他说：“我期望有一种更好的方法。 真正使您有机会更清楚地看到产品结构的高级设备将具有巨大的价值。”
提出Python的防御
众所周知，Python因其可识别的语言结构而非常易于学习和使用。 同样，这是一种令人难以置信的语言，它可以在提高数据洞察力和体验的同时增加对数据科学的重要展示。
另外，Python是一种广泛使用的编程语言，因此，很可能会对其进行有效调整以解决任何潜在的问题。 无论是参与数据挖掘还是建立Web管理，您都可以使用Python从头到尾处理与数据相关的问题。
为了识别数据集中的异常，Python和R都可以高效地处理业务。 尽管如此，在您需要进行网络管理以使其他人能够发现数据集中的异常情况时，Python是最好的决定。
您可以说Python更适合进行深度学习（DL）。 这是基于Keras，TensorFlow和Theano等捆绑软件的支持，这些捆绑软件使深层神经系统的构建成为一致的过程。
另外，就支持DL而言，Python的产品占主导地位。 另外，还有一个巨大的开发网络，它同样包含了来自数据科学网络的众多网络。
为R提出辩护
R之所以令人难以置信，是因为它与大量的事实设备和AI（ML）计算一起捆绑了CRAN之类的东西。 同样，借助Rcpp，可以使用C ++有效地达到R。
Caret捆绑包与Python中的Scikit-Learn极为相似，同样使它能够在单独的界面内利用各种计算保持一致。 此外，RStudio还提供了惊人的自主提升条件（IDE）。
关于数据表示，R凭借其惊人的感知工具范围（如随附）而脱颖而出：
尽管如此，尽管Python在感知方面未能与R并驾齐驱，但该编程语言拥有广泛的令人惊叹的表示库，例如Matplotlib和Seaborn。
那么，数据科学的最佳编程语言是什么？
根据Miniclip数据科学主管Ricardo Vladimiro的说法，绝对没有一个更好的决定。 尽管Python是他偏爱的编程语言，但他的日常编码是用R语言完成的。
在另一个之上选择一个，完全取决于该任务的目标。
在Intersog，我们的数据研究人员认为这与您通常的熟悉程度有关。 因此，如果您来自软件工程基础，并且对使用Python感到越来越开放，那么这对您来说是最佳决定。
但是，如果您是专业分析师或数据专家，R很可能会成为一个越来越自然的决定。 在Techmango，我们珍惜R，但另一方面，我们知道大量使用Python。
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