r语言是什么专业学的 感觉R语言比python容易学得多，为什么还有很多人说R语言学起来很难？
感觉R语言比python容易学得多，为什么还有很多人说R语言学起来很难？
由于R语言语法简单（类似于matlab），功能强大，使用方便。
R无法与Python竞争的主要原因有两个：1。R有太多的包（与python相同，但是R更多）。但是R的缺点是很多包都有自己的逻辑，而且它们是不同的。因此，R学习者不仅需要学习R本身，还需要学习每个包背后的一套逻辑，需要花费时间和精力去记住每个包中的不同功能。这种情况导致学习者无法在短时间内将经验和代码从一个软件包转移到另一个软件包，并且经常学习新的功能。这就是为什么R的学习曲线是陡峭的。在工业领域，这是禁忌。
2. 与MATLAB一样，R在每个包中有太多的函数（比Python多）。虽然这些函数实现起来非常愚蠢，但不能满足行业处理大数据的需求（集合中的函数太多，一方面造成不必要的资源消耗，另一方面给底层代码优化带来困难，因此，R和MATLAB的底层优化效果并不理想。因此，在python兴起之前，R在美国大学学术界占据主导地位。学术界需要的数据量不大，这些教授可以很容易地利用r实现自己的统计分析和可视化报表。但在工业界，R的数据处理能力与Python相形见绌。
综上所述，R和MATLAB都是学术研究，而python与go、Java、C、C更适合于可以实现的行业项目。
r语言和python有必要都学吗？
这取决于你做什么。数据分析R和python精通任何一种都可以立于不败之地。做统计研究和学习R。想写软件开发程序等，学习python。
要学大数据，必须要会一种编程语言吗？为什么？
作为一名it从业者，让我来回答这个问题。
首先，学习编程语言必须与应用场景相结合。如果应用场景不变，通常不需要学习新的编程语言。Python语言本身就是一种流行的全场景编程语言，目前Python语言的兴起趋势也非常明显。未来，随着大数据和人工智能技术的实施，Python语言的应用场景将逐步扩展。
学习完python编程语言后，应选择一个主要方向继续深入学习，如大数据和人工智能。目前，虽然Python语言在IT行业得到了广泛的应用，但Python post对从业人员的要求还是比较高的。初学者必须有自己的主攻方向和实践能力。
对于许多初学者来说，选择大数据作为主要方向是一个不错的选择。一方面，目前大数据的开发工作很多，另一方面，未来也可以朝着人工智能的方向发展，也就是所谓“进能攻，退能守”。掌握Python语言后，可以进一步学习大数据平台的知识，开发基于大数据平台的工业软件，这将是工业互联网时代一种常见的开发方法。
从技术系统的角度来看，编程语言只是一种工具。并不是说你掌握的编程语言越多越好。具有编程语言的实际开发能力是非常重要的。如果将大数据开发分为三个学习阶段，学习编程语言只完成第一阶段的学习任务，这也是一个学习难度较低的学习阶段。
最后，如果我们打算在掌握Python语言后进入嵌入式领域，就必须进一步学习C语言。
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