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1、Python應用場景廣泛。
選擇學習Python的一個重要理由就是，在從事數據科學的工作中，你可能不一定需要學習R語言，但是一定繞不開Python。Python 是目前世界上最流行的編程語言之一，大多數公司要求他們的數據科學家所做的并不僅僅是預測建模。至少，你可能需要維護為模型提供數據的數據管道，而這些數據管道很可能就是用 Python 構建的。R語言適用于數據分析任務需要獨立計算或單個服務器的應用場景。而Python作為一種粘合劑語言，在數據分析任務中需要與Web應用程序集成或者當一條統計代碼需要插入到生產數據庫中時，使用Python更好。另外，Python 擁有一些世界上最流行的 Web 應用程序框架，即Django和 Flask。你公司的內部部署工具更有可能就支持這些框架，而且相對來說不太可能會支持 R語言。
2、Python上手更加簡單。
學習第一門編程語言是需要耗費數百個小時的。試圖都學這兩門編程語言是不切實際的，特別是當你剛剛開始職業生涯的時候。Python 的學習難度不高可以說是眾做周知的事情，因此你可以在更短的時間了掌握一門完整而強大的編程語言。Python語言本身簡潔優美，最重要的是功能超級強大，就憑這兩點我們就應該選擇學習它。因此，從這個層面上來講，學習Python是更加劃算的。
3、強大的數據處理能力
從事數據科學領域的工作，需要用到數據處理的能力。我們先來看看R語言對于數據處理的能力。可以看到有了大量針對專業程序員以及非專業程序員的軟件包和庫的支持，不管是執行統計測試還是創建機器學習模型，R語言都得心應手。Python最初在數據分析方面不是特別擅長，但隨著NumPy、Pandas以及其他擴展庫的推出，它已經逐漸在數據分析領域獲得了廣泛的應用。因此，Python強大的數據處理能力也是我們選擇學習的不二理由。
看到這里，相信從事數據科學領域工作的朋友已經有了答案。學習R語言固然不錯，但是如果在有限的時間和精力中選擇一門編程語言進行學習，那必然還是學Python更好。最后，不管Python入門多么簡單，也是需要付出努力堅持學習的，不然還是學不好。
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