数据挖掘技术日趋成熟和复杂，随着互联 发展以及大批海量数据的到来，之前传统的依靠spss、SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求，依据美国对数据科学家（data scientist）的要求，想成为一名真正的数据科学家，编程实现算法以及编程实现建模已经是必要条件；目前很多从事数据挖掘工作的人，大多都是出身非计算机专业，本身对编程基础比较低，所以找到一门快速上手而又高效的编程语言是至关重要的，好的工具和编程语言可以起到事半功倍的效果。
目前在数据挖掘算法方面用的最多的编程语言有：Java、C++、C、Python、R等等
R语言作为统计界第一语言（软件），很多时候与我们 称分析界第一语言的Python老是被人拿起来对比，所以今天专门做了一个表格，简介一下R语言与Python语言的对比情况。
首先还是我Python神图压镇：
R语言有很多的特点……当然，看这张图，是不是觉得很眼熟啊，没错，如果看过以前那篇”Python大法好”的文章的同学，发现，R语言怎么和Python的特性这么相似捏/p>
最反人类（反（程序）猿类）的设计，就是它的数组下标从1开始啊有木有！！所有的程序语言都是从0开始的有木有啊！！
最后就是内存问题：R语言被要求把所有数据都加载到内存里面去进行运行……我卖噶！！现在动辄GB没事就TB就数据，作死要不要做得这么彻底当然，现在Spark也支持R了……这是一个好消息，大家都是内存计算，难兄难弟啊）
最后贴出我Python大法与R大法的对比图：
总结
如有不足之处，欢迎留言指出。
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