※ 引述《f496328mm (123)》之铭言：
: 想请教从事 资料分析、ML 相关工作的各位，
: 比较常用 R 还是 Python ?
: 因为我上网搜寻相关工作，比较常看到必备需求中包含 Python ，几乎没有 R
: 因为 R 比较偏向学术吗?
: 我上网GOOGLE到这几篇
: R, Python Duel As Top Analytics, Data Science software – KDnuggets 2016
: Software Poll Results
: https://goo.gl/DQNEvq
: SAS, R, or Python Survey 2016: Which Tool Do Analytics Pros Prefer?
: https://goo.gl/sJUubT
: R vs Python for Data Science: The Winner is
: http://www.kdnuggets.com/2015/05/r-vs-python-data-science.html
: 都是 R 使用率大于 Python
: 所以想请教各位，谢谢
做商业应用扩充性很重要
资料清理过、分析过之后，蛮需要弄成API让别人也可以用你清理或分析过的资料
python可以建成API，甚至可以直接在这个应用上面接Django或Flask写前端
应用继续成长，使用资料一定会涉及到使用者权限
python直接通DB，用SQLAlchemy，1小时内就可以搞定
有一天资料来源变大了，或更复杂了，直接用python做ETL，用luigi管理流程
维护也变复杂了，需要写许多python script
但如果要比简洁度跟效率，应该都比不过scala，可以用很少的程式码写分布式运算