Mao's notes.

因為朋友也想走資料科學這領域，問說到底該學R還是Python（想當年因為很擔心怕學錯，還趁演講後去問陳昇瑋博士，答案是都可）。
這篇文章有提到大概趨勢。簡單來說，列在人力銀行的技能需求上，Python大於R，而且近年來Python是成長的，R則是向下的趨勢。
台灣我自己之前在找工作的感覺是，其實企業兩者都是可接受的，但產業的不同，有些可能就偏好Python，而要求R的公司，多數可接受Python。
以我自己的經歷來說，我一開始是使用R，覺得真的很好用，套件我覺得也相當全面。對非程式背景的人來說，R我覺得應該會相當好學，畢竟是統計語言起家的（比較沒這麼"程式"?）。
但是在後來，我還是轉用Python進行分析。一來是想讓自己的技能更加全面，另外是當初想玩tensorflow，所以就轉為使用Python。Python在程式語言裡面也相當好學（比起JAVA等等...純自己感覺）。
那不負責任總結是什麼呢？我是建議我朋友先碰碰看R（朋友非資訊背景），因為其想找的工作方向也不是撰寫演算法跟系統整合的，以資料分析以及報告製作來講，R一定可以處理得當。如果最後使用上都很OK，還是有需求，再學Python即可（聽起來在繞圈圈？不過我是覺得當學會一種程式語言後，後續學其他程式語言會相當快速，畢竟一開始難的是思考方式與概念）。主要原因是覺得R真的比較好學，較不會有排斥感（想當年大一第一次學程式語言像看天書...R比較不會有這感覺），也有人說R的視覺化成果比較好看。當然如果是資訊背景，或不害怕寫程式，我覺得直接Python就可了。