大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python赶超r语言的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python赶超r语言的解答，让我们一起看看吧。
python与大数据什么关系啊？
代码可读性强，这是第二个优点。
各种功能包也足够丰富，生态好，这是第三个优点。
原型实现快，第四个优点。
在过去几年中，对数据分析师和数据科学家的需求一直在快速增长。Python是用于数据分析最流行的语言，如果你想在数据字段中，您将工作可能需要学习Python(尽管R可以是一个伟大的选择。
像任何编程语言一样，Python需要花费一些时间来掌握。但是，如果您有动力并愿意学习一种新技能，那么就有很大的机会来满足就业市场对数据科学家的需求。数据科学领域充满了需要Python编程能力的工作。在2017年，IBM估计到2020年对数据科学专业人员的需求将增长28%。
了解Python是在包括工程，医学研究，人工智能，机器学习，汽车等行业的数据科学和其他编程工作中的一项关键技能。尽管学习数据科学似乎很漫长，但您可能会惊讶地发现，进入数据科学的Python的入门门槛实际上很低，尤其是与高回报相比。
为什么Python需求如此之高?
Python社区内部有个玩笑，说Python是所有功能的第二好语言。当然，最好的办法是主观的，但是Python非常灵活。这是最常见的- 数据的科学使用的语言(R是紧随其后)，并且它也经常在其他一些行业的使用。
其广泛普及的原因之一是它是处理数据时更易于学习和使用的语言之一。而且，***的是，雇主和数据科学家来说，不需要多年的学习时间即可掌握。
学习Python需要多长时间?
只要有适当的时间和奉献精神，您就可以在短短几个月内学习Python !
python是一种编程语言，大数据通常指一整套技术栈Stack，如hdfs（解决分布式存储问题）、map reduce（解决分布式计算问题）、hive（解决大数据数仓数据离线分析问题）、hbase（解决大数据实时检索问题）、flink（解决流式计算问题）等。当然目前spark技术比较火，spark的理念是one stack，rule them all，即使用一套spark技术栈就能解决大数据中关键核心问题如分布式实时计算、批处理、流式处理、离线分析、机器学习等。spark支持python语言，你可以使用pyspark做大数据方面的工作。
python中有很多已经开发完毕的包，可以直接用于数据的***集，清洗，制表，制图，分析，建立数学模型等。让你的大数据分析更加得心用手，而再也不拘泥于语言语法本身。
Python 是一种计算机程序设计语言。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法。相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。
大数据技术包括但不限于：科学计算，数据分析，数据抓理和处理。
众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。
而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。
因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。
这就是为什么python在大数据技术领域被广泛使用的原因以及两者间的关系。
简单来讲就是python简单好用。众多的第三方库使得python拥有众多零件。别的语言在忙着造轮子，python可以直接造车。
到此，以上就是小编对于python赶超r语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于python赶超r语言的1点解答对大家有用。
