※ 引述《f496328mm (123)》之銘言：
: 想請教從事 資料分析、ML 相關工作的各位，
: 比較常用 R 還是 Python ?
: 因為我上網搜尋相關工作，比較常看到必備需求中包含 Python ，幾乎沒有 R
: 因為 R 比較偏向學術嗎?
: 我上網GOOGLE到這幾篇
: 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 使用率大於 Python
: 所以想請教各位，謝謝
做商業應用擴充性很重要
資料清理過、分析過之後，蠻需要弄成API讓別人也可以用你清理或分析過的資料
python可以建成API，甚至可以直接在這個應用上面接Django或Flask寫前端
應用繼續成長，使用資料一定會涉及到使用者權限
python直接通DB，用SQLAlchemy，1小時內就可以搞定
有一天資料來源變大了，或更複雜了，直接用python做ETL，用luigi管理流程
維護也變複雜了，需要寫許多python script
但如果要比簡潔度跟效率，應該都比不過scala，可以用很少的程式碼寫分散式運算