r语言
R语言的data.table绝对是一个强大的工具，它可以帮助我们快速处理大量数据，从而极大提升工作效率。它可以将6g的csv数据读入内存里，而且不到一分钟的时间，就可以完成读取和分析工作，实在是太便捷了。
下面我们来看一段简单的代码，就能感受一下data.table的强大：
data <- fread('data.csv')
print(data)
data.table的功能实在太强大了，而且使用起来也是非常方便，节省了大量的时间。如果你正在做大量数据处理，那么R语言的data.table绝对是你的不二之选。
r语言和python区别
Python和R被认为是必不可少的数据科学编程语言。理想情况下，应该掌握这两门语言，但如果你是数据科学初学者，哪里是好的起点？
Python和R有什么区别？
虽然R语言更专业，但是Python是为各种用例设计的通用编程语言。
如果你第一次学编程，你可能会发现Python更容易学，应用更广泛。如果你已经对编程语言有一定的了解，或者有以数据分析为中心的特定职业目标，R语言可能会更适合你的需求。
Python和R语言也有很多相似之处。例如，Python和R都是流行的开源编程语言，得到了广泛支持。
Python：通用编程语言
Python是近几年增长非常快的编程语言。是一种面向对象的编程语言，像Javascript或C++一样，它为项目提供了稳定性和模块化。它为Web开发和数据科学提供了一种灵活的方法，即使你以前从未学习过编程语言，但这是一种直观的方法。
掌握Python，是程序员在商业、数字产品、开源项目和数据科学以外的各种web应用程序中工作所必需的技能。该语言是Python生态系统的一小部分；流行的库包括：
数值分析、科学知识-学习(预测分析)、深度学习和人工智能、科学计算、统计数据可视化、地理空间数据可视化、熊猫(数据分析)、Matplotlib(用于嵌入图形的面向对象API)、PyCharm(Python的集成开发环境[IDE])
学习Python用于数据科学的理由
1.Python对初学者是友好的：Python使用了一种逻辑和易于接近的语法，它使识别代码字符串的目的变得更加容易，并且减少了对过去语言形式方法的依赖。这种对代码可读性的关注减少了学习困难和一些挑战。
2.Python是多用途的：Python并不局限于数据科学界的工作。开发人员使用Python构建各种应用程序，因此，如果你打算专注于计算机科学领域中的各种任务，那么使用Python是一种有用的语言。Python还能很好地处理基于web的应用程序，并且支持多种数据结构，包括那些使用SQL的数据结构。此外，在Python生态系统中很容易为你正在进行的任何项目找到不同的数据集，或者使用你自己的产品创建自己的数据集。
3.Python是可伸缩的：Python比R运行得更快，可以和项目一起增长和扩展。对于那些在生产中工作、建造管道或进行大规模生产的人来说，它提供了必要的有效工作流程，使这些工作得以实现。这个速度是Python生产准备的基础。此外，语言的模块化确保了你可以构建一些灵活的东西。
R：数据分析软件
R规划是一种特定于领域的语言，用于数据分析和统计。它使用统计学家使用的特定语法，是研究和学术数据科学世界的重要组成部分。
R遵循开发的过程模型。它没有将数据和代码分组成组，比如面向对象的编程，而是将编程任务分解为一系列的步骤和子程序。这些过程使得可视化操作将发生多复杂变得更加简单。
与Python一样，R有一个强大的社区，但专门关注分析。R不提供像Python那样的通用软件开发，但是它更好地处理这些专门的数据科学项目，因为这是唯一的焦点。
R生态系统包括：
RStudio(基于R的IDE)、综合R档案网络、TidyVerse，一个受欢迎的R包集合、Dplyr(一组启用数据帧操作的函数)、R包、可复制的R码和函数、Ggplot2，一个开放源码的数据可视化包。
简而言之，R为分析大数据提供了专门化，但无法用于通用Web开发。
学习数据科学R编程的3个原因
R不是一种通用语言，但取决于你在哪里或如何工作，它可以提供许多通用语言无法提供的额外好处。
1.R是为统计而建的：使用Python可以进行大量的统计分析，但是你不会像使用R那样获得特定于语法的库和函数。这种语言使这些特定类型的程序构建和交流结果变得更加直观。统计学家和数据分析人员用R语言，可以更容易使用标准机器学习模型和数据挖掘来管理大型数据集。
2.R是学术性的：在学术界工作，R几乎是默认的。R非常适合机器学习的一个子领域，称为统计学习。任何有正式统计背景的人都应该识别R的语法和结构。
3.R对分析是直观的：R可能不适用于各种各样的项目，但它是分析和推断工作的很好选择。如果你计划在专业领域工作，你需要R这种专门的编程语言。R还提供了一个非常适合于科学家使用的数据可视化类型的强大环境。
我应该学习哪种编程语言，Python还是R？
如果你的目标是更广泛地学习计算机编程，Python就是很不错的选择。如果你的目标是只关注统计和数据应用程序，则R可能具有优势。在决定学习Python还是R之前，先问自己几个问题：
你的职业目标是什么？例如，在商业和学术界之间做出决定，可以帮助你弄清楚哪个更适合你。
你认为你会把大部分精力花在哪里？如果你计划在大多数研究项目中坚持进行统计分析，R会更好一点。然而，如果你想要构建可生产的系统，你需要python这种灵活性的语言。
Python还是R更简单？
Python要简单得多，使用更接近书面英语的语法来执行命令。但是，如果你有其他语言，则R可以更容易地可视化和操作数据。它是基于统计的，所以这里的语法更容易分析。
与Python相比，r可能需要更多的前期工作。然而，一旦你掌握了语法的诀窍，R可以使某些类型的任务变得更容易。使用编程语言的经验越多，就越容易获得另一种语言。
在Python和R之间选择的技巧
Python为初学者，R为研究
最终，学习Python和R将帮助你在数据科学方面获得竞争优势。探索各种数据科学和分析主题中的课程和程序，帮助你迈出下一步。
r语言视频教程全套入门
有一点编程基础大概一个月就可以上手，再做上几个例程，基本就比较熟练了。
关键是对每个具体的任务，从整体上想清楚怎么弄，具体的函数有很多都在包（package）里，直接调用就行。
