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有關(guān)大數(shù)據(jù)的話題一直很火熱。伴隨著信息的爆炸式增長，大數(shù)據(jù)滲透到了各行各業(yè)，廣泛應用于公司中，同時也使得傳統(tǒng)的軟件比如 Excel 看起來很笨拙。數(shù)據(jù)分析不再只是書呆子的事，同時其對高復雜性分析、實時處理的需求也比以往更加龐大。
那么篩選海量數(shù)據(jù)集最優(yōu)的工具是什么呢？我們咨詢了一些數(shù)據(jù)黑客關(guān)于他們在數(shù)據(jù)分析的核心工作中最喜歡的編程語言和工具包。
如果 R 是個有點神經(jīng)質(zhì)的可愛的極客，那么 Python 就是它容易相處的歡快的表弟。融合了R 快速成熟的數(shù)據(jù)挖掘能力以及更實際的產(chǎn)品構(gòu)建能力， Python 正迅速地獲得主流的呼聲。
Python 更直觀，且比 R 更易學，近幾年其整體的生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展也成長得很快，使其在統(tǒng)計分析上的能力超越了之前的 R 語言。
Butler 說：“Python 是行業(yè)人員正在轉(zhuǎn)換發(fā)展的方向。過去兩年里，很明顯存在由 R 向Python 轉(zhuǎn)化的趨勢”
在數(shù)據(jù)處理中，通常存在規(guī)模和技巧的權(quán)衡，Python 作為一個折中出現(xiàn)了。 IPythonnotebook 和NumPy 可以用于輕量工作的處理， 而 Python 則是中級規(guī)模數(shù)據(jù)處理的有力工具。豐富的數(shù)據(jù)交流社區(qū)也是 Python 的優(yōu)勢，它提供了大量的Python 工具包和特性。
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