隨著越來越多的專業人員進入該領域 數據科學行業正在從傳統的“核心”數據科學家轉向具有更專業技能的人，在活躍的市場中，求職者通常能夠對所從事的工作有所選擇，報告發現數據科學家比技術行業其他任何領域的專業人員更快地在角色之間轉換，每個職位平均不到兩年，在工具方面，數據科學領域的一個普遍爭論是Python或R是否是用于數據工作的更好的編程語言，盡管兩種語言都有其優缺點，報告選擇了一個贏家，至少在流行方面：Python。

我們看到企業對準員工的期望正在上升 并且通過一種以上的方式做出貢獻的能力已成為一種必要，這可能是使用多種語言進行編碼的能力，將研究轉化為生產代碼的經驗或者僅僅是一定程度的商業頭腦，對基于Python的深度學習經驗的需求也急劇上升，因此對工具的熟悉像TensorFlow，Caffe和Torch對招聘經理越來越有吸引力，比較Python它比R更優雅，并且在機器學習工作，語言統一性和鏈接數據結構方面勝出，然而，R還具有許多優點，包括更容易學習的曲線，統計正確性和面向對象，最終兩種語言都是用于數據科學工作的有用工具。

Python是否將R編程語言從數據科學中擠出來？ 一份報告提出了另一個跡象，R在數據科學家中的流行程度可能正在下降，R編程語言又遭受了一次敲門，20種流行編程語言中脫穎而出，這是該語言三年來首次跌出前20名，將其歸因于數據科學和機器學習領域中Python的統治地位，通常使用R。

統計編程市場似乎正在整合 Python已經成為最大的贏家，這可能是因為統計編程正從當今的大學到工業界找到了途徑，而Python已為業界所接受，Python具有在可用性和用戶友好性之間取得良好平衡的聲譽，它廣泛使用了編程語言，包括進行統計分析并幫助其進行機器學習，指數將嘗試估計全球基于從各大搜索引擎結果的語言普及，有時會批評該指數是一個比較鈍的指標，可能會受到語言流行程度以外的一系列因素的影響，但是在這種情況下，指數是一系列調查中最新的一個，已確定R處于下降趨勢。

R在今年的RedMonk編程排名中也下降了一位，對職位空缺的分析發現，只有18％的職位需要R的技能，而66％的求職者是有使用Python經驗的求職者，同樣使用Python的機器學習開發人員和數據科學家中有69％使用Python，而使用R的24％的人則是如此，相對于其他語言，增長和社區參與度下降也使R上升至第12最差的編程語言列表，為了支持Python的優勢，一項調查發現Python是數據科學家在其工作中最常用的語言，并且如果您對機器學習感興趣的話，到目前為止，它是學習該語言的最受歡迎的選擇.

在今年的開發人員調查中

Python也是增長最快的語言，就是說重要的是不要夸大R的下降，仍然有很多跡象表明，R已廣泛用于數據科學和統計分析中，最近的一項調查表明，盡管受訪者人數相對較少，但發現將近一半數據科學家定期仍然使用R ，不要過多地了解R在其調查中的失敗命運，他說該語言繼續為活躍的分析和數據科學用例基礎提供服務。

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總結

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