R：不是真正的言语
人们学习R很艰巨的一局部要素是，它并不是一种真正的编程言语。JohnCook是一位R专家，他曾说：“R是一个做统计的交互环境，不是一种真正的编程言语。把R看做蕴含有编程言语的交互环境会更有协助。”
但正如BobMuenchen强调的，R甚至关于那些知晓SAS和SPSS数据统计工具的人来说都是艰巨的。关于R为剖析师降低了复杂性的疑问，还有待争议，虽然R蕴含宏和矩阵言语，此外，你还须要把握像SPSS等工具。但是关于那些等候R去成功相似Stata的配置的人，他们注定要绝望。
综合思考，R的异乎寻常使它较难学习。
Python降低数据迷信技术壁垒
但是，Python愈加盛气凌人。一方面，各种各样的开发人员都相熟Python并在宽泛的运行畛域经常使用它。不像R简直只用于数据剖析，一个开发人员在第一次性编写他的网站脚本或其余运行程序时，就可以体验到Python。
随着企业竭尽所能地经常使用数据，他们也正在努力寻觅合格的数据迷信家。但是，正如Gartner的SvetlanaSicular所假定的，在本公司内对员工培训一些便捷的大数据技术，比培训新雇佣的数据迷信家复杂的商业常识更有效率。
Python”所向无敌“
但是，除了可以应用现成的Python开发者资源，用Python言语做数据迷信的最大好处之一是：在不同的运行程序中经常使用一种编程言语所参与的效率。德克萨斯大学奥斯汀分校钻研助理TalYarkoni解释说：“理想证实，经常使用一种言语来做一切的开发和剖析的好处是相当可观的。一方面，当你可以用同一种言语做一切的事情的时刻，你就不用不时提示自己：Ruby经常使用blocks而不是comprehensions，在Python中获取数组的大小应当调用len(array)，而不是array.length……
另外，你不须要再担忧名目标不同模块驳回不同言语的接口疑问。没有什么比在Python中解析一些文本数据，而后将它转换成外部经常使用所须要的格局，最后才发现必定将它以另一种格局写到磁盘上，以便R或许MATLAB去做剖析更烦人的了。只需经常使用繁多的言语，一切这些开支都将隐没。”
咱们可以夸奖某个技术完美地处置了一个疑问，但往往胜出的技术是处置一系列疑问的通用工具。正如AppNexus提升和剖析主管DavidHimrod指出：“AppNexus面临的最大应战之一是如何让不同的员工经常使用相反的技术来上班。Python为具备不同背景的员工(尤其是工程师，数学家和剖析师)提供了一种经常出现的、容易了解的言语，可用于公司将新配置启动规范化。”
经常使用Python的干流数据迷信
相比R丰盛的数据剖析才干，Python尚有很多无余，但是它正在迅速的增加差距。请记住：Python成功的关键并不是它比R或其余剖析工具能够处置更奥秘的配置，而在于它的盛气凌人和通用的性质。数据迷信正在走出头等怪胎的畛域，上个月在纽约举办的O'Reilly'sStrata会议这一点尤为显著：过去的与会者多是学术畛域的博士，如今则是关键的业务剖析师和其余被企业要求去弄清楚大数据业务的人。
相比R，这种新的，早期的“数据迷信家”，将更多地经常使用Python。Python经常使用起来相对便捷，而且他们或许曾经将其用于一个名目中了。至于在其余市场，相比于那些配置弱小但复杂的工具，相熟或许容易学习的工具更容易取胜。