数据挖掘编程语言的选择

    数据挖掘技术日趋成熟和复杂，随着互联网发展以及大批*数据的到来，之前传统的依靠spss、SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求，依据美国对数据科学家（data scientist）的要求，想成为一名真正的数据科学家，编程实现算法以及编程实现建模已经是必要条件；目前很多从事数据挖掘工作的人，大多都是出身非计算机**，本身对编程基础比较低，所以找到一门**上手而又*的编程语言是至关重要的，好的工具和编程语言可以起到事半功倍的效果。
    目前在数据挖掘算法方面用的较多的编程语言有：Java、C++、C、Python、R等等。由于小编本身属于数理统计出身，复杂而**的语言对我来说性价比并不高，所以想从头对Java、C++、C开始学起，浪费的时间和精力与收获明显不成正比。所以Python和R语言成了较佳选择。至于Python和R两者如何选择，本人有点粗浅认识：
这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。
Python入门简单 而R则相对比较难一些(纯个人感觉，依据每个人之前的经验，可能不同的体验)。
Python几乎都可以做 函数比R多，比R快。它是一门语言，R较像是一种软件，所以python较能开发出flexible的算法。
Python适合处理大量数据 而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。
R做文本挖掘现在还有点弱 当然它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。


本文转自上海西线学院官/

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