大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于会java 学r语言难吗的问题，于是小编就整理了2个相关介绍会Java 学r语言难吗的解答，让我们一起看看吧。
数据挖掘工业界，R和python到底谁用的比较多？
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)。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。Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出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。 论性能，Python介于C/C++/J***a这些高级语言与R语言之间，虽然性能不及那些高级语言，但是一般日常的数据用Python基本都能实现，对于性能要求不挑剔的人来说，足够了 python你需要安装numpy，pandas，scipy，cython，stat***odels，matplotlib等一系列的程序包，还需要安装ipython交互环境，单独用python直接做计量分析统计函数是函数支持的；R是基于统计分析的，性能和效率上要略逊于python。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。 Python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉***；R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。 从全面性方面，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。 python是machinelearning领域的人用的较多。据我所知，做marketingresearch,econometrics,statistics的人几乎没有用python的参考自：blog.sina***.cn/s/blog_8813a3ae0101e631
学习大数据难吗？
我感觉学习大数据还是有一定的门槛，如果是完全的初学者，或者没有点数学基础，计算机基础还是有不少挑战的。当然有很多现成的工具，算法，模型，平台，如果是应用难度相对小些，如果科研的话可能相对困难些。
下面说说学习大数据需要的一些条件，学习大数据需要一定的技术和数学基础，因此对于没有相关背景的人来说可能会有一定的难度。以下是详细的原因：
- 技术基础要求较高：学习大数据需要掌握一定的编程技能，如J***a、Python、SQL等，以及掌握相关的数据处理和分析工具，如Hadoop、Spark、Hive等。如果没有相关的技术基础，学习大数据可能会比较困难。
- 数学基础要求较高：大数据分析和处理需要一定的数学基础，如线性代数、概率论、统计学等。这些知识对于理解数据分析和机器学习算法是必不可少的。
- 数据量大、复杂：大数据通常是海量的、复杂的数据，需要使用各种技术和算法才能有效地处理和分析。这需要学习者具备较强的分析和解决问题的能力。
- 不断更新的技术和工具：大数据技术和工具不断更新和发展，学习者需要不断学习和跟进最新的技术和工具，才能保持竞争力。
- 需要[_a***_]：学习大数据需要进行实践和应用，需要具备一定的实践经验才能更好地掌握相关技能和知识。
总之，学习大数据需要一定的技术和数学基础，需要具备较强的分析和解决问题的能力，同时需要不断学习和跟进最新的技术和工具。如果您感到困难，可以通过参加相关的课程或培训、阅读相关的书籍和论文、参与实际项目等方式来加强学习。
到此，以上就是小编对于会j***a 学r语言难吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于会j***a 学r语言难吗的2点解答对大家有用。
