原文：
www.kdnuggets.com/2017/09/python-vs-r-data-science-machine-learning.html
评论我最近对 KDnuggets 调查结果的分析（Python 超越 R，成为数据科学和机器学习平台的领导者）引起了广泛关注，并生成了大量评论、讨论，以及来自两种语言支持者的不可避免的批评。
一些人抱怨调查不具备科学性，投票者代表的是自我选择的样本。这显然是正确的。但 KDnuggets 自 2001 年以来一直进行调查，并且每月覆盖了数十万的访问者。根据我们的经验，KDnuggets 的调查一直是数据挖掘和数据科学趋势和发展的良好指标。我们跟踪了 R 与 Python 的辩论好几年，因此与其他网站不同，我们可以将最新的调查结果与几年前的结果进行比较。
让我们检查一下数据科学家对 Python 和 R 的受欢迎程度的其他衡量标准。
首先，我们分析了 Google Trends（这一点在我们调查结果发布后也被 DSC 进行了分析）。
Python 是一个更受欢迎的编程语言，它在 2017 年 IEEE Spectrum 第 1 语言 排名中名列前茅（感谢 Martin Skarzynski @marskar 提供的链接），因此直接比较 Python 和 R 的搜索量是不公平的，但我们可以比较 Google Trends 上的搜索词“Python 数据科学”与“R 数据科学”。
这是自 2012 年 1 月以来的图表。注意，如果选择包含完整月份的范围，并且从 2012 年开始，那么你会获得平滑的月度趋势，而不是更为混乱的每周趋势。
图 1: Google Trends，2012 年 1 月 - 2017 年 8 月，“Python 数据科学”与“R 数据科学”。
我们注意到，在 2014 年和 2015 年，随着数据科学的普及，R 略微领先，但“Python 数据科学”搜索在 2016 年底超过了“R 数据科学”，并且自 2017 年 1 月以来明显领先。
注意：无论数据科学如何大写（“Data Science”或“data science”），统计数据都是相同的，但 Google 自动完成建议在 Python 和 R 中都使用“data science”。
不过，最近机器学习变得非常流行 - 请参见我在 机器学习超越大数据？ 的帖子（2017 年 5 月），所以我们来看看 Google Trends 上的 Python 与 R 在“机器学习”方面的对比。
图 2：Google 趋势，2012 年 1 月 - 2017 年 8 月，“Python 机器学习”、“R 机器学习”、“Python 数据科学”和“R 数据科学”。
我们看到“Python 机器学习”远远领先于“Python 数据科学”，两者都显著领先于“R 数据科学”和“R 机器学习”。
2017 年 8 月的相对搜索量是
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Python 机器学习：100
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Python 数据科学：49
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R 数据科学：33
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R 机器学习：32
（注意：虽然 Google 自动完成建议搜索词“Python 数据科学”，并且以小写“data science”，它还建议了以大写的“Python 机器学习”。这里可能有一些深层次的含义……）
图 3：Snapshot of indeed.com 数据科学家职位广告在美国，同时包含 Python 和/或 R，2017 年 9 月接下来，我们来看 indeed.com 上的职位广告。以下所有数字均为截至 2017 年 9 月 11 日在美国的职位。
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搜索 "数据科学家" 发现 3,558 个职位
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搜索 "数据科学家" Python 发现 2,407 个职位（占所有职位的 68%）
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搜索 "数据科学家" R 发现 2,179 个职位（占所有职位的 61%）。
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搜索 "数据科学家" Python R 发现 1,906 个职位（占所有职位的 54%）
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搜索 "数据科学家" -Python -R 发现 892 个职位（占所有职位的 25%）
我们在右侧的维恩图中展示了这种关系。
Indeed 职位趋势也显示，了解 Python 和了解 R 的数据科学家的需求直到最近才接近，并且这些职位占所有数据科学家职位的很大一部分。
图 4：Indeed “数据科学家”、“数据科学家” Python 和 “数据科学家” R 职位趋势，2014-2017
这些职位广告数量表明，当前雇主认为大多数数据科学家能够根据需要使用 Python 和 R，但目前 Python 稍有优势。
Google 趋势结果表明，Python 的优势将会增长，而与 Python 相关的数据科学和机器学习职位的增长速度将快于与 R 相关的职位。
注意：使用 indeed.com 时，你需要仔细指定搜索字符串，搜索 [数据科学家 Python] 会包含很多职位，这些职位可能包含“数据”或“科学家”，但不一定两者都有。
最后，在我原始帖子 Python 超越 R 在数据科学中 上的许多评论中，我想强调两个观察点：
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Stanislav Seltser 指出，在 github 上排名前 15 的语言中，
octoverse.github.com中，Python 排名第 3，而 R 不在列表中。 -
Stanislav 还提到 Kaggle 2016 年总结，其中指出
过去几年，R 是 Kaggle 上的首选语言，但 2016 年 Python 在编写的 kernels 数量上脱颖而出，成为明显的赢家。
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