大家觉的R语言的前景如何？

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接触R语言块一年了，最近突然觉的R语言块要完了。R在运行的时候特费内存，大家觉的呢？还有就是大家觉的R语言的缺点是什么？欢迎大家踊跃谏言。

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关键词：R语言

哪一种语言不费内存呢？

我们来看看R的优势，劣势，用途，再来谈R的前景。
R的优势是 简单，适合非计算机编程人员。因此使用的用户，是统计学，医学，经济学等非计算机专业人员。
第二个优势，免费，于是大量学术人员在使用，那么往往最新的理论的算法都会有工具包出来。

劣势，速度慢，内存占用大。不能写复杂的函数

那么用途就很明确了，用于数据量较小的计算。通常是传统企业的数据挖掘应用或者大数据应用前期，写个验证模型。

我们来看看R的优势，劣势，用途，再来谈R的前景。
R的优势是 简单，适合非计算机编程人员。因此使用的用户，是统计学，医学，经济学等非计算机专业人员。
第二个优势，免费，于是大量学术人员在使用，那么往往最新的理论的算法都会有工具包出来。

劣势，速度慢，内存占用大。不能写复杂的函数

那么用途就很明确了，用于数据量较小的计算。通常是传统企业的数据挖掘应用或者大数据应用前期，写个验证模型。
从技术上讲，微软已经收购了R语言的公司。 并且SQLServer将全面支持R Script。 换言之，SQL Server将在数据挖掘方面，功能鸭肠强大，不再是只能用内置的几个常用模型了。

回来再讲，如果你是IT人员， 核心不是写数据模型。那么你还是不要用R了。如果你是专业做某些数据模型的专业人员，比如金融行业的风控，卫生机构流行病学统计，企业的业务数据分析。那么R上手最方便。

让我们看一组数据，先是不同分析语言的工作职位需求的动态变化：

然后最新的静态数据：

一点个人看法，R的前景不是楼主想象的那么悲观，我这么说，是因为楼主可能忽略了一个因素，就是R是开源的，并且有非常活跃的社区。
能满足这两个条件的目前可能就是R和Python了。
R的占用内存的问题确实是一个瓶颈，但是目前已经有比较好的方法。
对于一般的数据处理，速度方面data.table的表现很出色。
其实对于百万级的数据，dplyr的表现已经完全够用了。这是我目前的工作状态就是这样。
对于机器学习建模，可以使用H2O包，这个包在很多平台都可以使用。因为R是开源并且活跃，新的解决方法才会被使用到这个平台上。
我测试过H2O的建模效率，百万级的数据Deeplearning也是只要几分钟的时间，效率非常惊人。
R对于从统计到编程的人，比较容易上手；Python比较适合程序员转向数据分析。
我目前发现的R最大的问题，不在于内存，而是在于相比较Python,R在图像处理建模等方面就比较麻烦了，至少目前还没有出现比较好的解决方案。

felixzhao123 发表于 2017-3-3 11:13
一点个人看法，R的前景不是楼主想象的那么悲观，我这么说，是因为楼主可能忽略了一个因素，就是R是开源的， ...

为什么啊，可视化是r的强项，比python专业多了

自用而已，不求出路。

札翰时相投2 发表于 2017-3-3 12:58
为什么啊，可视化是r的强项，比python专业多了

我说的不是可视化，是图像处理，比如基于图片的机器学习，这方面R还没有比较好的方法。可视化当然是R更强

felixzhao123 发表于 2017-3-6 08:01
我说的不是可视化，是图像处理，比如基于图片的机器学习，这方面R还没有比较好的方法。可视化当然是R更强

图像处理明显要用matlab，python又不专业的