大家觉的R语言的前景如何？

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

不是数据可视化，是图像处理。比如照片识别。 不过R本来是统计学语言，做图像识别，也不是优势。
我觉得做图像识别，用python，java比较好

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

不是数据可视化，是图像处理。比如照片识别。 不过R本来是统计学语言，做图像识别，也不是优势。
我觉得做图像识别，用python，java比较好

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

R做AI和图像识别本来就不合适。 虽然AI和数据科学有交集，但是R还是适合数据科学，AI这块，特别是图像，语音识别，还是Python或者java合适。

jameschin007 发表于 2017-3-7 15:28
R做AI和图像识别本来就不合适。 虽然AI和数据科学有交集，但是R还是适合数据科学，AI这块，特别是图像，语 ...

是的，我很赞同你的观点。
而且Python或者JAVA是General Purpose Language,模型建立后，也比较好部署

R这个慢得……
已经超过我的容忍极限了
明明MT-19937是相当优秀的随机数生成算法（虽然是鬼子的……但的确快到没朋友）
然而R的随机数{:2_35:}
表示竟然跟C自带的随机数算法处于同一个一个量级（大约花费时间是C算法的2倍）
值得一提，用C编译MT-19937.c的随机数生成速度获得了4倍加成……

我感觉R一个大坑就是有时候好好一个包突然好长时间没人更新了 = =。。。。。比如之前的Rweibo

前景好！

包太多了，一种分析方法有N个包可以实现，而且包入雨后春汛般涌现... R-Cran, Github, Bioconductor, Rpub,.... 个人的感觉 一些非常成熟的算法 使用SAS会比R方便很多，语法更简洁.... 尽管现在也在写R包... 真正觉得R比较方便的是 knitr 这个太强大了...

优势是开源
劣势也是开源
我提三个:
1是学习曲线陡峭,入门后要花费大量时间研究各种包,尤其是包里面有没有坑
2是R更像是一门工程人员用的语言,而不是程序员用的编程语言,没有简洁易懂标准化的语法前,不容易大规模开发.这方面Python或java或c#强太多
3是R基于统计学,如果没有统计基础很难用好R,这对于传统程序员来说准入门槛高了点

zuomujie 发表于 2017-3-22 09:45
优势是开源
劣势也是开源
我提三个:

说道点子上了。R就是统计专属的，最大优势就是大量的与统计方法相关的包。这是其他的无法企及的。