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有關大數據的話題一直很火熱。伴隨著信息的爆炸式增長，大數據滲透到了各行各業，廣泛應用于公司中，同時也使得傳統的軟件比如 Excel 看起來很笨拙。數據分析不再只是書呆子的事，同時其對高復雜性分析、實時處理的需求也比以往更加龐大。
那么篩選海量數據集最優的工具是什么呢？我們咨詢了一些數據黑客關于他們在數據分析的核心工作中最喜歡的編程語言和工具包。
如果 R 是個有點神經質的可愛的極客，那么 Python 就是它容易相處的歡快的表弟。融合了R 快速成熟的數據挖掘能力以及更實際的產品構建能力， Python 正迅速地獲得主流的呼聲。
Python 更直觀，且比 R 更易學，近幾年其整體的生態系統發展也成長得很快，使其在統計分析上的能力超越了之前的 R 語言。
Butler 說：“Python 是行業人員正在轉換發展的方向。過去兩年里，很明顯存在由 R 向Python 轉化的趨勢”
在數據處理中，通常存在規模和技巧的權衡，Python 作為一個折中出現了。 IPythonnotebook 和NumPy 可以用于輕量工作的處理， 而 Python 則是中級規模數據處理的有力工具。豐富的數據交流社區也是 Python 的優勢，它提供了大量的Python 工具包和特性。
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