數據分析領域裡，R和Python到底哪個市場需求大？

有數學背景的人喜歡R，因為他們把R 看做更強大的數據表，許多R的使用者最初都是數據表的使用者，通常這部分人都是統計學家。Python跟R比，是一種更加靈活的語言，它可以應用於數學和統計之外的其他領域。如果相比數學，你的邏輯性更強，思維方式更側重於過程而不是公式，並且有CS背景，那麼相比之下，Python更適合你。

許多文章都在比較這兩種語言孰高孰低，大部分都是針對市場需求的偏好下結論。

R vs Python-就業市場趨勢

從LinkedIn, Workopolis, Indeed這三個網站過去幾年在加拿大地區以及美國地區3321個跟數據相關的職位描述來看，Python的受歡迎程度幾乎是R的5倍。僱用會Python，R或者兩者都會的員工的行業有金融業，諮詢業，通訊業，計算機軟體業。

對Python有要求的職位有：

• 數據架構師

• 數據分析師

• 數據工程師

• 數據科學家

• 程序開發員

• 管理人員

對R有要求的職位有：

• 數據分析師

• 數據科學家

• 投資分析師

• 管理人員

• 稅務人員

• 科學家

這兩者有重複，也有一些重要的不同點。但是大意就是，這是一個持續發展的市場環境，有點像股票市場，要做到受歡迎並不容易。當某個東西的需求量非常大的時候，它很快就會成為過剩產品。

職業規劃不像是股票市場的競價買賣，更像是創建一個公司。如果你是賣蔬菜或者水果的，偶然聽到隔壁老王說泳衣需求量大，而且掙錢，你一定不會轉行賣泳衣，因為這可能只是短暫的季節需求。

同樣地，如果你想學Python，但是這跟你現在做的事情完全是兩碼事，在僱傭者眼裡，你就像是賣泳衣的果農，所以，仔細思考你現在做的事情是什麼以及如何通過學習這兩種語言提升現有的能力。