资深HR: 我们其实很少招聘只会R语言的毕业生
文摘
2024-08-25 19:01
爱尔兰
最近，有句话在数据科学圈子里挺火的：“R适合学术分析，Python更适合找工作。”这话听上去好像有点道理，但真的是这样吗？我跟一些资深HR和数据科学的从业者聊了聊，发现这话有一定的道理，但也不完全对。今天我们就来聊聊为啥会有这样的说法。R语言的学术和统计分析优势
1. 统计和数据分析的得力助手
R语言的发家史就和统计学脱不开关系，它一开始就是为数据分析和统计计算量身定制的。所以在这些领域，R简直就是如鱼得水。R里有一堆专门搞统计分析、数据挖掘和数据可视化的包，比如那个大名鼎鼎的ggplot2，可视化效果真不是盖的。所以做复杂数据分析和可视化的时候，很多统计学家和数据科学家还是喜欢用R。2. 学术研究和教学的“宠儿”
在学术界，特别是像统计学、生物信息学、社会科学这些领域，R用得特别多。为什么呢？不仅是因为R的统计分析能力很强，还有很多专门为这些领域设计的工具和包。比如搞基因组数据分析的Bioconductor，那可是真强大。所以啊，R在这些学术领域里有它的一席之地。Python在工作市场中的广泛应用
1. 万金油的通用编程语言
跟R相比，Python可谓是个“万金油”，应用场景不光是数据科学和分析。Python简单易学，第三方库又多，社区支持也很强大。它在web开发、自动化、数据处理、人工智能这些领域都很吃得开。所以，Python的应用场景比R要广得多。2. 机器学习和AI领域的主力军
Python在机器学习和人工智能领域简直就是“带头大哥”。它有scikit-learn、TensorFlow、Keras这些强大的库，很多公司在搞机器学习和AI的时候都会用Python。所以说，Python在这些前沿科技领域占据了不少优势。3. 职场招聘中的“香饽饽”
因为Python能做的事太多了，所以企业在招聘数据科学、软件开发和自动化等岗位时，基本上都希望候选人会Python。相对来说，只会用R语言的岗位就没那么多了。很多公司更喜欢那种能掌握多种工具和语言的候选人。两者的互补性和实际需求
现在的数据科学项目啊，动不动就要整合各种工具和语言来解决复杂的分析任务。有些项目可能会同时用到Python和R，Python来处理数据，R来搞搞统计分析和可视化。这种多工具、多语言一起上的情况在数据科学领域很常见。对数据科学家来说，学Python和R其实都不难，因为它们在数据处理和分析上有很多共同点。会多种语言和工具，确实能增加竞争力，也能更好地应对不同的分析任务。
总结：找对语言，用在刀刃上
所以啊，说“R适合学术分析，Python更适合找工作”有一定道理，但不是绝对的。R在学术研究和统计分析上有它的独特优势，而Python在商业、工业界以及机器学习和人工智能领域则是大放异彩。选择哪个语言，其实还是要看你自己想往哪个方向发展，以及你手头的工作需要啥。最后想说，真正优秀的数据科学家，不是看你会不会用某种语言，而是你能不能灵活应用各种工具，解决各种复杂问题。无论R还是Python，掌握了适合的工具和技能，才是成功的关键。
