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有关大数据的话题一直很火热。伴随着信息的爆炸式增长，大数据渗透到了各行各业，广泛应用于公司中，同时也使得传统的软件比如 Excel 看起来很笨拙。数据分析不再只是书呆子的事，同时其对高复杂性分析、实时处理的需求也比以往更加庞大。
那么筛选海量数据集最优的工具是什么呢？我们咨询了一些数据黑客关于他们在数据分析的核心工作中最喜欢的编程语言和工具包。
如果 R 是个有点神经质的可爱的极客，那么 Python 就是它容易相处的欢快的表弟。融合了R 快速成熟的数据挖掘能力以及更实际的产品构建能力， Python 正迅速地获得主流的呼声。
Python 更直观，且比 R 更易学，近几年其整体的生态系统发展也成长得很快，使其在统计分析上的能力超越了之前的 R 语言。
Butler 说：“Python 是行业人员正在转换发展的方向。过去两年里，很明显存在由 R 向Python 转化的趋势”
在数据处理中，通常存在规模和技巧的权衡，Python 作为一个折中出现了。 IPythonnotebook 和NumPy 可以用于轻量工作的处理， 而 Python 则是中级规模数据处理的有力工具。丰富的数据交流社区也是 Python 的优势，它提供了大量的Python 工具包和特性。
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