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1、大 数据专业都需要学习哪些 软件啊?Da数据软件主要是Excel、SAS、R、SPSS、TableauSoftware、Python等 。其中SAS，R，SPSS，Python都是免费的分析 软件 ， 常用的有Excel，SPSS，SAS，Python 。大学数据技术专业是交叉学科:统计学、数学、计算机是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和扩展学科 。

2、 数据 分析用r还是pythonR和Python更适合数据分析domain？在某些情况下谁会有优势？还是一个生来就比另一个各方面都好？当我们要选择一种编程语言的时候数据 分析，我相信大多数人都会想到R和Python ， 但是在这两种非常强大灵活的语言之间选择是非常困难的数据 分析 。我承认我没能从这两种数据科学家们最喜欢的语言中选出更好的语言 。因此，为了使事情变得有趣，本文将介绍这两种语言的一些详细信息，并将决定权留给读者 。
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然而，在我看来，这两种语言之间实际上有很强的相关性 。StackOverflow趋势对比上图显示了这两种语言自2008年(StackOverflow成立)以来随时间的变化 。r和Python在数据 science领域竞争激烈 。我们来看看他们各自的平台份额，对比一下2016年和2017年 。相关推荐:Python入门 。接下来，我们将从适用场景、数据处理能力、任务、安装难度、开放工具等方面来进一步了解这两种语言 。

3、R 数据科学(五明确概念:探索性数据分析(ExploratoryData Analysis，EDA) 。大致流程是:(1)向数据提问 。(2)可视化、变换、建模数据找出问题的答案 。(3)利用上一步的结果提炼问题，提出新的问题 。判断一个变量是分类变量还是连续变量 ， 可以用条形图:条形的高度表示每个X值中的观测值个数，可以用dplyr::count()手动计算这些值；要检查连续变量的分布，可以使用直方图:可以使用dplyr::count()和ggplot2::cut_width()的组合来手动计算结果 。

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