通常，我们认为Python比R在计算机编程、网络爬虫上更有优势，而 R 在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具。所以说，同时学会Python和R这两把刷子才是数据科学的王道。
R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发(也因此称为R)，现在由“R开发核心团队”负责开发。
R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。
R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。
R的功能能够通过由用户撰写的包增强。增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能，以及编程接口和数据输出/输入功能。这些软件包是由R语言、LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写。
下载的可执行文件版本会连同一批核心功能的软件包，而根据CRAN纪录有过千种不同的软件包。其中有几款较为常用，例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。
Python与R语言的共同特点：
Python和R在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块，很多常用的功能，比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法。
Python和R两门语言有多平台适应性，linux、window都可以使用，并且代码可移植性强。
Python和R比较贴近MATLAB以及minitab等常用的数学工具。
Python与R语言的区别：
数据结构方面，由于是从科学计算的角度出发，R中的数据结构非常的简单，主要包括向量(一维)、多维数组(二维时为矩阵)、列表(非结构化数据)、数据框(结构化数据)。
而 Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组(可读写、有序)、元组(只读、有序)、集合(唯一、无序)、字典(Key-Value)等等。
Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。
Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。 而R是在统计方面比较突出。
Python的pandas借鉴了R的dataframes，R中的rvest则参考了Python的BeautifulSoup，两种语言在一定程度上存在互补性。
就我周围形势来看，计算机和软件毕业出来的学生就业形势在当前局势下基本没什么差别，两者就业形势都不错。其中软件的学生读研时都不会很明确的研究方向，学院一般组织学生参加工程实践，实习时的工作内容基本决定了以后的方向，毕业时基本就有有一年左右的工作经验了，找工作还是很有优势的。计算机的一般是跟着老板做事情，看个人情况吧，老板好的可以学到很多，不好的也就是混下来了。个人觉得哪个专业都可以，主要看个人努力了。我自己是软件的研究生，第一年在校学习，第二年在公司做通讯终端设备的软件研发，即将毕业，工作已定，在周围同学里算一般吧，去中兴通讯，有问题可以直接咨询我
楼下的情况倒是很特殊啊，软件也没这么差吧，读研期间我工资也是5k多些。而且周围同学工作一般找的没有低于6k的，当然硬件的后期可能更好。
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软件很难学 而且是青春饭 30岁没有什么成果就赚不到钱 而且普通的程序员也就是死工资 在长春每个月也就1500 沈阳每个月2000 南方每个月3000（前提是学的很精明） 我是学软件的 今年毕业 感觉学成的很少，找工作也不是很好找，都想改行了。所以我建议你学电子类 机械类 设计类 这些是真本事 而且容易上手 尤其是艺术设计。看你自己的想法了，个人观点学硬件比软件更容易，而且也掌握了技术，比较长久的选择，软件过时太快了。
