您应该不再担心R与Python或其他工具
最大的问题及其答案与解决问题有关。所有其余的只是完成它们的工具。
在这个每天变得越来越二项式（并且因此变得无聊）的世界中，我们需要关注真正重要的事情：解决问题。
对优秀专业人士的期望远远超出了所使用的工具箱。他们围绕着该人如何才能充分利用其来解决业务问题的能力。
当前，在所谓的“信息时代”，数据比以往任何时候都更加重要。在我们大多数网络中，每天都会重复执行此操作。任何数据专业人员（包括数据工程师，数据建模人员，数据科学家或您拥有的任何职称）都需要在实践中知道如何应对客户的挑战。确定问题。明确问题所在。
这是第一步。一旦了解了问题，便会继续了解利益相关者的兴趣，然后开始列出可能的解决方案的选项。理想的专业人员是知道如何评估这些选项，选择其中一些选项，然后打开工具箱以选择最佳工具的人，该工具可能是Python或R（或另一个）。而且我什至没有进入算法的世界讨论。它们只是工具。
有些人可能认为这是事实，但雇主从不想要独角兽。他们渴望看到的是一名员工，无论级别高低，都具有处理工作场所中困难或意外情况的能力。他们依靠可以评估情况并从容确定解决方案的专业人员。解决问题的能力是使您能够做到这一点的特质。
还有更多：要有效解决问题，您可能会使用不同的技能和工具。现在，考虑一下您可能会看到人们花多长时间讨论他们应该首先学习什么，X与Y面对面有什么好处以及许多其他不相关的讨论。
对于初学者，请选择一种工具并熟练掌握。但是事实上，现在运行1行代码比运行3行更好。因此，掌握它可以显示出通过了解该工具可以解决问题的事实。然后转到第二个，直到您拥有一个丰富而完整的工具箱来评估许多情况。您将成为某事的专家，这很棒，因为您将成为此事的问题解决者。
另一方面，经验丰富的专业人员需要远离该工具的传播。我见过有人在R中做过事，而Python的传播者对此会感到怀疑。相反的情况也是如此。我什至看到有人用SQL编写OLS！

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