Question

R语言的前景怎么样？

Answer 1

R语言的软件包涉及领域非常广，包括社会网络分析，统计，绘图，自然语言处理，生物相关统计等等，而它们共用一套R语言的语法和语义规则，学了R，可以免去学spss，matalab，ucinet等等众多的软件，可以减少不少的学习时间，前景应该不错

Answer 2

R语言有点专业，一般用在数据挖掘上。如果lz不准备搞数据数据挖掘相关的东西，最好还是学学python一类更通用的语言。如果搞数据挖掘的话，还可以学学hadoop...这种有专业背景的语言不会随便就消失的，前景不差~

Answer 3

R编程语言在数据分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器，该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点，开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。
正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等编程语言人气排名所指出，R语言所受到的关注程度正在快速提升。作为一款诞生于上世纪九十年代的语言，R已经成为S统计编程语言的一类实现方式。
R语言它易于从计算机科学角度出发实现编程，R语言随时间推移正呈现出愈发迅猛的发展态势，并成为能够将不同数据集、工具乃至软件包结合在一起的胶水型语言。
R语言是创建可重复性及高质量分析的最佳途径。它拥有数据处理所必需的一切灵活性及强大要素，用R语言编写的大部分程序实际上都是在将各类脚本整理到项目当中。
R语言拥有强大的软件包生态系统与图表优势
R语言的优势主要体现在其软件包生态系统上。庞大的软件包生态系统无疑是R语言最为突出的优势之一，如果某项统计技术已经存在，那么几乎必然存在着一款R软件包与之对应。
其中内置有大量专门面向统计人员的实用功能。R语言具备可扩展能力且拥有丰富的功能选项，帮助开发人员构建自己的工具及方法，从而顺利实现数据分析。
R语言在图形及图表方面的一切能够都是“无与伦比”的。其dplyr与ggplot2软件包分别用于进行数据处理与绘图。
在机器学习方面，R语言的优势则体现在与学术界的强大联动效应，在这一领域的任何新型研究成果可能都会马上以R软件包的形式体现出来。因此从这个角度看，R语言始终站在技术发展的尖端位置，这种接入软件包还能够提供良好的途径，帮助我们利用相对统一的API在R语言环境下实现机器学习研究。目前已经有众多主流机器学习算法以R语言作为实现手段。

Answer 4

国内没什么人用, 还是选其它热门的语言吧