对于大数据好多人都也许听过，但是真正的了解大数据的原理和应用大概没有多少人真正的了解，数据是一个系统的整合分析，所以在学习数据时，刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题：不知道该先学习哪种编程语言。

      不仅仅是编程语言，像Tableau，SPSS等软件系统也是同样的情况。有越来越多的工具和编程语言，很难知道该选择哪一种。事实是，你的时间有限。学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资，因此在选择语言时需要有战略性。

      很明显，一些语言会给你的投资带来很高的回报(付出的时间和金钱投资)。然而其他语言可能是你每年只用几次的纯粹辅助工具。我给你的建议就是：先学习R语言，专注于一种语言。

      在说明为什么你应该学习R语言之前，我想强调的是，在开始学习数据科学时，你应该学习一种语言。有些人问我是否应该学习在学R语言的同时学习Python。我的答案基本上是否定的，除非你需要使用一种以上的语言，否则你应该选择一种语言进行学习。

      专注于一种编程语言的原因是，你需要更多地关注过程和技术，而不是语法。你需要掌握如何通过数据科学工具来分析数据，以及如何解决问题。事实证明，R语言是最佳的选择。因为R语言正在成为数据科学的“通用语言”这并不是说R语言是唯一的语言，也不是说它是每个工作的最佳工具。然而，它是使用最广泛的，而且越来越受欢迎。

      在2016年的一系列调查数据报告中得出，R语言是最常用的编程语言(如果排除SQL的话，在本文中它不能称为编程语言)。57%的调查人群使用R语言(使用Python的比例为54%)。

      另一个常见的语言排名系统是Redmonk编程语言排名，它由GitHub(代码行)和Stack Overflow(标签数)的流行指数派生而来。截至2016年11月，R语言在所有编程语言中排名第13。此外，R语言多年来一直呈持续上升趋势，此外还有TIOBE指数（按搜索引擎搜索次数对编程语言进行排名）。在TIOBE指数上，R语言十年来呈现出稳定上升趋势。