Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。

在前一段时间的博客中，我解释了为什么你应该掌握 R 语言（即便它最终可能过时）：。我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言浪费时间的人致辞。（因为它最终会变得过时）。

但是当我认为 R 语言最终会变得过时时，这似乎引起了恐惧——仿佛 R 语言已经过时了。

我想要消除你的恐惧：R 语言仍然很流行。

R 语言是过去十年中发展最快的编程语言之一。

事实上，如果你开始学习数据科学，我仍然推荐从 R 语言开始。

所以，我想向你保证。R 语言绝对没有过时的。事实上，R 语言是非常受欢迎的而且是最好的数据语言。

为此，我想解释为什么我对 R 语言的长期前景非常乐观，以及为什么我认为这也许是今天可以学习的最好的数据科学语言。

R 语言始终是最好的语言之一

我想让你们明白的一件事情是：目前 R 语言是存在的最受尊敬、排名最高、增长最快的语言之一。

在很多方面，R 语言就代表了数据语言。在数据科学领域，这是一个仍处于顶端的语言（只有 1 到 2 个真正的竞争者）。

为什么这么说呢？让我们看看几个重要的调查和编程语言排名的结果，看看 R 语言排在哪里。

IEEE：R 语言排名第 5

世界上最大的技术专业协会 IEEE 在几年前已经创建了一个编程语言排名。

这个 IEEE 的排名系统使用一组 12 个指标，包括比如谷歌的搜索量、谷歌的趋势、Twitter 的点击次数、GitHub 的库、Hacker News 的帖子等等。

使用这种方法，他们将几十种编程语言进行排名和分类。

在他们对 2016 年顶级编程语言的回顾中，R 语言已经攀升到了第 5

IEEE 的方法是非常全面的，所以这对于 R 相对于其他语言的力量和学习的相对价值是一个很好的指示。

TIOBE：R的排名高，且具有连续的上升趋势

另一个排名系统，TIOBE 索引，为各种编程语言创建了相似的分数和排名。

如果我们看看 R 语言在 TIOBE 索引上的表现，我们可以看到近十年以来一个稳定的上升趋势。

请记住，TIOBE 索引的结构是「编程语言受欢迎程度的指示」。索引每个月更新一次，评分是基于世界范围内的精尖工程师、课程和第三方供应商的使用量。像谷歌、Bing、雅虎、维基百科、亚马逊、油管和百度等热门搜索引擎则用来计算排名。

到 2016 年 12 月，R 语言的总排名是 17（在所有编程语言中）。它的最高排名是 2015 年 5 月的第 12 名。

这表明，如果你想学习数据科学，目前学习 R 语言仍然是一个很好的选择。（要清楚，atv，Python 在 TIOBE 索引上的排名较高，但是很难从 Python 相关使用的严格数据中分离出网络和软件开发的使用情况，因此这可能不是一个公平的比较）。

Redmonk:R语言排名12

另一个经常选择的语言排名系统是 Redmonk 编程语言排名，它是从 GitHub（代码行数）和 Stack Overflow（标签数量）上的流行度衍生出来的。

截至 2016 年 11 月，R 语言在所有编程语言中排名第 13 位。

此外，R 语言几年来一直呈上升趋势

在前 20 种语言的后半部分中，随着时间的推移，R 语言显示出最一致的上升趋势。从 2012 年的第 17 位开始，它随着时间的推移稳步上升，但似乎在 13 这个位置上停留了连续三个季度。然而这一次，R 语言代替了排名 12 位的 Perl，使其跌落到 13 位。虽然仍然有大量的 Perl 语言在流通，但是更加专业的 R 语言已经夺取了这个一度被认为是网络粘结剂的 Perl 语言的位置。当然这与 R 语言的支持者们无关。R 语言相对独特的前 20 路径是值得它们的粉丝所欢呼的。

O’Reilly：R语言可以说是最常见的数据编程语言

最后，媒体 O'Reilly 在过去的几年里进行了一次数据科学调查，他们使用调查数据来分析数据科学的趋势。除了其他的之外，它们分析工具的使用情况来确定哪些工具是数据科学家最常使用的。