很多时候，当和人们讨论怎么开始学习数据科学，一个疑惑总是出现在我们面前：
我不知道应该学什么编程语言。
不仅仅是编程语言，这还包括软件系统，例如TABLEAU,SPSS等，这是个更加广阔范畴的工具和编程语言的集合，让人非常难清楚该如何选择。
我很明白。数年前，我刚开始把目光集中于数据科学的时候，我浏览了所有流行的编程语言：Python，R，SAS，D3，并不包括那些虽然触手可及，但是实在是在数据分析方面没有优势的语言，例如perl,BASH和JAVA。即使在今天，我也只是从别处得到建议(从一个非常出名的数据科学博客)去使用复杂一点的工具，例如UNIX的AWK和SED(不用担心你对这两个没有任何印象，因为你没有必要学，至少在开始阶段)
这里有非常多的建议，非常多的素材，非常多的选择，这使得了解清楚最开始学习什么变得非常困难。这是一片知识的山峰，并且非常难找到哪里有着“金矿”，你得到的教训就是假以时日的探寻搜索之后会给你丰厚的回报。
你要清楚，某些语言会让你受益匪浅(无论是在时间上还是金钱上)，其他的语言是辅助用的工具，顶多陪伴你数年。
让我把这堆话简化吧：先学R语言。
集中在一种语言上
在介绍给你为何要学R之前，我需要和你强调的是你应该在开始学习数据科学的时候，学一项语言。
就像我在SHARPSIGHT LAB写的R语言新手教程一样，我被数个人问了为何不同时去学PYTHON。我的回答一贯没变。否决。只有直到你有非常直接的需要多于一种语言来使用的时候，你才能去学。
为何要集中在一项语言上呢?因为你需要集中更多时间在进程和技术上，而非语法上。你要了解如何理解数据以及怎么用这数据科学的工具去解决问题。总而言之，我认为r是最佳的做这个的编程语言。
学习R
不做保留地，我仍然推荐你应该学习R作为你的第一项数据科学编程语言。虽然总有例外的情况(例如你为了一些特殊的计划需要)，我认为R是你起步时最好的选择。
这就是为什么
R即将变成数据科学里的“国际话”
R即将成为数据科学里的“国际话”，这并不是说这个语言是这一界的唯一语言，或者是每个人最佳的工具，但是，毫无疑问，这个是最收到广泛应用的，也是使用人不断上升的。
正如我所写过的那样，O’REILLYMEDIA做了一个调查于2014年，从而了解各种数据学家爱用的工具，他们发现R成了之中最流行的(如果你把SQL从“像样的”语言里踢出去的话)
从更广阔的视野看，这里有别的在综合层面上的关于编程语言的普及度(不仅仅从数据学家的人群里计算)例如，REDMONK使用验证讨论(在STACK OVERFLOW上)和计算使用次数(在GITHUB上)测量出了编程语言的流行程度。而在他们最新的排位表上，R语言排名13，算是在统计学的语言中最高者。REDMONK同样注意到R的流行率在不断增加。
一个TIOBE给出的相近的排位(通过搜索引擎的搜索次数测定)便表现了R的普及率趋势宛如滔滔江水无法阻挡其前进。
从这两个组织对于所有编程语言的排位评价来看，当你看着这些数据，你就会深刻知道R是目前最流行以及最通用的编程语言了。
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