概述
在真实的数据科学世界里，我们会有两个极端，一个是业务，一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析（Data Analysis），也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building)，也就是B型数据科学。
从工具上来看，按由业务到工程的顺序，这个两条是：EXCEL >> R >> Python >> Scala
在实际工作中，对于小数据集的简单分析来说，使用EXCEL绝对是最佳选择。当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时，我们就需要转移到 Python 和 R 上。在确定工程实施和大数据集操作时，我们就需要依赖 Scala 的静态类型等工程方法构建完整的数据分析系统。
Scala 和 Excel 是两个极端，对于大多数创业公司而言，我们没有足够多的人手来实现专业化的分工，更多情况下，我们会在 Python 和 R 上花费更多的时间同时完成数据分析（A型）和数据构建（B型）的工作。而许多人也对 Python 和 R 的交叉使用存在疑惑，所以本文将从实践角度对 Python 和 R 中做了一个详细的比较。