我们在上一篇文章中给大家讲述了Python和R语言的简介以及这两种语言的特点，想必大家看了上一篇文章已经初步了解的这两门语言的具体情况了吧？今天我们在这篇文章中会为大家介绍Python和R这两门语言的应用场景以及学习的成本，希望这篇文章能够给大家带来帮助。
首先给大家说说这两种语言的应用场景我们都知道Python以及R语言都是能够用来进行日常的数据分析任务的，然而这两者还是有一定区别的。正如Python与R语言的官网对这两门语言进行的介绍：Python更多的是一门编程语言，其运用场景相较于R则更为广泛，如Python可以用于网页开发、操作系统管理、服务器运维的自动化脚本、科学计算、桌面软件开发、服务器软件开发、游戏开发、机器学习等。而R语言相比起Python而言，其应用场景相对狭小，专注于统计计算、机器学习等领域。这也与R语言的历史有关，R语言是由统计学家合作编写的，其最初的目的是用于统计分析，为统计服务的。由此可见，Python的功能还是比较大的。
然后给大家说一说这两种语言的学习成本吧。很多人都说，R语言入门较为简单，对于初学者就是一个福音，不需要对编程有任何事先的了解，只需要简单的几行代码，R语言就能进行常用的数据分析操作并构建绚丽的图表；不过R语言的学到精通还是需要大家长期的学习才能够学好这个语言。但是Python的学习曲线刚好与R语言相反，Python是作为一门编程语言存在的，大家在之前有学习过任何一门类C语言，则掌握Python也是很简单的。当然，即使读者没有任何的编程基础，只需要根据网上的教程，一步一步的从基础学起Python，最终不仅可以利用Python进行数据分析，更可以利用Python进行机器学习、人工智能。由此可见我们可以选择一个合适的语言进行学习。
由此可见，我们在学习数据分析的时候还是需要学习这两门语言的，虽然这两门语言都有自己的优点和缺点，我们在进行学习这两门语言的时候还是需要取长补短，这样才能够做好数据分析工作。当然，我们不能局限于一种语言，我们学习这两个语言的目的就是提高数据分析工作效率，同时可以未雨绸缪，以防将来需要用到的时候才可以立刻上手。