摘要：数据科学项目的完整流程通常是这样的五步骤需求定义数据获取数据治理数据分析数据可视化一需求定义需求定义是数据科学项目和数据科学比赛的最大不同之处，在真实情景下，我们往往对目标函数自变量约束条件都并不清晰。
概述
和那些数据科学比赛不同，在真实的数据科学中，我们可能更多的时间不是在做算法的开发，而是对需求的定义和数据的治理。所以，如何更好的结合现实业务，让数据真正产生价值成了一个更有意义的话题。
数据科学项目的完整流程通常是这样的五步骤：
需求定义=》数据获取=》数据治理=》数据分析=》数据可视化
需求定义是数据科学项目和数据科学比赛的最大不同之处，在真实情景下，我们往往对目标函数、自变量、约束条件都并不清晰。需要通过访谈、论文、文档等等形式对问题进行系统地分析，将实际问题量化为可以解决的抽象问题，确定自变量、约束条件以及目标函数。在真实情景下，需求往往是多变化的，临时的，如何把握好需求成为了整个项目后续推进的关键要素。
二、数据获取数据获取的形式主要包括：
现有数据库的调用
现有API的调用
自行设计的爬虫
在数据获取中，比较重头的一项就是爬虫的开发，这里 R 虽然开发了 rvest 包， 不过比起 django-scrapy 这样完整的爬虫调度系统不禁黯然失色，所以在第一步，我建议使用Python做爬虫的开发。
三、数据治理数据治理第一步就是数据的定义，而数据的定义通过 Python的各种ORM框架和admin系统，可以非常出色地完成数据仓库的定义和管理。通过 airflow 我们又可以很好的对ETL过程做全流程的监控。
所以，在第二步，我依然建议使用Python作为数据治理的工具。
数据分析首先涉及的就是探索式分析，这一点正是R语言的强项，适宜于各种强大的数据可视化，我们可以利用R快速了解数据的整体特性，通过 data.table 和 Rcpp 我们也可以快速提升 R 的单机性能，省去了Cython写wrapper的尴尬。而Python 由于需要更多约束的分析操作，在探索式分析中相比 R 少了几分灵活性。至少是矩阵乘法我更愿意接受直观的 %*%, 而不是np.dot()。所以，第三步，我建议使用 R 完成数据的分析工作。
五、数据可视化数据可视化本来是JS的天下，但是感谢 R语言生态中热衷于给JS做封装的开发者们，现在市面上绝大部分在BI领域会涉及到的JS库都已经被 R 语言封装好了，比如 echarts、highcharts、rcharts、d3等等。另一方面，通过 shiny， 我们快速极大地简化了BI构建的流程，跳过底层jquery、boostrap、websocket等等细节，直接针对业务场景构建BI系统，帮助我们在快速构建BI原型上扫清障碍，而不是在Tornado里面辛苦地改template。显然，使用 R 做数据可视化可以大大减少我们的开发时间。所以，第四部，我也建议使用 R 完成数据可视化的工作。
总结这样正常数据科学项目做下来，我们需要交付一个爬虫管理系统（django-scrapy）、一个数据仓库管理系统(django)、一个流程监控系统(airflow)、一个BI分析系统(shiny)，真正完成对整个数据科学项目的可监控、可维护，然后在这个过程中我们不断去迭代我们的数据产品，优化流程，完善模型，最终实现反哺业务。
总结起来，将Python作为数据科学的基础，而R作为上层建筑是一个不错的解决方案，当然这一切都建立在数据开发人员具有过硬的开发技能，否则Python和R的随意性会酿成巨大的惨案。
参考资料Forget Python vs. R: how they can work together
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