1樓：
國內不太清楚，只說美國。
R vs. SAS
美國大型金融機構幾乎前篇一律的用SAS。最重要原因的在於用SAS省卻了盡職調查。R作為一款免費軟體，有大量第三方的library或者package。
你說你用吧，挺方便，但是每用一次你就得給這個來一次盡職調查。不然銀行內的model validation team，internal audit或者美聯儲都回來挑麻煩的。或者你不用，不過自己把所有需要的工具自己寫一遍也夠累的，何況自己寫了也需要validate。
而不管是對第三方code的盡職調查，還是對自己code的validation，都成本很高，牽扯很多部門，需要按照詳細的流程走下來。（美聯儲的要求越來越嚴格了）
反觀SAS，作為乙個default工具，不管是用Base SAS還是SAS EG，交點錢就好了。對於這些機構來說，SAS真的不貴。我們最近在幫某大行Bulid model，team去了幾十個人，客戶也沒在乎是不是每個人都需要，就給每人都配了Base SAS和SAS EG。
另外銀行動輒上百個G大小的資料，R跑起來可能真的太吃力了。相反基於Server的SAS用起來非常流暢。
Python vs. C++
這個我了解不多。但是Python在machine learning上的應用越來越好，所以在量化交易上應該還是有前景的。而且Python和其他語言的對接做的很棒，也算是他的優勢吧。
另一方面Python真的很簡潔，連我這種看見C++就頭疼的人也能寫一些simulation。如果要求不是很嚴格，很多人會非常樂於接受Python吧。
如果說金融界的形勢早已不容樂觀，為什麼頂級大學的經濟類招生分數線依舊是全校頂尖高？
老楊叔聊志願填報 1 準確來講分數最高的是應用經濟學類專業 金融類統計類等 和工商管理類 會計財務管理類等 現在名校大都大類招生了，一般都按金融學院 嶺南學院 光華學院等名稱招生了。2 誰告訴你金融界的形勢早已不容樂觀了？不管怎麼樣金融業高階從業者的薪水都很樂觀。3 同樣的努力和大致差不多的職位，金...
大資料分析Python和R的區別與聯絡？
資料分析知識分享 R和Python都是開源程式語言，在資料科學領域廣泛使用。難怪有人在同一行業中尋找職業可能想要獲得這兩種工具中的一種或最好是這兩種工具的專業知識，以便能夠在快速發展的資料科學和分析市場中找到自己的利基。但是，當初學者希望同時學習兩者時應該怎麼做?R主要是一種面向功能的程式語言。如果...
自然界和經濟界的發展規律為何截然相反？
某科學的向量通行 先問是不是，再問為什麼，自然界是適者生存。優勝劣汰？不存在的。國內對達爾文演化理論的翻譯很多詞彙是不恰當的，把地球變成大冰窖的早起造氧生物和體型龐大的恐龍也不能說就是強大的物種了。另外，從適應性的角度來說，人類並不比蟲子高階多少。用好壞這種人類主觀標準來評測客觀規律是不正確的，黑心...