“导师让我用R做回归分析，可我只学过Python——在日本读研第一周我就踩了坑。” 这话来自去年刚落地京都大学的数据科学新生小林同学，也是很多留学生的真实写照。
?? 日本高校偏爱什么工具？先看课程设置再说
在日本Top 5理工强校（东大、京大、东工大、大阪、东北）的数据类课程中，你会发现一个隐藏规律：
- 社会学、经济学实验室普遍要求掌握R，尤其广岛大学经济研究院明确要求入学前会用
lm()函数跑线性模型； - 工程系、AI方向则清一色用Python，比如东京工业大学智能机械专攻，作业提交必须是Jupyter Notebook格式；
- SPSS虽然存在，但多用于本科通识课，研究生基本被边缘化——就像便利店里过期的饭团，看着还能吃，其实没人买。
? 实战场景怎么选？看这3个真实用例
别光听教授吹理论，来看看日常怎么拿捏工具：
| 场景 | 常用工具 | 细节Tips |
|---|---|---|
| 人口老龄化趋势分析 | R + ggplot2 | 静冈县政府公开数据用R处理最顺，图表直接套用「和风配色包」wa-palette |
| 机器人行为预测建模 | Python + PyTorch | 名古屋大学实验室代码库全是.py文件，连注释都是英文 |
? 求职加分项：从简历到面试怎么秀技能
在日本找工作，工具名不能只写在‘技能栏’。三菱UFJ的数据岗面试官亲口说：“看到简历写‘精通Python’的我都pass，除非你告诉我上周用pandas清理了哪些数据。”
✅正确姿势：在项目经历里写清楚——
「使用Python爬取日本气象厅5年台风路径数据，清洗后用Seaborn生成动态热力图，报告获教授推荐发表于校内研讨会」
? 亲测有效提示：来日前两个月猛练Python基础+Jupyter操作；如果申文科研究科，补够R的tidyverse全家桶——别等开学才后悔！
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