在当今的数据科学领域，编程语言的选择至关重要。R 和 Python 一直是备受关注的两种语言，关于“R 如今是否是最佳的数据科学语言”这一问题，引发了广泛的讨论。

R 语言在数据分析和统计建模方面有着深厚的根基。它拥有丰富的统计函数和绘图工具，对于处理复杂的统计问题和生成高质量的可视化图表具有显著优势。许多学术研究和统计领域的专业人士长期以来一直依赖 R 来进行数据探索和分析。

然而，Python 在近年来的发展势头也极为迅猛。它不仅具备强大的数据处理能力，还有着广泛的库和工具，如 Pandas、NumPy 和 Scikit-learn 等，使得数据预处理、机器学习和深度学习等任务变得更加高效和便捷。

与 Python 相比，R 在通用性和扩展性方面可能稍显不足。Python 不仅在数据科学领域表现出色，还在 Web 开发、自动化脚本等众多领域有着广泛的应用。这使得 Python 成为一种更全能的编程语言，对于希望掌握多种技能的开发者来说具有更大的吸引力。

另一方面，R 的社区虽然活跃，但相对 Python 来说规模可能较小。这意味着在寻找解决方案和资源时，Python 可能提供更多的选择和更及时的支持。

但不能因此就简单地判定 R 不是最佳的数据科学语言。对于那些专注于统计分析和学术研究，并且对 R 的语法和功能已经非常熟悉的人来说，R 仍然是他们首选的工具。而且，在某些特定的领域和任务中，R 的某些特性可能会使其比 Python 更适合。

不能一概而论地说 R 如今是最佳的数据科学语言。选择 R 还是 Python，或者在项目中结合使用两者，取决于具体的需求、项目的性质、团队的技术背景以及个人的偏好等多种因素。无论是 R 还是 Python，它们都在不断发展和完善，为数据科学的发展做出了重要贡献。