Python выигрывает практически по всем параметрам: перспективнее, легче в освоении, в десятки раз больше материала на русском.
R выигрывает в том, что по сути он изначально создавался для статистических и финансовых вычислений, считается, что там больше библиотек такой тематики.
Посмотрите вакансии на аналитика данных (или data scientist), и сами увидите, что Python требуется гораздо чаще, чем R.
Зависит от направления роста R это очень узкая специализация и он лучше заточен под эту задачу. Изучив python вы в некоторой степени войдет в разработку, сможете решать и "смежные" задачи.
Я за python если есть выбор.
Для человека незнакомого с программированием (и не горящим желанием его изучать) надо использовать не R или Python, а инструменты, где такого программирования практически нет, а основные - и довольно сложные - действия по анализу данных выполнить можно. Таких инструментов море - от банального EXCEL, который покроет процентов 80 всех ваших потребностей, до SPSS, от Rapid Miner до Н2О. Есть еще куча специализированных он-лайн сервисов - но там уже надо смотреть по вашей специализации - понятие "анализ финансовых данных" весьма широкое и включает множество субдоменов, для каждого их которых эти сервисы свои.
Проще Python, но желательно всё таки иметь математическую базу для анализа + статистика.
Многие модели и методы анализа требуют минимального понимания темы.
