Так ли хорош Python в сравнении с R для data mining?
Я использую оба языка, и, признаться, R мне нравится больше. И вы правы, что там есть пакеты абсолютно для всего. Но Python обладает рядом преимуществ, главным из которых является развитая экосистема языка. Преимущества Python очень хорошо описаны тут. Вообще, в этом блоге есть много интересных статей как по Python, так и по R. Что касается deep learning, то для Python есть замечательная библиотека Theano. 
Я бы порекомендовал сосредоточиться на Python, но R также не забывать на случай если понадобятся методы, не реализованные в Python, или будете работать с людьми, знающими только R.
Любой специализированный инструмент (язык) или их связка хорош настолько, насколько хорош специалист, который их использует, ну и естественно насколько хороша его теоретическая подготовка по дата-мининиг, математике, статистике.
Иногда, даже извратившись, можно сложнейшую алгоритмически-статистическую задачу, которая влечет анализ данных, можно решить на совершенно не предназначенном для этого языке.
Что касаемо именно пайтона и языка R, оба хороши, серьезно - оба. Единственное для пайтона нужно доставлять дополнительные библиотеки и модули. НО! Каждая аналитическая и алгоритмически-статистическая задача тоже имеет свою специфику, привязку к той или иной технологии, теории - и тут уже в этом случае как раз приходится придумывать, какой именно язык применить - PYTHON или R, а может быть и оба их вместе, а может еще и подключить STATISTICA или еще чего, даже обычный MathLAB или Ecxel может оказать неоценимую помощь. Задачу, особенно сложную, всегда нужно решать комплексно! Тогда успех гарантирован с вероятности близкой к единице!