Python и R в анализе данных: основные различия и сценарии использования

Python и R — наиболее популярные и удобные языки программирования в области анализа данных. В этой статье рассмотрим различия между R и Python и расскажем, какое они занимают место в анализе данных и статистике.

R и Python: общая информация

Python и R используются по-разному. У Python широкая область применения: его можно в веб-разработке, создании игр, анализе данных и многом другом. R — это язык, разработанный для наукоемких задач и анализа данных.

Когда использовать R?

R раньше использовался прежде всего в научных исследованиях, однако сейчас он быстро распространяется на корпоративный рынок ввиду растущей популярности BigData.

Плюсы языка:

Когда использовать Python?

Python используют программисты, которые:

Простой синтаксис позволяет без затруднений писать и отлаживать код. Разработчику на Python проще вывести информацию или визуализировать данные на сайте или в веб-приложении.

Сейчас R остается самым популярным языком программирования для задачи анализа данных, но часть специалистов переключаются на Python, так как с его помощью удобнее выводить данные или аналитику на веб-страницы и в приложениях.

По данным superjob.ru, спрос на специалистов по анализу данных сейчас растет — заработная плата начинается от 70 000 рублей.

R или Python?

Ваша задача — выбрать язык, который будет эффективно решать рабочие задачи. Вопросы, которые могут вам помочь:

Как сделать выбор новичку?

Если ранее вы не занимались анализом данных, рекомендуем вам начать с Python, начав изучать его на факультете Python-разработки, где вы можете обучиться языку Python до продвинутого уровня.

Источник: tproger.ru

Комментарии: