Spisu treści:
Trwa bardzo gorąca debata na temat tego, który język jest bardziej odpowiedni dla nauki danych: R lub Python. Odpowiedź jest obie. Ludzie często się mylą, porównując funkcje R i Pythona, ale musimy zrozumieć, że same funkcje nie są w stanie określić przydatności żadnego języka. Zarówno R, jak i Python mają własne specyficzne funkcje odpowiednie dla aplikacji do analizy danych i analiz. Mogą wystąpić sytuacje, w których jeden język jest bardziej preferowany niż drugi, ale nie oznacza to, że drugi język jest bezużyteczny. (Aby dowiedzieć się więcej na temat analizy danych, zobacz 7 kroków do nauki eksploracji danych i analizy danych.)
Co to są R i Python?
R jest językiem typu open source, który został opracowany w połowie lat 90. jako odmiana języka S. Został opracowany przez Roberta Gentlemana i Rossa Ihakę. Został zaprojektowany w celu usprawnienia programowania. Obecnie jest szeroko stosowany w badaniach, przedsiębiorczości i środowisku akademickim. Ze względu na zastosowanie w wielu dziedzinach jest jednym z najpopularniejszych języków programowania statystycznego. Jest dość prosty w użyciu, ale może być nieco trudny dla osób całkowicie nowych w programowaniu. Mogą jednak dowiedzieć się więcej z różnych zasobów dostępnych w Internecie.
Python został stworzony na początku lat 90. przez Guido Van Rossuma. Koncentruje się na łatwości kodowania i większej elastyczności. Python jest powszechnie używany przez programistów, którzy chcą mieć większą kontrolę nad tworzonymi przez siebie kodami, aby szybciej i wydajniej analizować dane. Jest również używany do specjalnych technik statystycznych w kodzie, aby działał jeszcze szybciej. Język programowania jest bardzo łatwy w użyciu i nauce. Jest również bardzo elastyczny i może być używany do tworzenia tego, co dokładnie użytkownik chce stworzyć.
