Оглавление:
Существует очень горячая дискуссия на тему того, какой язык больше подходит для науки о данных: R или Python. Ответ оба. Люди часто путаются, сравнивая возможности R и Python, но мы должны понимать, что одни только функции не могут определить пригодность любого языка. И R, и Python имеют свои специфические особенности, подходящие для приложений в области науки о данных и аналитики. Могут быть ситуации, когда один язык предпочтительнее другого, но это не означает, что другой язык бесполезен. (Чтобы узнать больше о науке данных, см. 7 шагов для изучения интеллектуального анализа данных и науки о данных.)
Что такое R и Python?
R - это язык с открытым исходным кодом, который был разработан в середине 1990-х годов как разновидность языка S. Он был разработан Робертом Джентльменом и Россом Ихакой. Это было разработано, чтобы упростить опыт программирования. В настоящее время он широко используется в научных исследованиях, на предприятиях и в научных кругах. Благодаря использованию во многих областях, это один из самых популярных языков статистического программирования. Он довольно прост в использовании, но может быть немного сложным для тех, кто совсем новичок в программировании. Тем не менее, они могут узнать больше из различных ресурсов, доступных в Интернете.
Python был создан в начале 1990-х годов Гвидо Ван Россумом. Основное внимание уделяется простоте кодирования и большей адаптируемости. Python широко используется теми программистами, которые хотят иметь больший контроль над кодами, которые они делают, для более быстрого и эффективного анализа данных. Он также используется для специальных статистических методов в их коде, чтобы заставить его работать еще быстрее. Язык программирования очень прост в использовании и изучении. Он также очень гибок и может быть использован для создания того, что именно хочет создать пользователь.
