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Es gibt eine sehr heiße Debatte darüber, welche Sprache für die Datenwissenschaft besser geeignet ist: R oder Python. Die Antwort ist beides. Die Leute sind oft verwirrt, wenn sie die Funktionen von R und Python vergleichen, aber wir müssen verstehen, dass Funktionen allein nicht die Eignung einer Sprache bestimmen können. Sowohl R als auch Python haben ihre eigenen spezifischen Funktionen, die für Data Science- und Analytics-Anwendungen geeignet sind. Es kann Situationen geben, in denen eine Sprache der anderen vorgezogen wird, dies bedeutet jedoch nicht, dass die andere Sprache unbrauchbar ist. (Weitere Informationen zu Data Science finden Sie unter 7 Schritte zum Erlernen von Data Mining und Data Science.)
Was sind R und Python?
R ist eine Open-Source-Sprache, die Mitte der neunziger Jahre als Variation der S-Sprache entwickelt wurde. Es wurde von Robert Gentleman und Ross Ihaka entwickelt. Es wurde entwickelt, um das Programmiererlebnis zu optimieren. Heutzutage wird es in großem Umfang für Forschung, Unternehmen und Wissenschaftler eingesetzt. Aufgrund seiner Verwendung in vielen Bereichen ist es eine der beliebtesten statistischen Programmiersprachen. Es ist recht einfach zu bedienen, aber es kann für völlig neue Programmierer etwas schwierig sein. Sie können jedoch mehr aus den verschiedenen im Internet verfügbaren Ressourcen lernen.
Python wurde in den frühen 1990er Jahren von Guido Van Rossum erstellt. Es konzentriert sich auf einfache Codierung und mehr Anpassungsfähigkeit. Python wird in großem Umfang von Programmierern verwendet, die eine bessere Kontrolle über die Codes wünschen, die sie für eine schnellere und effizientere Datenanalyse erstellen. Es wird auch für spezielle statistische Techniken in ihrem Code verwendet, damit es noch schneller funktioniert. Die Programmiersprache ist sehr einfach zu bedienen und zu erlernen. Es ist auch sehr flexibel und kann verwendet werden, um genau das zu erstellen, was der Benutzer erstellen möchte.
