Съдържание:
Има много горещ дебат по темата кой език е по-подходящ за науката за данни: R или Python. Отговорът е и двете. Хората често се объркват, сравнявайки характеристиките на R и Python, но ние трябва да разберем, че само функциите не могат да определят пригодността на всеки език. И R, и Python имат свои специфични характеристики, подходящи за приложения за наука и анализи. Може да има някои ситуации, при които единият език е по-предпочитан от другия, но това не означава, че другият език е безполезен. (За да научите повече за науката за данни, вижте 7 стъпки за учене на извличане на данни и наука за данни.)
Какво представляват R и Python?
R е език с отворен код, който е разработен през средата на 90-те години като разновидност на S езика. Той е разработен от Робърт Джентълмен и Рос Ихака. Той е създаден с цел оптимизиране на опита на програмиране. В наши дни той се използва широко за научни изследвания, предприемачество и преподаватели. Поради използването си в много области, той е един от най-популярните езици за статистическо програмиране. Тя е доста проста за използване, но може да бъде малко трудна за тези напълно нови в програмирането. Те обаче могат да научат повече от различните ресурси, достъпни в интернет.
Python е създаден през началото на 90-те години от Guido Van Rossum. Тя се фокусира върху лекота на кодиране и по-голяма адаптивност. Python се използва широко от онези програмисти, които искат да имат по-голям контрол върху кодовете, които правят за по-бърз и по-ефективен анализ на данни. Той също така се използва за специални статистически техники в техния код, за да работи още по-бързо. Езикът за програмиране е много лесен за използване и усвояване. Освен това е много гъвкава и може да се използва за създаване на това, което точно потребителят иска да създаде.
