R czy Python?

Każdy, kto w codziennej pracy ma do czynienia z analizą danych, nauką lub analityką, prawdopodobnie jest świadomy debaty toczącej się wokół porównania dwóch języków programowania – Python vs. R. Chociaż można powiedzieć, że oba te języki ożywiają przyszłość – poprzez sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i innowacje oparte na danych – to jednak każdy z nich ma mocne i słabe strony, które warto poznać, zanim zaczniemy się ich uczyć.

R czy Python – co wybrać?

Pod wieloma względami, te dwa języki open source są bardzo podobne. Oba języki, dostępne do pobrania dla każdego, są dobrze przystosowane do zadań związanych z nauką o danych – od manipulacji danymi i automatyzacji po analizę biznesową i eksplorację big data. Główna różnica polega na tym, że Python jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia, podczas gdy R ma swoje korzenie w analizie statystycznej. Coraz częściej więc pytanie nie brzmi który z tych języków programowania wybrać, ale jak najlepiej wykorzystać oba języki programowania do konkretnych zastosowań.

Czym jest Python?

Python jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia, zorientowanym obiektowo, który kładzie przede wszystkim nacisk na czytelność kodu. Jest on stosunkowo łatwy do nauczenia się i przez to stał się jednym z najczęściej wybieranych przez deweloperów językiem programowania na świecie, zaraz za Javą i C. Sprawdza się on wszędzie tam, gdzie mamy do czynienia z dużymi zbiorami danych oraz koniecznością ich sprawnej analizy czy wizualizacji. Ponadto Python jest szczególnie dobrze przystosowany do wdrażania uczenia maszynowego na dużą skalę. 

Co to jest R?

R to język programowania typu open source, który jest zoptymalizowany do analizy statystycznej i wizualizacji danych. Opracowany w 1992 roku, R ma bogaty ekosystem ze złożonymi modelami danych i narzędziami do raportowania. R zapewnia szeroką gamę bibliotek i narzędzi do następujących celów:

  • oczyszczania i przygotowywania danych,
  • tworzenia wizualizacji,
  • ewaluacji algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.

Główne różnice między R i Pythonem

Główną różnicą między tymi dwoma językami programowania jest ich podejście do nauki o danych. Oba języki programowania open source są wspierane przez duże społeczności, stale rozszerzające swoje biblioteki i narzędzia. Jednak podczas gdy R jest używany głównie do analizy statystycznej, Python zapewnia bardziej ogólne podejście do zarządzania danymi.

Python jest językiem wielozadaniowym, podobnie jak C++ i Java, z czytelną składnią, łatwą do nauczenia. Programiści używają Pythona, aby zagłębić się w analizę danych lub wykorzystać uczenie maszynowe w skalowalnych środowiskach produkcyjnych. Na przykład można użyć Pythona do wbudowania funkcji rozpoznawania twarzy lub do opracowania aplikacji uczenia maszynowego.

R jest z kolei tworzony przez statystyków i w dużym stopniu opiera się na modelach statystycznych i specjalistycznej analityce. Naukowcy używają R do głębokiej analizy statystycznej, wspieranej przez zaledwie kilka linijek kodu i wizualizacji danych. Przykładowo można użyć tego języka programowania do analizy zachowań klientów.

R czy Python – kursy i szkolenia

Podjęcie decyzji o wyborze nauki danego języka programowania powinno w głównej mierze zależeć od tego, jakie mamy predyspozycje i jakie dziedziny nauki czy biznesu chcemy wspierać. Przed podjęciem decyzji warto poznać możliwości poszczególnych języków programowania, uczestnicząc w kursach i szkoleniach. Przykładowo kurs programowania Python organizowany przez Future Collars są doskonałą okazją do zdobycia wiedzy i doświadczenia niezbędnego do dalszego rozwoju umiejętności.

Przeczytaj również: