Python vs R: что выбрать для Data Science в 2020? 

Что общего между следующими парами?

⠀

❓ Coca-Cola vs Pepsi

❓ BMW vs Mercedes

❓ Python vs R

⠀

Да, это ярые конкуренты. И пара Python vs R здесь не случайно, ведь это два основных языка, которые используются в дата сайенс — одной из самых популярных областей работы сегодня 😎

⠀

Какие же преимущества у Python и R? Какой же язык всё-таки выбрать? 👇

⠀

🔸 Почему стоит выбрать Python?

⠀

Первый язык, который приходит в голову большинству дата сайентистов, ведь Python близок сердцу программистов. Он объектно-ориентированный, простой в освоении, гибкий и с открытым исходным кодом. Python имеет несколько инструментов, специально разработанных для науки о данных, таких как Python, NumPy, Matplotlib. Существует огромное сообщество разработчиков, работающих на Python, где вы можете задать вопрос любой сложности. Этот язык в тренде уже в течение длительного времени, и очень ожидается, что он останется первым выбором специалистов по обработке данных и инженеров.

⠀

🔸 Почему стоит выбрать R?

⠀

Этот язык очень уникален с точки зрения своих особенностей, которые нельзя найти в других языках. С помощью R вы сможете решить такие задачи, как векторная манипуляция. Этот язык специально разработан для дата сайентистов и статистиков. Это интерпретируемый язык, который поддерживает матричную арифметику, процедурное программирование с функцией и OOPs (объектно-ориентированное программирование) с универсальными функциями. Для выполнения необходимых задач по дата сайенс R имеет сотни пакетов и способов, что позволяет добиться желаемого совершенства в выполнении поставленной задачи.

⠀

Как видите, R и Python одинаково хороши в дата сайенс 😊 Поэтому, прежде чем выбирать язык, стоит более детально изучить каждый из них и определиться, на каком вы хотели бы остановиться.