Innholdsfortegnelse:
Det er en veldig het debatt om temaet hvilket språk som er mer egnet for datavitenskap: R eller Python. Svaret er begge deler. Folk blir ofte forvirret ved å sammenligne funksjonene til R og Python, men vi må forstå at funksjoner alene ikke kan definere egnetheten til noe språk. Både R og Python har sine egne spesifikke funksjoner som er egnet for datavitenskap og analytiske applikasjoner. Det kan være noen situasjoner der det ene språket er mer foretrukket enn det andre, men det betyr ikke at det andre språket er ubrukelig. (For å lære mer om datavitenskap, se 7 trinn for læring av datadrift og datavitenskap.)
Hva er R og Python?
R er et åpen kildespråk som ble utviklet i midten av 1990-årene som en variant av S-språket. Den ble utviklet av Robert Gentleman og Ross Ihaka. Den ble designet for å effektivisere programmeringsopplevelsen. I dag blir det brukt mye for forskning, virksomhet og akademikere. På grunn av bruken i mange felt er det et av de mest populære statistiske programmeringsspråk. Det er ganske enkelt å bruke, men det kan være litt vanskelig for de som er helt nye i programmering. Imidlertid kan de lære mer fra de forskjellige ressursene som er tilgjengelige på internett.
Python ble opprettet på begynnelsen av 1990-tallet av Guido Van Rossum. Den fokuserer på enkel koding og mer tilpasningsevne. Python blir mye brukt av programmerere som ønsker å ha større kontroll over kodene de lager for raskere og mer effektiv dataanalyse. Den brukes også til spesielle statistiske teknikker i koden for å få den til å fungere enda raskere. Programmeringsspråket er veldig enkelt å bruke og lære. Den er også veldig fleksibel og kan brukes til å lage det akkurat brukeren ønsker å lage.
