Autor:Codenga12.07.2024

Python vs. R - który język wybrać w Data Science?

W Data Science bardzo ważny jest wybór właściwych narzędzi. Dwa najpopularniejsze języki stosowane w tej dziedzinie to Python oraz R. Wybór jednego z tych języków nie jest łatwy - zwłaszcza, jeśli zaczynasz naukę od zera.

W tym artykule znajdziesz porównanie zalet oraz wad Pythona i R. Mamy nadzieję, że pomoże Ci to podjąć decyzję o nauce danego języka.

Python w Data Science

Zalety Python

Python to niezwykle popularny języka ogólnego przeznaczenia, używany w wielu dziedzinach: od przetwarzania danych, po tworzenie aplikacji webowych.

Jest też szeroko używany w Data Science. Posiada liczne biblioteki takie jak NumPy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow czy Matplotlib, które ułatwiają pracę z danymi. Te biblioteki to bardzo mocny punkt Pythona.

Wielką zaletą jest też duża ilość materiałów edukacyjnych: kursów, szkoleń, książek, społeczności. Między innymi dlatego, Python jest często wybierany przez początkujących programistów.

Wady Pythona

Python jest trochę wolniejszy od języków kompilowanych np. C++ czy Java. W niektórych zastosowaniach, na przykład w przetwarzaniu dużych zestawów danych, może to być problemem.

R w Data Science

Zalety R

R to specjalistyczny język, stworzony z myślą o analizie danych oraz obliczeniach statycznych. Ma wiele wbudowanych funkcji oraz bibliotek ułatwiających pracę z danymi.

R oferuje zaawansowane funkcje statystyczne, dzięki czemu jest popularny w środowiskach naukowych.

Mocnym punktem języka R są narzędzia do wizualizacji danych oraz generowania różnych wykresów.

Wady R

Język R ma trochę mniej intuicyjną składnię niż Python. Przez to może być trochę trudniejszy do opanowania dla osób początkujących. Jest też językiem mniej wszechstronnym od Pythona. Po prostu jest typowym specjalistycznym narzędziem, które robi jedną rzecz, ale naprawdę dobrze.

Co wybrać: Python czy R?

Spójrz na poniższą tabelkę, która podsumowuje całą naszą dyskusję.

Python jako bardziej elastyczny język, może zapewnić Ci szersze możliwości rozwoju zawodowego. Nawet jeśli nie będziesz rozwijać kariery w Data Science, to dzięki znajomości Python możesz działać w innych dziedzinach np. web development.

Oczywiście nie oznacza to, że R jest złym wyborem. Wręcz przeciwnie: jego zaawansowane możliwości obliczeń statystycznych i łatwość tworzenia wykresów zapewniają mu stałe miejsce w szeroko pojętej analizie danych.

W praktyce, specjaliści Data Science często znają obydwa języki i dzięki temu mogą najlepiej wykorzystać ich potencjał.