Inhoudsopgave:
Er is een zeer populair debat over het onderwerp welke taal meer geschikt is voor data science: R of Python. Het antwoord is beide. Mensen raken vaak in de war door de functies van R en Python te vergelijken, maar we moeten begrijpen dat alleen functies de geschiktheid van geen enkele taal kunnen definiëren. Zowel R als Python hebben hun eigen specifieke functies die geschikt zijn voor data science- en analysetoepassingen. Er kunnen enkele situaties zijn waarbij de ene taal meer de voorkeur verdient dan de andere, maar dit betekent niet dat de andere taal nutteloos is. (Zie 7 Stappen voor het leren van datamining en data science voor meer informatie over data science.)
Wat zijn R en Python?
R is een open-source taal die in het midden van de jaren negentig is ontwikkeld als een variatie op de S-taal. Het werd ontwikkeld door Robert Gentleman en Ross Ihaka. Het werd ontworpen om de programmeerervaring te stroomlijnen. Tegenwoordig wordt het veelvuldig gebruikt voor onderzoek, ondernemingen en academici. Vanwege het gebruik op vele gebieden is het een van de meest populaire statistische programmeertalen. Het is vrij eenvoudig te gebruiken, maar het kan een beetje moeilijk zijn voor diegenen die nog maar net zijn begonnen met programmeren. Ze kunnen echter meer leren van de verschillende bronnen die op internet beschikbaar zijn.
Python werd gecreëerd in de vroege jaren 1990 door Guido Van Rossum. Het richt zich op het gemak van codering en meer aanpassingsvermogen. Python wordt veel gebruikt door programmeurs die meer controle willen hebben over de codes die ze maken voor snellere en efficiëntere gegevensanalyse. Het wordt ook gebruikt voor speciale statistische technieken in hun code om het nog sneller te laten werken. De programmeertaal is zeer eenvoudig te gebruiken en te leren. Het is ook zeer flexibel en kan worden gebruikt om te maken wat de gebruiker precies wil maken.
