Sowohl R als auch Python sind Open-Source-Programmiersprachen, die häufig für statistische Analysen und Datenvisualisierung verwendet werden. Sie zählen als die beliebtesten Werkzeuge von Data Scientists , wenn es um Deep Learning geht. Welche Sprache ist besser und was sind die größten Unterschiede zwischen R und Python?
R wurde speziell für die statistische Analyse und Datenvisualisierung entwickelt und wird häufig in der Entwicklungsumgebung RStudio genutzt. Python hingegen hat ein viel breiteres Anwendungsspektrum, einschließlich Webentwicklung, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Automatisierung und Datenanalyse.
Die Syntax von R ist speziell für die statistische Analyse optimiert. Die Syntax von Python ist wiederum allgemeiner und ermöglicht es den Benutzern, eine Vielzahl von Aufgaben effizient zu lösen.
R ist aufgrund seiner spezifischen Anwendungen eher funktional orientiert. Im Gegensatz dazu kann Python sowohl funktional als auch objektorientiert programmieren.
R ist bekannt für seine Bibliothek von Paketen, die speziell für statistische Analysen und Visualisierung von Daten entwickelt wurden. Python verfügt zwar auch über Pakete für diese Aufgaben, hat aber aufgrund seiner breiten Anwendbarkeit eine große Anzahl von Paketen für verschiedene Zwecke.
Python ist schneller als R und kann größere Datensätze sowie komplexere Aufgaben bewältigen.
Unser Head of Data Science Dr. Patrick Vetter hat seine Meinung zum Vergleich zwischen R vs. Python für Data Science abgegeben:
“Uns ist es wurscht welche Sprache – am Ende ist es der Data Scientist, worauf es ankommt”
Bist du neugierig, wie wir R und Python für Data-Science-Projekte eingesetzt haben? Dann verschaffe dir mit diesen beiden Use Cases einen Überblick:
–> Verifizierung und Optimierung einer Graph Datenbank
–> Erkennung von Borkenkäferbefall mit ArcGIS Pro
Bist du dir unsicher, ob du R oder lieber Python für Machine und Deep Learning verwenden solltest? Oder schwankst du noch zwischen R und Python für die Datenanalyse? Nimm Kontakt mit uns auf und lass dir von uns bei der Arbeit mit Big Data helfen:
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