Если вы увлечены статистическими расчетами и визуализацией данных при анализе данных, R может вам подойти. Если, с другой стороны, вы хотите стать специалистом по данным и работать с большими данными, искусственным интеллектом и алгоритмами глубокого обучения, Python подойдет лучше.
Почему R такой плохой язык программирования?
Почему R такой плохой язык программирования?
R не имеет базовой безопасности. Эта функция является неотъемлемой частью большинства языков программирования, таких как Python. Из-за этого у R есть несколько ограничений, поскольку его нельзя внедрить в веб-приложение.
Кто-нибудь на самом деле использует R?
Язык R используют более 2 миллионов статистиков и специалистов по обработке данных по всему миру, а с более широким внедрением языка R в бизнес-приложениях использование этого статистического программного обеспечения растет в геометрической прогрессии.
Предпочитают ли работодатели R или Python?
Между R и Python нет явного победителя. Победителем становится бизнес-требование, которое решается; и в большинстве случаев именно эти бизнес-требования должны определять выбор того или иного из этих языков.
Какой рейтинг самый трудный для изучения языка?
Во многих источниках китайский язык занимает первое место в списке самых сложных для изучения. Центр иностранных языков Института оборонного языка отнес мандаринский язык к категории IV, которая является списком самых сложных языков для изучения для носителей английского языка.
Заменит ли Python R?
Может ли Python заменить R? Да, Python может заменить R, потому что есть некоторые инструменты (например, пакет пера), которые позволяют нам обмениваться данными и кодом между R и Python в одном проекте.
R против Python | Что лучше для анализа данных?
R — это язык программирования, используемый для обработки данных в основном с помощью статистических методов. Хотя он имеет значительные преимущества перед другими языками программирования, такими как Python, он теряет свою популярность среди своих покровителей.
Язык R умирает?
Так. Если вы хотите работать младшим программистом в области науки о данных, Python — очевидный выбор. Если вы хотите обогатить свой опыт работы в предметной области с помощью технологий Data Science, обновить статистику колледжа или эконометрику, узнать что-то новое, связанное с количественными финансами, перейдите на R.
Почему люди используют Python вместо R?
Часто задаваемые вопросы о Python и R
Python — это язык программирования общего назначения, а R — это язык статистического программирования. Это означает, что Python более универсален и может использоваться для более широкого круга задач, таких как веб-разработка, манипулирование данными и машинное обучение.
Использует ли Google R?
R используется в управлении данными, анализе данных, экономическом прогнозировании и принятии бизнес-решений в Google.
Может ли Python делать все, что может R?
Когда дело доходит до анализа данных и науки о данных, большинство вещей, которые вы можете сделать в R, можно сделать и в Python, и наоборот. Обычно новые алгоритмы обработки данных реализуются на обоих языках. Но производительность, синтаксис и реализации могут различаться на двух языках для определенных алгоритмов.
Должен ли я сначала изучить R или Python?
Р: R намного лучше Python с точки зрения визуализации данных. R был разработан для отображения результатов статистического анализа, а основной графический модуль упрощал построение простых диаграмм и графиков. ggplot2 также можно использовать для создания более сложных графиков, таких как сложные диаграммы рассеяния с линиями регрессии.
R против Python | Что лучше для анализа данных?
Почему язык R такой плохой?
R ужасен, особенно для непрофессиональных программистов, и это абсолютная катастрофа для приложений, в которых он обычно используется, а именно для статистики для научных приложений. Причина в его сильной склонности к молчаливому сбою (а в случае с RStudio он часто продолжает работать, даже если он действительно терпит неудачу).
Каковы плюсы и минусы Python по сравнению с R?
Python имеет простой синтаксис и его легко изучить. R имеет относительно сложный синтаксис, и кривая обучения непроста. Статистические пакеты Python менее мощны. Статистические пакеты R очень мощны.
Что сложнее: R или Python?
Если это ваш первый опыт программирования, код Python может показаться вам более простым в освоении и более широко применимым. Однако, если вы уже имеете некоторое представление о языках программирования или имеете конкретные карьерные цели, связанные с анализом данных, язык R может быть более адаптирован к вашим потребностям.
Python сложнее, чем R?
R может оказаться сложным для изучения новичками из-за его нестандартизированного кода. Python обычно проще для большинства учащихся и имеет более плавную линейную кривую. Кроме того, Python требует меньше времени на кодирование, поскольку его проще поддерживать и его синтаксис аналогичен английскому языку.
Почему люди используют Python для всего?
Python — это язык общего назначения, то есть его можно использовать для создания множества различных программ, и он не специализирован для решения каких-либо конкретных задач. Эта универсальность, а также удобство для начинающих сделали его сегодня одним из наиболее используемых языков программирования.
Должен ли я изучать SQL или Python?
Например, если вы интересуетесь областью бизнес-аналитики, изучение SQL, вероятно, будет лучшим вариантом, поскольку большинство задач аналитики выполняются с помощью инструментов BI, таких как Tableau или PowerBI. Напротив, если вы хотите продолжить карьеру исключительно в области науки о данных, вам лучше сначала изучить Python.
Почему статистики используют R вместо Python?
С другой стороны, R предназначен исключительно для статистики и анализа данных, его графики более красивы и настраиваемы, чем графики в Python. R использует подход Grammar of Graphics для визуализации данных в своей библиотеке #ggPlot2, что обеспечивает широкие возможности интуитивной настройки, которых нет в Python.
Почему люди предпочитают R Python?
Если вы увлечены статистическими расчетами и визуализацией данных при анализе данных, R может вам подойти. Если, с другой стороны, вы хотите стать специалистом по данным и работать с большими данными, искусственным интеллектом и алгоритмами глубокого обучения, Python подойдет лучше.
Когда использовать R против Python Reddit?
В контексте биомедицинских данных сначала изучите Python, затем изучите достаточно R, чтобы иметь возможность выполнить анализ, если только лаборатория, в которой вы работаете, не зависит от R, в этом случае изучите R и заполните пробелы достаточным количеством Python для упрощения написания сценариев. Если вы изучите и то, и другое, вы сможете писать код на Python с помощью rpy.
Стоит ли изучать R и Python?
В общем, вам не следует выбирать между R и Python, а вместо этого следует стремиться иметь оба инструмента в своем наборе инструментов. Инвестировать свое время в приобретение практических знаний двух языков стоит и практично по нескольким причинам.
Python более востребован, чем R?
R менее популярен, чем Python, но по-прежнему широко известен. Он не удобен для новичков и требует сложного обучения, поскольку его синтаксис трудно читать и требует от программистов писать больше строк кода даже для простых операций. R в основном используется для комплексного анализа данных в науке о данных.
Почему изучение R так сложно?
R известен своей сложностью в изучении. Во многом это связано с тем, что R сильно отличается от многих языков программирования. Синтаксис R, в отличие от таких языков, как Python, очень сложен для чтения. Базовые операции, такие как выбор, именование и переименование переменных, в R более запутаны, чем в других языках.
