Innehållsförteckning:
Det diskuteras mycket hett om vilket språk som är mer lämpat för datavetenskap: R eller Python. Svaret är båda. Människor blir ofta förvirrade genom att jämföra funktionerna i R och Python, men vi måste förstå att funktioner ensamma inte kan definiera lämpligheten för något språk. Både R och Python har sina egna specifika funktioner som är lämpliga för datavetenskap och analysapplikationer. Det kan finnas vissa situationer där ett språk är mer föredraget än det andra, men det betyder inte att det andra språket är värdelöst. (För att lära dig mer om datavetenskap, se 7 steg för att lära mig datainrinning och datavetenskap.)
Vad är R och Python?
R är ett öppet källspråk som utvecklades under mitten av 1990-talet som en variation av S-språket. Det utvecklades av Robert Gentleman och Ross Ihaka. Det designades för att effektivisera programmeringsupplevelsen. Numera används den i stor utsträckning för forskning, företag och akademiker. På grund av dess användning inom många områden är det ett av de mest populära statistiska programmeringsspråken. Det är ganska enkelt att använda, men det kan vara lite svårt för dem som är helt nya i programmeringen. Men de kan lära sig mer från de olika resurserna som finns tillgängliga på internet.
Python skapades under början av 1990-talet av Guido Van Rossum. Den fokuserar på enkel kodning och mer anpassningsförmåga. Python används ofta av de programmerare som vill ha större kontroll över koderna de gör för snabbare och effektivare dataanalys. Det används också för speciella statistiska tekniker i deras kod för att få det att fungera ännu snabbare. Programmeringsspråket är mycket enkelt att använda och lära sig. Det är också mycket flexibelt och kan användas för att skapa exakt vad användaren vill skapa.
