Índice:
Há um debate muito quente sobre o tópico de qual linguagem é mais adequada para a ciência de dados: R ou Python. A resposta é ambas. As pessoas geralmente ficam confusas comparando os recursos do R e Python, mas precisamos entender que somente os recursos não podem definir a adequação de qualquer linguagem. O R e o Python têm seus próprios recursos específicos, adequados para aplicativos de ciência de dados e análises. Pode haver algumas situações em que um idioma é mais preferido que o outro, mas isso não significa que o outro idioma seja inútil. (Para saber mais sobre ciência de dados, consulte 7 etapas para aprender mineração de dados e ciência de dados.)
O que são R e Python?
R é uma linguagem de código aberto que foi desenvolvida em meados da década de 90 como uma variação da linguagem S. Foi desenvolvido por Robert Gentleman e Ross Ihaka. Foi projetado para otimizar a experiência de programação. Atualmente, está sendo amplamente utilizado em pesquisas, empresas e acadêmicos. Devido ao seu uso em muitos campos, é uma das linguagens de programação estatística mais populares. É bastante simples de usar, mas pode ser um pouco difícil para quem é completamente novo em programação. No entanto, eles podem aprender mais com os diferentes recursos disponíveis na internet.
O Python foi criado no início dos anos 90 por Guido Van Rossum. Ele se concentra na facilidade de codificação e mais adaptabilidade. O Python está sendo amplamente utilizado pelos programadores que desejam ter maior controle sobre os códigos criados para uma análise de dados mais rápida e eficiente. Ele também é usado para técnicas estatísticas especiais em seu código para fazê-lo funcionar ainda mais rápido. A linguagem de programação é muito fácil de usar e aprender. Também é muito flexível e pode ser usado para criar exatamente o que o usuário deseja criar.
