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C'è un acceso dibattito sull'argomento di quale linguaggio sia più adatto alla scienza dei dati: R o Python. La risposta è entrambe. Le persone spesso si confondono confrontando le funzionalità di R e Python, ma dobbiamo capire che le caratteristiche da sole non possono definire l'idoneità di nessun linguaggio. Sia R che Python hanno le loro caratteristiche specifiche adatte per la scienza dei dati e le applicazioni di analisi. Ci possono essere alcune situazioni in cui una lingua è più preferita dell'altra, ma ciò non significa che l'altra lingua sia inutile. (Per ulteriori informazioni sulla scienza dei dati, vedere 7 passaggi per l'apprendimento del data mining e della scienza dei dati.)
Cosa sono R e Python?
R è un linguaggio open source sviluppato a metà degli anni '90 come variazione del linguaggio S. È stato sviluppato da Robert Gentleman e Ross Ihaka. È stato progettato per semplificare l'esperienza di programmazione. Oggi viene ampiamente utilizzato per la ricerca, le imprese e gli accademici. Grazie al suo utilizzo in molti campi, è uno dei linguaggi di programmazione statistica più popolari. È abbastanza semplice da usare, ma può essere un po 'difficile per chi è completamente nuovo alla programmazione. Tuttavia, possono imparare di più dalle diverse risorse disponibili su Internet.
Python è stato creato all'inizio degli anni '90 da Guido Van Rossum. Si concentra sulla facilità di codifica e maggiore adattabilità. Python è ampiamente utilizzato da quei programmatori che vogliono avere un maggiore controllo sui codici che creano per un'analisi dei dati più rapida ed efficiente. È anche usato per speciali tecniche statistiche nel loro codice per farlo funzionare ancora più velocemente. Il linguaggio di programmazione è molto facile da usare e da imparare. È anche molto flessibile e può essere utilizzato per creare esattamente ciò che l'utente desidera creare.
