Python ist eine breitere Sprache als R und auch in der datenwissenschaftlichen Welt führend. Es gibt weniger Analyseoptionen als in R, aber mit Python können Sie andererseits bessere Analysen in großem Maßstab (Big Data) oder in breiteren Anwendungen oder Websites durchführen. Python macht einen beeindruckenden Fortschritt auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz / des maschinellen Lernens. Aus BI-Sicht eignet sich Python sehr gut zum Abrufen, Bereinigen und Schreiben von Daten. Pandas (Python-Bibliothek) eignet sich sehr gut zur Datenanalyse und -manipulation. Matplotlib wird zur Visualisierung von Pandas-Datenrahmen verwendet. Auch hier wird es für Produktionszwecke (Endbenutzer) eher ausgewählt Qlik oder Power BI. Das Jupyter-Notizbuch dient dazu, die Analyse klar und transparent zu machen.
R ist eine Sprache, in der Sie spezielle und allgemeine statistische Analysen durchführen. Die enorme Datenbank mit Paketen (mehr als zehntausend) stellt sicher, dass Sie für fast jede Analyse perfekt mit R arbeiten können. Die Sprache wurde von Wissenschaftlern und Statistikern entwickelt und hat eine sehr solide Basis. Darüber hinaus gibt es in R gute Möglichkeiten, Ergebnisse zu melden und zu visualisieren. Dies ist jedoch bei weitem nicht so vollständig und freundlich wie in Qlik oder Power BI. Sie sehen häufig, dass Sie diese Funktion verwenden, wenn Sie explorativ nachforschen und das Endergebnis mit den Geschäftsbenutzern auf anderen Plattformen wie z Qlik und Power BI.
Zusätzlich zu den obigen Ähnlichkeiten gibt es auch Unterschiede. Es ist wichtig, sich dieser Unterschiede bewusst zu sein, bevor Sie eine der beiden Sprachen auswählen.
• R ist viel schwieriger zu lernen, wenn Sie noch keine Programmierkenntnisse haben. Python-Code ist intuitiv, sodass Sie selbst als Laie auf dem Gebiet der Programmierung schnell verstehen, was in einem Python-Skript enthalten ist.
• R wird von Wissenschaftlern und in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen verwendet, Python von Entwicklern / Programmierern
• Python ist mit Big-Data-Anwendungen besser als R.
• Python ist führend im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
• Die überwiegende Mehrheit der Datenanalysen kann in Python mit nur wenigen Paketen durchgeführt werden (Numpy, Pandas, Scikit-learn und Seaborn).
• Python lässt sich besser in Anwendungen oder Websites integrieren
• R ist wirklich für statistische Analysen, Python allgemeiner anwendbar. Dies macht R besonders geeignet für sehr spezifische analytische Aktivitäten, für die spezielle Pakete entwickelt wurden.
Python-Code ist robuster und einfacher zu warten als R-Code.
• R hat standardmäßige nette Optionen für die Kommunikation der Ausgabe von Analysen, in Python ist dies weniger. Python hat hier viel aufgeholt, so dass die Unterschiede kleiner geworden sind.