Home
Nieuws
Werken bij
Contact
NL EN DE
Sluit menu
Sluit menu
Open het menu
sluit het menu

Python of R?

2 programmeertalen - dat zijn de verschillen
Als we het hebben over data science dan zijn er twee programmeertalen die veel gebruikt worden namelijk Python en R. Uiteraard zijn er nog veel meer talen zoals SQL, MatLab, Julia etc. maar deze twee talen springen eruit onder de typische gebruikersgroep zijnde data wetenschappers (data scientist). We zien overigens de laatste jaren ook een groei in data analisten die steeds meer met deze tools gaan werken. Op het eerste gezicht lijken de mogelijkheden van Python en R erg op elkaar, maar voor de kenner zijn er duidelijke verschillen. Hieronder een korte uiteenzetting over de verschillen, overeenkomsten en aanbevelingen vanuit Victa.
Hoe maak ik een keuze?
Wil je een goede data scientist worden? Dan leer je in de ideale wereld beide talen. Omdat iedere taal unieke kwaliteiten heeft moet je jezelf als data scientist onderscheiden als je kunt werken met beide talen. Helaas is dit niet voor iedereen mogelijk gezien de tijdsinvestering die met het leren van beide talen gepaard gaat.

Om je te helpen met het maken van een goede keuze in jouw situatie kun je jezelf de volgende vragen stellen:
  • Wat gebruiken mijn collega’s? Door zoveel mogelijk in dezelfde taal te werken breng je enorme voordelen voor jezelf en voor de organisatie. Je kunt samen nadenken als je vastloopt, sneller werken door samen aan andere aspecten van een probleem te werken, of voortbouwen op wat er al is binnen jouw organisatie.
  • Wat gebruiken concurrenten? In bepaalde sectoren kan een van de twee talen toonaangevend zijn. Zo is R in de bio informatica de logische keuze. Je kunt erachter komen door gesprekken aan te gaan met con-collega's, door beschikbare packages te bekijken, of door vragen te stellen in online communities.
  • Ken je al een andere programmeertaal? Zo niet, dan is Python een stuk toegankelijker. Lees ook: hoelang duurt het om Python te leren?
  • Zit je in een software ontwikkelomgeving? Kies dan voor Python i.v.m. mogelijke integraties.
  • Wil je jouw analyses in productie brengen binnen operationele processen? Dan is Python leren veel slimmer.
  • Wil je specialistische statistische analyses of onderzoek doen? Zoek van tevoren uit welke taal de meest passende packages heeft, de mogelijkheden binnen R zullen breder zijn.
  • Wil je je kans op een baan als data scientist maximaliseren? In vacatures wordt vaker Python dan R gevraagd.