Wat zijn de verschillen tussen Python en R?
Naast bovenstaande overeenkomsten zijn er ook verschillen. Het is belangrijk om op de hoogte te zijn van deze verschillen voordat je de keuze maakt voor één van de twee talen.
• R is veel lastiger te leren als je nog geen programmeerkennis hebt. Python code is intuïtief waardoor je ook als leek op het gebied van programmeren snel begrijpt wat er staat in een Python script.
• R wordt gebruikt door academici en binnen R&D afdelingen, Python door ontwikkelaars/ programmeurs
• Python is beter met big data toepassingen dan R
• Python is leidend in machine learning en kunstmatige intelligentie
• Het overgrote deel van data-analyses kan in Python gedaan worden met slechts enkele packages (Numpy, Pandas, Scikit-learn, en Seaborn)
• Python integreert beter in applicaties of websites
• R is echt voor statistische analyses, Python breder toepasbaar. Hierdoor is R vooral geschikt voor zeer specifieke analytische werkzaamheden waar specialistische packages voor ontwikkeld zijn.
• Python code is robuuster en makkelijker te onderhouden dan R code.
• R heeft standaard mooie mogelijkheden om output van analyses te communiceren, in Python is dit minder. Python heeft hier wel een grote inhaalslag gemaakt, waardoor verschillen kleiner zijn geworden.
Naast bovenstaande overeenkomsten zijn er ook verschillen. Het is belangrijk om op de hoogte te zijn van deze verschillen voordat je de keuze maakt voor één van de twee talen.
• R is veel lastiger te leren als je nog geen programmeerkennis hebt. Python code is intuïtief waardoor je ook als leek op het gebied van programmeren snel begrijpt wat er staat in een Python script.
• R wordt gebruikt door academici en binnen R&D afdelingen, Python door ontwikkelaars/ programmeurs
• Python is beter met big data toepassingen dan R
• Python is leidend in machine learning en kunstmatige intelligentie
• Het overgrote deel van data-analyses kan in Python gedaan worden met slechts enkele packages (Numpy, Pandas, Scikit-learn, en Seaborn)
• Python integreert beter in applicaties of websites
• R is echt voor statistische analyses, Python breder toepasbaar. Hierdoor is R vooral geschikt voor zeer specifieke analytische werkzaamheden waar specialistische packages voor ontwikkeld zijn.
• Python code is robuuster en makkelijker te onderhouden dan R code.
• R heeft standaard mooie mogelijkheden om output van analyses te communiceren, in Python is dit minder. Python heeft hier wel een grote inhaalslag gemaakt, waardoor verschillen kleiner zijn geworden.