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どの言語がデータサイエンスに適しているかというトピックに関して、RまたはPythonという非常に熱い議論があります。 答えは両方です。 RとPythonの機能を比較することで混乱することがよくありますが、機能だけでは言語の適合性を定義できないことを理解する必要があります。 RとPythonの両方には、データサイエンスおよび分析アプリケーションに適した独自の特定の機能があります。 ある言語が他の言語よりも優先される場合もありますが、それは他の言語が役に立たないという意味ではありません。 （データサイエンスの詳細については、「データマイニングとデータサイエンスを学習するための7つのステップ」を参照してください。）
RとPythonとは何ですか？
Rは、S言語のバリエーションとして1990年代半ばに開発されたオープンソース言語です。 Robert GentlemanとRoss Ihakaによって開発されました。 プログラミングエクスペリエンスを合理化するために設計されました。 今日では、研究、企業、学問に広く使用されています。 多くの分野で使用されているため、最も一般的な統計プログラミング言語の1つです。 使い方は非常に簡単ですが、プログラミングがまったく初めての人にとっては少し難しいかもしれません。 しかし、彼らはインターネットで利用可能なさまざまなリソースからより多くを学ぶことができます。
Pythonは、1990年代初期にGuido Van Rossumによって作成されました。 コーディングの容易さと適応性の向上に焦点を当てています。 Pythonは、より高速で効率的なデータ分析のために作成するコードをより詳細に制御したいプログラマーによって広く使用されています。 また、コードで特別な統計手法を使用して、さらに高速に動作させるためにも使用されます。 プログラミング言語は非常に使いやすく、学ぶことができます。 また、非常に柔軟性があり、ユーザーが作成したいものを正確に作成するために使用できます。
