Wie zich voor het eerst verdiept in de wereld van complexe data analyses kan overweldigd worden door de verschillende programmeertalen waar je in kunt werken.
Twee talen die altijd in verband worden gebracht met het werk als data scientist zijn R en Python. Op het eerste gezicht lijken de mogelijkheden van deze talen erg op elkaar, maar voor de kenner zijn er duidelijke verschillen. Dus wat zijn de voordelen van R vs Python en andersom? En zijn er overeenkomsten? Ben jij klaar voor analysemogelijkheden die verder gaan dan mogelijkheden in Excel of SQL?
In dit blog gaan we in op:
- Wat is R?
- Wat is Python?
- Wat zijn overeenkomsten tussen R en Python?
- Wat zijn verschillen tussen R en Python?
- Past R of Python beter bij mij?
Wat is R?
R is een taal waarin je gespecialiseerde en algemene statistische analyses kunt uitvoeren. De enorme database met packages (meer dan tienduizend) zorgt ervoor dat je voor vrijwel iedere analyse perfect terecht kunt in R. De taal is ontwikkeld door academici en statistici en heeft dus een zeer gedegen basis. Bovendien zijn er goede mogelijkheden binnen R voor het rapporteren en visualiseren van uitkomsten.
Wat is Python?
Python is een bredere taal dan R en is bovendien toonaangevend in de data science wereld. Er zijn wat minder analysemogelijkheden dan in R, maar daarentegen kun je met Python beter analyses op grote schaal (big data) uitvoeren of binnen bredere applicaties of websites. Daarnaast is Python aan een indrukwekkende opmars bezig op het gebied van kunstmatige intelligentie/ machine learning.
Wat zijn overeenkomsten?
Voor de meeste data-analyses zou je beide talen kunnen gebruiken, dit is direct de duidelijkste overeenkomst. Enkele andere gelijkenissen:
- Allebei de talen zijn open-source. Dit betekent dat zowel Python als R gratis beschikbaar zijn en doorontwikkeld worden door een community.
- R en Python kennen allebei een actieve community waarin je terecht kunt met vragen en waarin voortdurend nieuwe stappen worden gezet om de toepassingen van de talen verder door te ontwikkelen.
- Data scientists met kennis van één van de twee talen verdienen ongeveer evenveel. In die zin is de kennis dus ongeveer even waardevol als je dit in geld uitdrukt.
- Beide talen kennen een steeds breder toepassingsgebied in bijvoorbeeld sectoren als de overheid, industrie, zorg en binnen expertisegebieden als marketing, HR analytics, logistiek of finance.
Wat zijn verschillen?
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.
Past R of Python beter bij mij?
Wil je een goede data scientist worden? Dan leer je in de ideale wereld beide talen. Omdat iedere taal unieke kwaliteiten heeft zul 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 bioinformatica de logische keuze. Je kunt hier achter 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: hoe lang duurt het om Python te leren?
- Zit je in een software ontwikkel omgeving? 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 te voren uit welke taal de meest passende packages heeft, maar 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.
Wil je nog veel meer leren over Python en Data Science? Schrijf je dan in voor onze Python training voor data science, onze machine learning cursus, of voor onze data science opleiding en leer met vertrouwen te programmeren en analyseren in Python. Nadat je een van onze trainingen hebt gevolgd kun je zelfstandig verder aan de slag. Je kunt ook altijd even contact opnemen als je een vraag hebt.
Download één van onze opleidingsbrochures voor meer informatie
Rik is data scientist en marketeer bij Data Science Partners. Vanuit zijn achtergrond op de Technische Universiteit Eindhoven heeft hij veel affiniteit met data. Na zijn studie heeft hij als consultant altijd met data gewerkt en tevens ervaring opgedaan in het geven van trainingen.
