Python と R ではどちらが難しいですか?

データ サイエンスの世界の入り口では、初心者は常に困惑の表情で顔を見合わせます。R 言語と Python の 2 つの巨人は、それぞれが支配的であり、火と水のようなものであり、初心者にとっては多くの疑問を引き起こします。 —

◆ プログラミングの基礎がまったくありません。始めるにはどれを選択すればよいですか?

◆ 私は XX 専攻を勉強していますが、R 言語と Python を使用するべきですか? (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )

◆ 長所と短所は何ですか? RとPythonどっちが難しいの？

◆ 将来的には、給料が高く選択肢が広がり、どちらの仕事が人気になるでしょうか？

#R 言語

R は統計学者によって開発され、統計分析、描画、データマイニングという重要な使命を持って生まれました。したがって、R 言語システムには統計原理と知識が豊富にあります。

統計に関する知識があれば、R を使用すると、さまざまなモデルや複雑な数式をより楽しく新鮮に使用できるようになります。対応するパッケージを常に見つけることができ、わずか数行で呼び出すことができるからです。コード。

Python

Python の創設者の当初の意図は、プロ以外のプログラマ向けに設計されたオープン言語であることでした。ラベルはエレガント、クリア、そしてシンプルです。そのため、「人生は短い、私は Python を使います」と歌う人が常にいます。

データ分析、Web クローラー、プログラミング開発、人工知能など。多機能なグルー言語である Python の使用目的と学習パスはさらに多様です。

実際のところ、私たちは全員の知識背景や学習コストを理解しているわけではないため、この質問で白黒はっきりとした絶対的な答えを出すことはできません。これが、さまざまなフォーラムで R と Python のユーザーが、使い始めるのがどれほど難しいかについて常に異なる意見を持っている理由です。

R 言語

R を学び始めました。最も基本的な知識と言語ロジックを理解すれば、始めるのは難しくありません。また、数理統計の基礎がしっかりしていれば、安心して学習できると思いますが、逆に全く数学の知識がない場合は、かなり難易度が上がったと感じるでしょう。

Python

Python は読みやすさと使いやすさを重視しており、学習曲線は比較的緩やかです。初心者にとっては比較的優しいですが、より深く学び、方向性を広げたい場合は、やはり多くのパッケージの知識と使い方を習得する必要があります。

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