開発ツール

「Python」と「R」--データサイエンスでのより良い選択肢は

データサイエンティストが適切な言語を選択できるよう、「Python」と「R」を10の領域で比較した記事をカリフォルニア大学デービス校教授がGitHubに投稿した。

 「Python」と「R」はデータサイエンティストの間で共通の議論になっている。どちらの言語もデータ作業に役立ち、とりわけ、データサイエンス職の求人票で最も頻繁に言及されるスキルのひとつとなっている。データサイエンス業務にとって、PythonとRはそれぞれ、さまざまなメリットとデメリットがあり、実際の作業に応じて選択する必要がある。

 データサイエンティストが適切な言語を選択できるよう、コンピューターサイエンスを専門とするカリフォルニア大学デービス校教授のNorm Matloff氏は、両言語に関する議論に光を当てようと、GitHubに記事を投稿した

 Matloff氏は、以下の10の領域でRとPythonを比較し、どちらがより優れた選択肢かを判断した。

編集部おすすめの関連記事

残り本文:約3383文字 ログインして続きを読んでください。

「開発ツール」で読まれている記事

TechRepublic Japanで人気の記事

編集部オススメ

トレンドまるわかり![PR]

財務・経理
人事・労務
マーケ・営業
購買・調達
生産・製造
データ分析
コミュニケーション
通信・通話
文書・コンテンツ
PC・モバイル
新興技術
ITインフラ
クラウドサービス
OS・ミドルウェア
開発
開発ツール
開発支援
ノンプログラミング開発ツール
データベース
運用
セキュリティ

ホワイトペーパーランキング

  1. AWSが提唱する、モダン分析プラットフォームのアーキテクチャと構築手法
  2. AWS資料、ジョブに特化した目的別データベースを選定するためのガイド
  3. 進化を遂げるパーソナライゼーション、企業に求められる変革とは
  4. 【事例】機器の老朽化・陳腐化、ストレージ運用の属人化…複数課題を一気に解決したカプコン
  5. 「日経225銘柄」企業の現状から読み解く、インターネットアクセスにおける業種別の弱点とは?

Follow TechRepublic Japan

このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。 これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。
Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。
[ 閉じる ]