Python versus R: wat is beter voor da­ta­we­ten­schap?

Als u moet kiezen tussen Python en R, zal het project dat u gepland heeft een door­slag­ge­ven­de factor zijn. Terwijl R beter is voor sta­tis­tie­ken en het vi­su­a­li­se­ren van re­sul­ta­ten, heeft Python een breed scala aan functies en op­los­sin­gen.

Wat zijn Python en R?

Als je wilt leren pro­gram­me­ren en op zoek bent naar een taal die geschikt is voor onderzoek met analyses en sta­tis­tie­ken, kom je vroeg of laat zeker Python en R tegen. Deze twee pro­gram­meer­ta­len worden veel gebruikt in da­ta­we­ten­schap, voor­spel­len­de analyses en da­ta­vi­su­a­li­sa­tie, en hebben beide een grote ge­brui­kers­ge­meen­schap. Op het eerste gezicht hebben ze veel gemeen, maar hieronder gaan we ook in op hun ver­schil­len.

Wat zijn de voor- en nadelen van R?

R dankt zijn naam aan zijn ont­wik­ke­laars, Ross Ihaka en Robert Gentleman. Deze twee sta­tis­ti­ci van de Uni­ver­si­teit van Auckland ont­wik­kel­den en brachten de taal begin jaren negentig op de markt. Hun doel was een taal te ont­wik­ke­len waarmee complexe sta­tis­ti­sche analyses konden worden uit­ge­voerd en weer­ge­ge­ven. De oor­spron­ke­lij­ke doelgroep bestond uit mensen met uit­ge­brei­de kennis van sta­tis­tiek en pro­gram­me­ren. R is gebaseerd op de pro­gram­meer­taal S en is een gratis im­ple­men­ta­tie.

R kan worden ge­com­pi­leerd en draait op UNIX-platforms, Linux, Windows en Mac. Het wordt vooral gebruikt voor het ont­wik­ke­len van sta­tis­ti­sche software en het uitvoeren van diep­gaan­de data-analyses. Dankzij de talrijke bi­bli­o­the­ken kan R ook worden gebruikt voor grafische weergaven van data. De taal is open source en maakt deel uit van het GNU-project. Hoewel R in het verleden vooral in aca­de­mi­sche contexten werd gebruikt, kan het nu bogen op in­te­gra­tie met een aantal andere talen en programma’s en wordt het door veel bedrijven gebruikt.

Voordelen van R

• Open source: R is een taal voor iedereen, althans wat betreft kosten en be­schik­baar­heid. Het is volledig gratis en open source. Dat betekent dat u het kunt gebruiken of uit­brei­den naar gelang uw project vereist.
• Toe­pas­sings­ge­bied: Het feit dat R open source is, betekent ook dat er een aantal ge­brui­kers­aan­pas­sin­gen vrij be­schik­baar zijn gemaakt. De kans dat er al een oplossing voor uw probleem bestaat, is relatief groot. Ont­wik­ke­laars hebben al ongeveer 20.000 pakketten op basis van R gemaakt, die vaak op maat gemaakte op­los­sin­gen bieden voor ge­spe­ci­a­li­seer­de on­der­wer­pen.
• Com­pa­ti­bi­li­teit: R werkt op een aantal ver­schil­len­de platforms en heeft in­ter­fa­ces met ver­schil­len­de andere talen en databases. U kunt R dus ge­mak­ke­lijk gebruiken voor een deel van uw project en het in een grotere context in­te­gre­ren.
• Ge­brui­kers­in­ter­fa­ce: Er is een grafischeinterface ont­wik­keld om de taal ge­bruiks­vrien­de­lij­ker te maken. De interface, Rstudio genaamd, maakt het aan­zien­lijk een­vou­di­ger om met R-code te werken, waardoor projecten sneller kunnen worden ge­ïm­ple­men­teerd. Pakketten zoals Plotly maken het ook een­vou­di­ger om vi­su­a­li­sa­ties in de vorm van grafieken en dia­gram­men te maken.
• Community: R heeft een en­thou­si­as­te community achter zich staan. Veel R-ge­brui­kers zijn experts in hun vakgebied en kunnen waar­de­vol­le tips geven voor het oplossen van uw problemen. De brede community betekent ook dat er een overvloed aan do­cu­men­ta­tie en de extra pakketten en bi­bli­o­the­ken zijn die we hierboven hebben genoemd.

Nadelen van R

• Pres­ta­ties: R is geen trage of zwakke taal, maar bij grotere datasets kunt u ver­tra­gin­gen on­der­vin­den. Een van de redenen hiervoor is de single-thread-ver­wer­king, waarbij slechts één CPU tegelijk kan worden gebruikt.
• Leercurve: Aangezien R meestal zonder grafische interface wordt aan­ge­bo­den, kan het een be­hoor­lij­ke leercurve met zich mee­bren­gen. Het kan even duren voordat u de ver­schil­len­de no­ta­tie­re­gels, be­per­kin­gen en ei­gen­aar­dig­he­den van de taal onder de knie hebt. Kennis van sta­tis­tiek is ook een be­lang­rij­ke voor­waar­de om met R te kunnen werken. Bekijk onze R-tutorial voor beginners om een eerste indruk van de taal te krijgen.

Wat zijn de voor- en nadelen van Python?

Python is aan­zien­lijk bekender dan R en wordt door miljoenen mensen we­reld­wijd gebruikt. De taal is in 1991 ont­wik­keld door Guido van Rossum en heeft altijd als doel gehad om zo eenvoudig mogelijke code te bieden. Veel termen in de taal zijn recht­streeks uit het Engels over­ge­no­men, waardoor deze ge­mak­ke­lij­ker te begrijpen is. Python-code is ook erg duidelijk en ge­mak­ke­lijk te lezen. Het is plat­for­mon­af­han­ke­lijk en ob­ject­ge­o­ri­ën­teerd. Dankzij de grote community en de open-sour­ce­aan­pak zijn er tal van pakketten be­schik­baar op het gebied van deep learning, AI en da­ta­we­ten­schap. Bekijk onze Python-tutorial voor meer in­for­ma­tie over de taal.

Voordelen van Python

• Veel­zij­dig­heid: Python is in alle opzichten een veel­zij­di­ge taal. Het kan op ver­schil­len­de gebieden worden gebruikt en maakt het zo mogelijk om projecten ho­lis­tisch aan te pakken. Het is ook plat­for­mon­af­han­ke­lijk, wat betekent dat het op ver­schil­len­de systemen kan worden gebruikt. En het heeft talrijke in­ter­fa­ces met andere programma’s, talen en databases.
• Open source: Net als R is Python ook open source en vrij be­schik­baar. De verdere ont­wik­ke­ling van Python wordt ge­co­ör­di­neerd door de Python Software Foun­da­ti­on, maar elke gebruiker kan de taal aanpassen voor zijn eigen projecten.
• Reik­wijd­te: Python-ge­brui­kers hebben een grote ver­schei­den­heid aan pakketten ont­wik­keld. Er zijn meer dan 300.000 op­los­sin­gen be­schik­baar om te down­lo­a­den. Dat maakt het werken aan de meeste projecten aan­zien­lijk een­vou­di­ger.
• Leercurve: Python is een van de een­vou­dig­ste pro­gram­meer­ta­len die er zijn. Ondanks zijn in­druk­wek­ken­de reik­wijd­te kan het in relatief korte tijd worden geleerd en gebruikt. De code is ook relatief duidelijk, wat het ge­mak­ke­lij­ker maakt om in teams te werken en zelf kleine projecten te im­ple­men­te­ren.
• Community: Python heeft een grote community die voort­du­rend do­cu­men­ta­tie en bi­bli­o­the­ken creëert. Deze community staat bekend als be­hulp­zaam en on­der­steu­nend, dus als je vragen of problemen hebt, vind je waar­schijn­lijk wel iemand die je kan helpen.

Nadelen van Python

• Pres­ta­ties: Als dy­na­mi­sche taal zou Python zeker sneller kunnen zijn. Dat geldt vooral voor grote datasets, waardoor veel pro­gram­meurs in dat geval op zoek gaan naar al­ter­na­tie­ven.
• Fouten: Python is geen bijzonder fout­ge­voe­li­ge taal, maar als je een fout in de code hebt gemaakt, kom je daar pas tijdens de uit­voe­ring achter. Re­gel­ma­tig en uit­ge­breid testen is daarom erg be­lang­rijk bij het werken met Python.
• Vi­su­a­li­sa­tie: Python schiet ook tekort als het gaat om het vi­su­a­li­se­ren van sta­tis­ti­sche waarden en re­sul­ta­ten. Er zijn maar een paar tools die echt be­vre­di­gen­de re­sul­ta­ten kunnen leveren.
• Mobiele apparaten: Python is niet optimaal voor gebruik op mobiele apparaten. Hoewel er een paar op­los­sin­gen voor zijn, kiezen de meeste app-ont­wik­ke­laars voor een al­ter­na­tie­ve taal met native com­pa­ti­bi­li­teit voor Android en iOS.

Wat is het verschil tussen Python en R?

Nu we beide talen af­zon­der­lijk hebben bekeken, gaan we enkele ver­schil­len tussen Python en R bekijken.

Syntaxis

De ver­schil­len tussen de syntaxis van de twee talen zijn meteen te zien. R ziet er als volgt uit:

$ R
> myString <- "Hello! You’re using R."
> print (myString)

Python is iets beknopter:

>>> print("Hello! You’re using Python.")

Andere ver­schil­len tussen Python en R

Naast de syntaxis zijn er nog enkele andere be­lang­rij­ke ver­schil­len tussen Python en R.

• Toe­pas­sin­gen: De twee talen hebben zeer ver­schil­len­de be­na­de­rin­gen. R is in de eerste plaats bedoeld voor sta­tis­ti­sche analyses en vi­su­a­li­sa­ties en is daar zeer goed in. Python heeft een veel bredere be­na­de­ring en is ook geschikt voor het pro­gram­me­ren van software en deep learning.
• Toe­pas­sings­ge­bied en po­pu­la­ri­teit: Steeds meer mensen gebruiken R buiten de aca­de­mi­sche wereld, maar de taal heeft nog steeds zijn wortels in de we­ten­schap. Python wordt door aan­zien­lijk meer ont­wik­ke­laars gebruikt. Dat betekent dat Python veel meer pakketten heeft dan R.
• Pres­ta­ties: R en Python zijn niet de snelste talen die er zijn. Python is echter iets sneller en krach­ti­ger dan R.
• Formaten: Python kan met ver­schil­len­de ge­ge­vens­for­ma­ten werken, maar R is beperkter. CSV-, Excel- en tekst­be­stan­den zijn de enige formaten die zonder extra tools worden on­der­steund.

Python versus R: welke taal moet je leren?

Welke taal komt als beste uit de bus, Python of R? Het zijn allebei zeer krachtige talen, dus het antwoord hangt sterk af van wat u wilt doen. Als u voor­na­me­lijk sta­tis­ti­sche modellen wilt maken en vi­su­a­li­se­ren, is R de betere keuze. Als uw project verder gaat dan sta­tis­tiek, biedt Python u veel meer mo­ge­lijk­he­den.