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  • 「データ分析をやるならRとPythonのどちらを使うべき?」への個人的な回答 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ 2022.10
    • 例えば一連のデータ分析作業をバッチ処理にしてシステム上で回すというケースでは、Pythonの方が使いやすい
    • 「説明」を目的とする統計学的な処理はRの方がPythonよりも使いやすい
    • 例えば「バルクでCSVファイルに格納されたデータを都度貰ってはその度ごとにデータの性質を精査し、その性質に応じてカスタマイズされた分析処理をする」みたいなケースではRの方がやりやすい
    • 「予測」を目的とする機械学習的な処理はPythonの方がRよりも使いやすい
    • ベイジアンは以前とは異なりRとPythonとで差がなくなってきているが、まだRの方が比較的楽
    • Deep LearningはむしろRで使えるフレームワークが殆どなくPythonが必須に近い
    • 統計分析・機械学習であってもソフトウェア開発を本業にするならC++など速い言語が必須
    • 結論から言うと「その時々のテーマと必要に応じてRとPythonを巧みに使い分けるべし、そのためにも両方とも習得しておこう」というのが僕の個人的な回答です。

書籍

データサイエンティスト/データアナリスト

活用事例

ビジネスインテリジェンス/PowerBIなど


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Last-modified: 2022-11-19 (土) 08:15:05 (8d)