¿Con qué lenguaje es más fácil empezar, Python o R?
1. Definición de lenguaje:
Python es un lenguaje de programación informática multiplataforma.
Es un lenguaje de scripting de alto nivel que combina interpretación, compilación, interactividad y orientación a objetos. Fue diseñado originalmente para escribir scripts automatizados (shells). A medida que la versión se actualiza constantemente y se agregan nuevas características del lenguaje, se utiliza cada vez más para el desarrollo de proyectos independientes a gran escala.
R es un lenguaje y entorno operativo para análisis estadístico y gráficos. R es un software gratuito, gratuito y de código abierto que pertenece al sistema GNU. Es una excelente herramienta para computación estadística y gráficos estadísticos.
2. Grupos aplicables:
El lenguaje R se utiliza ampliamente en la investigación académica y el trabajo de investigación, y gradualmente se ha extendido a los círculos corporativos y empresariales. Los diferentes grupos de usuarios requieren conocimientos de informática. En comparación con el código no estándar de R, Python es una sintaxis bien conocida. Es una herramienta simple que es particularmente amigable para personas con un poco de base en programación. Puede reducir los obstáculos en el proceso de programación. Los principiantes en programación sin conocimientos básicos de programación también pueden comenzar con Python. como finanzas, atención médica y administración.
3. Dificultad de aprendizaje:
Cuando comienzas a aprender el lenguaje R, necesitas comprender los conocimientos y la lógica del lenguaje más básicos. una buena base en estadística matemática, será más fácil de aprender. Por el contrario, si no tienes experiencia en matemáticas, será más difícil aprender los valores de Python, la legibilidad y la facilidad de uso; La dificultad de aprendizaje es relativamente suave, es muy amigable para los principiantes y tiene muchas direcciones de empleo.
4. Dirección de empleo:
Escenarios de R: exploración de datos, análisis estadístico, visualización de datos; puestos: analistas de datos, científicos de datos, analistas de inversiones, personal fiscal, gerentes, investigadores científicos, etc.
Escenarios de Python: análisis de datos, rastreadores web, programación de sistemas, procesamiento de gráficos, procesamiento de textos, programación de bases de datos, programación de redes, programación web, conexión de bases de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático, etc.; posiciones de arquitecto de datos; , Analistas de datos, ingenieros de datos, científicos de datos, desarrolladores de programas, etc.