Python vs. R: ข้อแตกต่างทั้งหมดและข้อใดเหมาะกับความต้องการของคุณมากกว่ากัน

Python vs. R เป็นภาษาโปรแกรมยอดนิยม 2 ภาษาที่ใช้สำหรับวิทยาการข้อมูล แต่แต่ละภาษาก็มีข้อดีของตัวเองที่ทำให้ภาษาหนึ่งเหมาะกับงานบางอย่างมากกว่าอีกภาษาหนึ่ง Python เป็นภาษาสำหรับใช้งานทั่วไปที่เก่งด้านการจัดการข้อมูล การพัฒนาเว็บ และการเรียนรู้ของเครื่อง ในขณะที่ R ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะโดยคำนึงถึงการคำนวณทางสถิติ

นอกจากนี้ Python ยังมีชุมชนขนาดใหญ่และแอปพลิเคชันที่หลากหลายกว่า R และการวิเคราะห์ทางสถิติในตัว ชุดเครื่องมือทำให้เร็วขึ้นและหลากหลายมากขึ้น อย่างไรก็ตาม R มีตัวเลือกการแสดงภาพที่ชัดเจนเช่นเดียวกับการสร้างแบบจำลองทางสถิติ ท้ายที่สุด ภาษาที่คุณเลือกขึ้นอยู่กับความต้องการและความชอบส่วนบุคคลของคุณ

Python vs. R: การเปรียบเทียบแบบเคียงข้างกัน

Python กับ R: ต่างกันอย่างไร

Python และ R เป็นภาษาโปรแกรมสองภาษาที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในวิทยาการข้อมูล ทั้งสองสามารถจัดการแง่มุมต่าง ๆ ของวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น การจัดการข้อมูล การสร้างภาพ และการเรียนรู้ของเครื่อง อย่างไรก็ตาม ควรคำนึงถึงความแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่างกัน

ประเภทข้อมูลและไลบรารี

Python และ R ต่างกันในแง่ของประเภทข้อมูลและไลบรารี Python เป็นภาษาโปรแกรมสำหรับใช้งานทั่วไปที่สามารถจัดการงานต่างๆ เช่น การพัฒนาเว็บ การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์ข้อมูล มีประเภทข้อมูลที่ใช้งานง่าย เช่น รายการ ทูเพิล และพจนานุกรม ซึ่งง่ายต่อการจัดการ นอกจากนี้ ไลบรารีมากมาย เช่น NumPy, Pandas และ Matplotlib ยังใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การจัดการ และงานการแสดงข้อมูล

ในทางกลับกัน R เป็นภาษาโปรแกรมทางสถิติที่ออกแบบมาสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการคำนวณ โดยมีข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น เวกเตอร์ เมทริกซ์ และกรอบข้อมูล ซึ่งเหมาะสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ R ยังมีไลบรารีมากมายเช่น dplyr, ggplot2 และ tidyr ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการจัดการข้อมูล การสร้างภาพ และการวิเคราะห์

Python เป็นที่รู้จักในด้านความสามารถในการเข้าถึงและความอเนกประสงค์ ทำให้แม้แต่โปรแกรมเมอร์มือใหม่ก็มีส่วนร่วมในการพัฒนาเว็บได้

ไวยากรณ์และความยืดหยุ่น

ไวยากรณ์ที่เข้าใจง่ายของ Python ทำให้เข้าถึงได้แม้กระทั่งโปรแกรมเมอร์มือใหม่ ในทำนองเดียวกัน ความคล้ายคลึงกับภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นๆ เช่น C++, Java และ Ruby ทำให้การสลับไปมาระหว่างกันง่ายขึ้น ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ Python ยังเป็นที่รู้จักในด้านความสามารถรอบด้าน — เหมาะสำหรับการพัฒนาเว็บ โครงการแมชชีนเลิร์นนิง และงานวิเคราะห์ข้อมูล

R มีไวยากรณ์ที่ซับซ้อนซึ่งอาจยากสำหรับผู้เริ่มต้นที่จะเรียนรู้ นอกจากนี้ ลักษณะที่แตกต่างจากภาษาโปรแกรมอื่นๆ ยังทำให้การสลับระหว่างภาษาเหล่านี้มีความท้าทายอีกด้วย R เป็นที่รู้จักจากความเก่งกาจในด้านการวิเคราะห์ทางสถิติและงานการแสดงข้อมูล ด้วยฟังก์ชันและแพ็กเกจที่มีอยู่แล้วภายในมากมายที่ปรับแต่งมาเพื่อจุดประสงค์นี้โดยเฉพาะ นักวิเคราะห์ข้อมูลพบว่าการทำงานทางสถิติใน R นั้นง่ายกว่าภาษาโปรแกรมอื่นๆ มาก

ความสามารถในการแสดงข้อมูล

ความแตกต่างที่สำคัญอีกประการหนึ่ง ระหว่าง Python และ R คือความสามารถในการแสดงข้อมูล Python มีไลบรารีมากมายสำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพ เช่น Matplotlib, Seaborn และ Plotly ซึ่งเป็นที่ทราบกันดีว่าใช้งานง่ายและมีความสามารถรอบด้าน ไลบรารีเหล่านี้มีตัวเลือกการแสดงภาพที่หลากหลาย เช่น แผนภูมิเส้น พล็อตกระจาย แผนที่ความร้อน และการแสดงภาพแบบโต้ตอบ ซึ่งจำเป็นในแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูลสมัยใหม่ นอกจากนี้ ไลบรารี Python เหล่านี้ยังทำให้การสร้างการแสดงข้อมูลแบบโต้ตอบเป็นเรื่องง่ายขึ้นอีกด้วย

ในทางกลับกัน R มีชื่อเสียงในด้านความสามารถในการแสดงข้อมูลที่น่าประทับใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ไลบรารี ggplot2 ของมันถูกใช้อย่างกว้างขวางในการผลิตกราฟิกและแผนภูมิคุณภาพสิ่งพิมพ์ ทำให้เป็นที่ชื่นชอบในหมู่นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักสถิติ การแสดงภาพของ R สามารถปรับแต่งได้อย่างมาก ทำให้การสร้างแผนภูมิที่ซับซ้อนที่มีหลายเลเยอร์และแง่มุมต่างๆ ง่ายขึ้นมาก นอกจากนี้ มีตัวเลือกการแสดงภาพที่หลากหลายใน R เช่น แผนภาพกระจาย ฮิสโตแกรม และแผนภาพกล่อง

เส้นโค้งแห่งการเรียนรู้และการสนับสนุนชุมชน

Python มีเส้นกราฟการเรียนการสอนที่ค่อนข้างตรงไปตรงมาซึ่งทำให้ผู้มาใหม่ง่ายขึ้น’การเรียนรู้ภาษา. นอกจากนี้ ไวยากรณ์ที่ตรงไปตรงมาและเอกสารประกอบที่ครอบคลุมทำให้การเขียนโค้ดง่ายขึ้นมากเช่นกัน อย่างไรก็ตาม ชุมชนออนไลน์ที่ใช้งานอยู่จะให้การสนับสนุนที่เป็นประโยชน์ผ่านฟอรัม บทแนะนำ และเอกสารประกอบ

ในทางกลับกัน R มีช่วงการเรียนรู้ที่สูงชันกว่า ซึ่งอาจทำให้ผู้เริ่มต้นเข้าใจได้ยาก ไวยากรณ์ที่ซับซ้อนและคำศัพท์ทางสถิติของ R อาจพิสูจน์ได้ยากสำหรับผู้มาใหม่ที่จะเข้าใจ โชคดีที่ R มีชุมชนนักสถิติและนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้งานอยู่ ซึ่งให้การสนับสนุนอย่างครอบคลุมผ่านฟอรัมออนไลน์ บทช่วยสอน และเอกสารประกอบ นอกจากนี้ ระบบนิเวศ R ยังมีแพ็คเกจและไลบรารีต่างๆ ทำให้การวิเคราะห์ทางสถิติง่ายขึ้น

การจัดการและทำความสะอาดข้อมูล

ไลบรารี Pandas ของ Python ถูกใช้อย่างกว้างขวางสำหรับงานเหล่านี้ ฟังก์ชันและวิธีการจัดการข้อมูล เช่น การผสานเฟรม การจัดการค่าที่ขาดหายไป การกรองข้อมูล ฯลฯ นอกจากนี้ ไลบรารีการล้างข้อมูลจำนวนมาก เช่น Regex หรือ NLTK เชี่ยวชาญในการล้างข้อมูลข้อความหรืองานประมวลผลล่วงหน้าตามลำดับ

บน ในทางกลับกัน ไลบรารี dplyr และ tidyr ของ R เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการจัดการข้อมูลและงานทำความสะอาด Dplyr มีฟังก์ชันต่างๆ สำหรับการกรอง จัดเรียง และสรุปข้อมูล ในขณะที่ tidyr เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการปรับรูปร่างเฟรมข้อมูลใหม่ R ยังมีแพ็คเกจต่างๆ สำหรับการล้างข้อมูลโดยเฉพาะ เช่น stringr หรือ tm ซึ่งเหมาะสำหรับการล้างข้อมูลข้อความและการประมวลผลล่วงหน้า

การผสานรวมกับเทคโนโลยีอื่น

Python และ R ต่างก็แข็งแกร่ง การรวมเข้ากับเทคโนโลยีอื่น ๆ Python มีความได้เปรียบเมื่อพูดถึงไลบรารีและเฟรมเวิร์กอื่นๆ สำหรับการพัฒนาเว็บ แมชชีนเลิร์นนิง ปัญญาประดิษฐ์ และวิทยาศาสตร์ข้อมูล เฟรมเวิร์กการพัฒนาเว็บของ Python เช่น Django หรือ Flask ใช้กันอย่างแพร่หลายในการสร้างเว็บแอปพลิเคชัน

ไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิง เช่น TensorFlow หรือ Keras ยังใช้ในการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้อีกด้วย นอกจากนี้ Python ยังมีความเข้ากันได้ที่แข็งแกร่งกับแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบคลาวด์ เช่น AWS, GCP และ Azure

R มีชุดไลบรารีที่น่าประทับใจสำหรับการทำงานกับฐานข้อมูล ไลบรารี DBI และ RODBC ถูกใช้อย่างกว้างขวางเมื่อต้องจัดการกับข้อมูล นอกจากนี้ R ยังมีการผสานรวมที่แข็งแกร่งกับเทคโนโลยีบิ๊กดาต้า เช่น Hadoop และ Spark ผ่านไลบรารี เช่น rhdfs และ sparkly

ความสามารถในการอ่านโค้ดและการบำรุงรักษา

ไวยากรณ์ที่ไม่ซับซ้อนและไม่ซับซ้อนของ Python ช่วยให้นักพัฒนาเขียน รหัสที่สะอาดและบำรุงรักษาได้ นอกจากนี้ สไตล์การเยื้องยังกระตุ้นให้ผู้เขียนสร้างข้อความที่อ่านได้ซึ่งผู้อื่นจะเข้าใจและดูแลรักษาได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้ ไลบรารีและเฟรมเวิร์กจำนวนมากใน Python เป็นไปตามมาตรฐานการเข้ารหัสที่สอดคล้องกัน ทำให้การบำรุงรักษาโค้ดง่ายขึ้น

ในทางตรงกันข้าม ไวยากรณ์ของ R อาจซับซ้อนและอ่านยาก ซึ่งทำให้การเขียนโค้ดที่สะอาดและบำรุงรักษาได้ยากขึ้น. นอกจากนี้ R ยังขาดมาตรฐานหรือแบบแผนการเข้ารหัสที่สอดคล้องกัน ทำให้การบำรุงรักษามีความท้าทายมากขึ้นในระยะยาว ในทางกลับกัน รูปแบบการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชันของ R สนับสนุนให้นักพัฒนาเขียนโค้ดที่ใช้ซ้ำได้ ซึ่งจะทำให้การบำรุงรักษาโค้ดง่ายขึ้นมากในอนาคต

Use Cases

Python และ R มี Use Case ที่แตกต่างกันและเป็นที่ต้องการ สำหรับการใช้งานที่แตกต่างกัน Python ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการพัฒนาเว็บ การเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ และโครงการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เฟรมเวิร์กการพัฒนาเว็บ เช่น Django หรือ Flask ช่วยให้สร้างเว็บแอปพลิเคชันได้ง่ายโดยใช้ไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงของ Python, TensorFlow หรือ Keras นอกจากนี้ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างภาพข้อมูล เช่น Pandas หรือ Matplotlib ช่วยให้สามารถสำรวจข้อมูลด้วยภาษาการเขียนโปรแกรมที่ทรงพลังเหล่านี้

ในทางกลับกัน R ถูกใช้อย่างกว้างขวางสำหรับการคำนวณทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล ไลบรารีอันทรงพลัง เช่น ggplot2 และ dplyr เป็นตัวเลือกการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างภาพข้อมูลยอดนิยม R ยังมีแอปพลิเคชันการวิจัยทางวิทยาศาสตร์เนื่องจากมีแบบจำลองทางสถิติและเครื่องมือสำหรับการสำรวจข้อมูลที่หลากหลาย นอกจากนี้ยังมีการรวมฐานข้อมูลที่แข็งแกร่ง ทำให้เหมาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

R มีแอปพลิเคชันการวิจัยทางวิทยาศาสตร์เนื่องจากโมเดลทางสถิติที่หลากหลายและการรวมเข้ากับเครื่องมือทางวิทยาศาสตร์

©PopTika/Shutterstock.com

Python vs. R: 10 ข้อมูลที่ต้องรู้

Python เป็นภาษาโปรแกรมสำหรับใช้งานทั่วไป ในขณะที่ R ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการคำนวณทางสถิติ Python มีฐานผู้ใช้และชุมชนขนาดใหญ่ ทำให้ง่ายต่อการค้นหาการสนับสนุนและทรัพยากร ในทางตรงกันข้าม R มีฐานผู้ใช้ที่เชี่ยวชาญมากกว่าโดยมุ่งเน้นไปที่สถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล Python นำเสนอไวยากรณ์ที่ตรงไปตรงมามากกว่าเมื่อเทียบกับ R ทำให้ผู้ใช้ใหม่สามารถเรียนรู้และใช้งานได้ง่ายขึ้น R นำเสนอคลังเทคนิคทางสถิติและกราฟิกที่ครอบคลุมมากกว่า Python ในขณะที่ NumPy, Pandas และ Matplotlib ต้องใช้จากภายนอกสำหรับคุณสมบัติเหล่านี้ Python เหมาะสมกว่าสำหรับการจัดการข้อมูลและงานทำความสะอาด เนื่องจากมีไลบรารีของฟังก์ชันมากมายสำหรับงานนี้ ในทางกลับกัน R มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลและสถิติมากกว่า R ให้การสนับสนุนที่ดีกว่าสำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาและการคาดการณ์ ด้วยแพ็คเกจในตัวเช่นการคาดการณ์และ tseries Python นำเสนอแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายกว่า R เช่นการพัฒนาเว็บ ระบบอัตโนมัติ และการสร้างเกม ในทางกลับกัน R มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลและงานวิจัยมากกว่า Python นั้นเหมาะสำหรับโครงการขนาดใหญ่เนื่องจากความเร็วและความสามารถในการปรับขยายได้เมื่อเทียบกับ R.R ให้การสนับสนุนด้านวิชาการและการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่ดีขึ้นด้วยการรวมเข้ากับ LaTeX และวิทยาศาสตร์อื่น ๆ tools.Python ผสานรวมกับภาษาและเทคโนโลยีอื่นๆ ได้ง่าย ทำให้เป็นตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับโครงการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Python vs. R: อันไหนดีกว่ากัน?

เมื่อเลือกภาษาวิทยาศาสตร์ข้อมูล ปัจจัยต่างๆ เช่น ขอบเขตโครงการ ความชอบส่วนตัว และชุดทักษะของทีมล้วนเข้ามามีบทบาท แต่ละภาษามีข้อดีและข้อเสีย ดังนั้น การเลือกโปรแกรมอื่นจึงขึ้นอยู่กับความต้องการและข้อกำหนดเฉพาะของโปรเจกต์

Python เป็นภาษาโปรแกรมที่สามารถเข้าถึงได้พร้อมไวยากรณ์ที่เป็นมิตร ซึ่งเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นเช่นเดียวกับโปรเจ็กต์ขนาดใหญ่ที่มีสมาชิกในทีมหลายคน นอกจากนี้ ชุมชนที่แข็งแกร่งและระบบนิเวศของแพ็คเกจที่กว้างขวางทำให้ Python เป็นตัวเลือกที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเลือกใช้

ในทางกลับกัน R เป็นภาษาที่เชี่ยวชาญมากกว่าด้วยแพ็คเกจทางสถิติที่มีให้เลือกมากมาย ทำให้มันสมบูรณ์แบบ สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ การสร้างภาพข้อมูล และโครงการวิจัย R เก่งในงานทางสถิติขั้นสูง เช่น การทดสอบสมมติฐานหรือการวิเคราะห์การถดถอย ลักษณะการโต้ตอบและความสามารถในการสร้างภาพข้อมูลทำให้เป็นที่นิยมในหมู่นักวิจัยและนักวิเคราะห์

ทั้ง Python และ R มีข้อดีและข้อเสียตามลำดับ ดังนั้นการจะเลือกสิ่งใดนั้นขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะโครงการของคุณ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการภาษาที่แข็งแกร่งพร้อมการเข้าถึงระบบนิเวศของห้องสมุดและเครื่องมือที่กว้างขวางควรเลือกใช้ Python ในทางกลับกัน ผู้ที่ต้องการความสามารถในการวิเคราะห์ทางสถิติแบบพิเศษและคุณลักษณะเชิงโต้ตอบมากขึ้นควรเลือกใช้ R

โดยสรุปแล้ว การเลือกระหว่าง Python กับ R สำหรับวิทยาการข้อมูลนั้นไม่ได้มีขนาดเดียวที่เหมาะกับทุกคน การตัดสินใจ. นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลควรคำนึงถึงข้อกำหนดของโครงการ ชุดทักษะของทีม และความชอบส่วนบุคคลก่อนที่จะทำการเลือก ไม่ว่าจะด้วยวิธีใด ทั้งสองภาษามีเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถใช้เพื่อสร้างโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเชิงลึกและมีประสิทธิภาพ

Python vs. R: ความแตกต่างทั้งหมดและข้อใดเหมาะกับความต้องการของคุณมากกว่ากัน คำถามที่พบบ่อย (คำถามที่พบบ่อย)

ภาษาใดดีกว่าสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล: Python หรือ R

ขึ้นอยู่กับงานที่ทำ Python มีความสามารถรอบด้านมากขึ้นและมีแอปพลิเคชันมากขึ้น ทำให้เหมาะกับงานที่เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิง และการพัฒนาเว็บ ในทางกลับกัน R เหมาะกับการวิเคราะห์ทางสถิติ การแสดงข้อมูล และการสร้างแบบจำลองข้อมูลมากกว่า

ภาษาใดที่ง่ายต่อการเรียนรู้: Python หรือ R

Python โดยทั่วไปมีไวยากรณ์ที่ง่ายกว่าและอินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้มากกว่าสำหรับผู้เริ่มต้นเมื่อเทียบกับ R แม้ว่าทั้งคู่จะต้องใช้ความพยายามบ้างหากคุณไม่คุ้นเคยกับการเขียนโปรแกรม อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้ว Python ให้ช่วงการเรียนรู้ที่ง่ายกว่าสำหรับผู้ที่เพิ่งหัดเขียนโปรแกรมมากกว่า R

ภาษาใดมีความสามารถในการแสดงข้อมูลที่เหนือกว่า: Python หรือ R

เครื่องมือทั้งสองมีเครื่องมือแสดงข้อมูลที่น่าประทับใจ แต่โดยทั่วไปแล้ว R ถือว่าเหนือกว่าในการสร้างกราฟิกแบบสแตติก ในขณะที่ Python เก่งกว่าเมื่อสร้างการแสดงภาพแบบโต้ตอบและแดชบอร์ด

ภาษาใดดีกว่าสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง: Python หรือ R ?

Python เป็นที่ต้องการเนื่องจากมีไลบรารีและชุดเครื่องมือที่กว้างขวางซึ่งออกแบบมาเฉพาะสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและงานด้านปัญญาประดิษฐ์ ในทางกลับกัน R ยังมีระบบนิเวศการเรียนรู้ของเครื่องที่แข็งแกร่งและเก่งในการสร้างแบบจำลองทางสถิติ

สามารถใช้ Python และ R เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลร่วมกันได้หรือไม่

แน่นอนว่าทั้งสองภาษาสามารถใช้ร่วมกันได้เมื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูล ไลบรารีต่างๆ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรวมเข้าด้วยกันได้อย่างลงตัว ตัวอย่าง ได้แก่ reticulate ซึ่งอนุญาตให้ฝังโค้ด R ภายในโค้ด Python เช่นเดียวกับ rpy2 ซึ่งอนุญาตให้ฝังโค้ด Python ภายในโค้ด R

ภาษาใดที่เป็นที่นิยมในหมู่ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล: Python หรือ R ?

Python ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเนื่องจากความสามารถรอบด้านและการใช้งานที่หลากหลายในพื้นที่นี้ แต่ R ยังคงใช้กันอย่างแพร่หลายในแวดวงการศึกษาและการวิจัย ซึ่งนักสถิติและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมากพึ่งพามัน ความสามารถทางสถิติที่แข็งแกร่ง

ภาษาใดดีกว่าสำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่: Python หรือ R

Python ถือว่าเหนือกว่าเมื่อจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เนื่องจาก ความสามารถในการปรับขนาดและความจุที่เหนือกว่าสำหรับการจัดการชุดขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังสามารถใช้ R สำหรับโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ แม้ว่าอาจต้องใช้หน่วยความจำและพลังการประมวลผลมากขึ้น

ภาษาใดให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่า: Python หรือ R

โดยเฉลี่ยแล้ว Python เร็วกว่า R สำหรับงานส่วนใหญ่ เนื่องจากไลบรารีและแพ็คเกจที่ได้รับการปรับให้เหมาะสม R อาจยังคงเป็นที่ต้องการสำหรับการดำเนินการทางสถิติและงานการแสดงข้อมูลบางอย่างเนื่องจากฟังก์ชันการทำงานในตัว อย่างไรก็ตาม ทั้งสองภาษามีประสิทธิภาพสูงและสามารถจัดการงานวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่ได้อย่างง่ายดาย