Python oder R für Data Science?

Welche Programmiersprache ist für Data Science wichtiger? Python oder R?

Kurze Antwort: es kommt zwar auf das Ziel an, aber Python ist definitiv das Mittel der Wahl für Data Science.

Laut dem IEE Spektrum Ranking ist Python die populärste Programmiersprache weltweit. R plaziert sich in diesem Ranking auf der fünften Stelle.

Dies bedeutet aber nicht, dass das Erlernen von R keine Vorteile hat.

Ich würde den Gebrauch dieser Sprachen nach der gesuchten Qualifikation einteilen. Für einen Job als Data Analyst/in beziehungsweise Wissenschaftler/in wäre R die bessere Option. Für Data Science und Machine Learning ist Python die bessere Wahl.

R funktioniert besser für die (wissenschaftliche) Datenanalyse

Vereinfacht gesagt, interessieren sich sowohl Datenanalysten als auch Wissenschaftler für die Zusammenhänge zwischen einzelnen Variablen und deren Siginifikanz.

Beispielsweise interessiert es einen/eine Datenanalyst/in, wie stark und signifikant jeder einzelne Faktor für das Übergewicht eines Menschen verantwortlich ist: Diät, Gene, Sport und und und…

Um ein Modell zu erstellen, das die Siginifkanz dieser Faktoren ermittelt, ist R eine bessere Alternative als Python. Insbesondere für komplexere statistische Modelle ist Python keine gute Option.

Im Bereich der Datenanalyse nutzen viele Wissenschaftler statistische Softwarepakete wie MATLAB, STATA, WOLFRAM, die nicht kostenlos sind. Der Vorteil dieser Systeme ist, dass sie über eine vorgebaute Basis an vielen sehr komplexen statistischen Modellen verfügen.

Als Folge muss ich als Wissenschaftler nicht die gesamten Modelle von Anfang an programmieren, und kann an gewisse vorgefertigte Muster zugreifen.

Dies ist ein enormer Vorteil, denn (beispielsweise) eine medizinische Forscherin kann und will sich nicht mit speziellen Matrizeneingaben beschäftigen. Es ist wichtiger und effizienter, wenn sie sich in diesem Fall auf die Fachkenntnisse fokusiert und sie entsprechend mathematisch modelliert.

Auch R als Programmiersprache wurde stark von der wissenschaftlichen Community mitentwickelt und deswegen verfügt sie über viele vorgefertigte komplexe Modelle, auf die Wissenschaftler und Analysten zugreifen können. R hat zusätzlich den Vorteil, dass es kostenfrei ist. 

Vorteile von R auf einen Blick:

  • starke wissenschaftliche Community (von Wissenschaftlerinnen für Wissenschaftler)
  • sehr gute vorprogrammierte Vorlagen (packages) für wissenschaftliche Arbeit
  • kostenfrei

Nach vorgefertigten speziellen statistischen Lösungen sucht man in Python vergeblich. So ist es zumindest meine Erfahrung gewesen. Wollte ich beispielsweise ein komplexeres Modell entwerfen, müsste ich vom Prinzip in Python oft bei Null anfangen und die Matrizen berechnen. Dies wäre zu viel Aufwand.

Auf diesem Gebiet gewinnt diese Runde deshalb klar R als Programmiersprache.

Python funktioniert besser für Machine Learning

Python ist dagegen die Sprache der Wahl für Data Science und speziell für Machine Learning. In diesen Bereichen spielt einfach die klassische Softwareentwicklung eine große Rolle. Wobei es natürlich sein kann, dass R diese Lücke irgendwann schließen wird.

Der Trend auf dem Gebiet „Daten“ geht  klar hin zu Data Science und dort speziell in Richtung Machine Learning.

Data Scientists und Data Engineers arbeiten oft mit anderen Softwareentwicklern an Softwareprodukten zusammen. Hier ist es besser, gewisse Softwareentwicklungskentnisse zu haben und Python eignet sich hierzu optimal. Python ist eine Programmiersprache von Softwarentwicklern für Softwareentwickler. Alle großen Tech-Firmen wie Google, FACEBOOK oder Netflix nutzen Python in ihren Anwendungen (Beispiele der Firmen, die Python nutzen: hier).

Dementsprechend verfügt Python über viele vorgebauten Softwarelösungen (Frameworks) für Softwareenwickler und auch Data Scientists. Deswegen lassen sich auch auf Python gebaute Softwareprudukte schneller in die Firmensoftware integrieren.

Dies ist auch der wichtigste Grund: im Bereich Machine Learning und Deep Learning sind die Frameworks von Python einfach viel fortgeschrittener. Die wichtisgten sind hier scikit-learn, Pandas, PyTorch und TensorFlow. Auch im Bereich Natural Language Processing ist Python ganz vorne. 

An der Entwicklung der Machine Learning Frameworks arbeiten immer mehr Entwickler. Aus diesem Grund ist der Support auch besser und neue Produkte entstehen schneller.

Vorteile von Python auf einen Blick:

    • Starke Machine Learning Community aus Entwicklern (zum Beispiel für PyTorch)
    • Spezielle Python Frameworks für Deep Learning und Natural Language Processing
    • Leicht integrierbar in andere Softwareprodukte
    • Speziell entwickelt für Softwareentwicklung

Zusammenfassung

Für Datenanalyse sowie quantitative wissenschaftliche Analyse eignet sich R am besten.

Für auf Machine Learning basierte Data Science gewinnt allerdings eindeutig Python.

 

 

*Anmerkung: Ich wurde für diesen Beitrag von keiner der hier erwähnten Firmen bezahlt.

Bild: canva.com / pexels.com (Tookapic)

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