R ist eine Programmiersprache, die in der Welt der Data Analytics und Data Science anerkannt ist. In diesem Artikel erfährst du, wie sie sich gegen das allgegenwärtige Python durchgesetzt hat und welche Vorteile sie bietet.
Was ist die Programmiersprache R?
Die Programmiersprache R ist ein wichtiges Open-Source-Werkzeug für Statistiker und Data Analysts, die große Datenmengen erforschen, analysieren und visualisieren wollen.
R wurde 1993 von Ross Ihaka und Robert Gentleman an der Universität von Auckland, Neuseeland, entwickelt. Es hat sich zu einer der beliebtesten Sprachen für die Analyse von Daten und deren Visualisierung entwickelt.
Wie Python ist auch R eine objektorientierte Sprache. Das heißt, sie ermöglicht es den Nutzern, Objekte wie Matrizen oder Tabellen zu erstellen. Diese können dann zum Speichern und Manipulieren von Daten verwendet werden.
R hat eine sehr leistungsfähige Fähigkeit, Daten transparent zu importieren und zu exportieren. Viele Quellen können verwendet werden:
- CSV-Dateien
- SQL-Datenbanken
- Excel-Tabellen
- Textdateien
R kann sich auch mit Online-Datenquellen, wie z. B. Web-APIs, verbinden, um Daten in Echtzeit zu extrahieren.
Eine weitere Schlüsselfunktion von R ist seine Paketbibliothek.
Derzeit gibt es mehr als 15.000 davon. Diese decken eine Vielzahl von Bereichen ab, wie z. B.:
- Finanzwesen
- Biologie
- Analyse sozialer Netzwerke,
- Datenvisualisierung und viele andere.
R ist speziell für seine Fähigkeiten zur Datenvisualisierung bekannt. Die Pakete ggplot2 und lattice bieten erweiterte und hochgradig anpassbare Funktionen.
Schließlich bietet R auch erweiterte Funktionen für die Datenanalyse. Pakete wie dplyr und tidyr ermöglichen die Manipulation und Bereinigung von Daten. Auf der anderen Seite decken die Pakete caret und mlr die Modellierung und das maschinelle Lernen ab. Mit Paketen wie sf und rgdal ist R auch in der Lage, mit Geodaten umzugehen.
Was ist der Unterschied zwischen Python und der Sprache R?
Die Wahl der Programmiersprache hängt von den Bedürfnissen des Nutzers ab. R und Python sind zwei beliebte Sprachen für die Datenanalyse und Data Science. Hier ist ein Vergleich zwischen diesen beiden Sprachen:
- Syntax: R ist prägnanter und leichter zu erlernen für die Datenmanipulation und statistische Modellierung, während Python benutzerfreundlicher für das Schreiben von Skripten und die Automatisierung von Aufgaben ist.
- Bibliotheken: R hat eine große Bibliothek mit Paketen für Statistiken und Grafiken. Python hingegen hat mehr Pakete für Machine Learning, Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision.
- Datenvisualisierung: Im Bereich der Datenvisualisierung ist R aufgrund seiner ggplot2-Bibliothek führend. Python hat auch seine Data-Visualization-Pakete wie Matplotlib, Seaborn und Plotly, aber sie sind komplizierter zu verwenden.
- Leistung: Python ist aufgrund seiner einfacheren Syntax und seiner Fähigkeit, Pakete für wissenschaftliche Berechnungen wie NumPy, SciPy und Pandas zu verwenden, eine schnellere Sprache als R für Berechnungen. Allerdings kann R bei einigen speziellen Aufgaben, wie der Verarbeitung großer Datenmengen, schneller sein.
- Support und Community: Python hat eine größere und aktivere Community als R, mit vielen online verfügbaren Tutorials und Ressourcen. R hat jedoch eine sehr aktive Gemeinschaft, die sich der Datenanalyse widmet.
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Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Wahl zwischen R und Python für die Datenanalyse von den spezifischen Bedürfnissen des Nutzers abhängt. Wenn der Schwerpunkt auf Statistik und Datenvisualisierung liegt, ist R sicherlich die bessere Wahl. Wenn maschinelles Lernen, Computer Vision oder die Verarbeitung natürlicher Sprache im Vordergrund stehen, ist Python eine bessere Option.
Dennoch verwenden viele Data Scientists beide Sprachen gleichzeitig, um von den Vorteilen jeder Sprache zu profitieren.
Wenn du dich in Data Science oder Data Analytics weiterbilden möchtest, kannst du gerne einen Termin mit einem unserer Berater vereinbaren.
