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इस विषय पर बहुत गर्म बहस चल रही है कि डेटा विज्ञान के लिए कौन सी भाषा अधिक उपयुक्त है: आर या पायथन। जवाब दोनों है। आर और पायथन की विशेषताओं की तुलना करके लोग अक्सर भ्रमित हो जाते हैं, लेकिन हमें यह समझने की आवश्यकता है कि अकेले विशेषताएँ किसी भी भाषा की उपयुक्तता को परिभाषित नहीं कर सकती हैं। R और Python दोनों की अपनी विशिष्ट विशेषताएं हैं जो डेटा साइंस और एनालिटिक्स एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त हैं। कुछ स्थितियाँ ऐसी हो सकती हैं जहाँ एक भाषा दूसरी की तुलना में अधिक पसंद की जाती है, लेकिन इसका यह अर्थ नहीं है कि दूसरी भाषा बेकार है। (डेटा विज्ञान के बारे में अधिक जानने के लिए, डेटा खनन और डेटा विज्ञान सीखने के लिए 7 चरण देखें।)
आर और पायथन क्या हैं?
R एक ओपन-सोर्स भाषा है जिसे 1990 के मध्य में S भाषा के रूपांतर के रूप में विकसित किया गया था। यह रॉबर्ट जेंटलमैन और रॉस इहाका द्वारा विकसित किया गया था। यह प्रोग्रामिंग अनुभव को कारगर बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया था। आजकल, इसका उपयोग अनुसंधान, उद्यम और शिक्षाविदों के लिए बड़े पैमाने पर किया जा रहा है। कई क्षेत्रों में इसके उपयोग के कारण, यह सबसे लोकप्रिय सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। यह उपयोग करने के लिए काफी सरल है, लेकिन यह प्रोग्रामिंग के लिए पूरी तरह से नए लोगों के लिए थोड़ा मुश्किल हो सकता है। हालांकि, वे इंटरनेट पर उपलब्ध विभिन्न संसाधनों से अधिक सीख सकते हैं।
1990 के दशक के शुरुआती दिनों में गुइडो वान रोसुम द्वारा पायथन बनाया गया था। यह कोडिंग में आसानी और अधिक अनुकूलन क्षमता पर केंद्रित है। पायथन का उन प्रोग्रामरों द्वारा व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है जो उन कोडों पर अधिक नियंत्रण रखना चाहते हैं जो वे तेजी से और अधिक कुशल डेटा विश्लेषण के लिए बनाते हैं। यह उनके कोड में विशेष सांख्यिकीय तकनीकों के लिए भी उपयोग किया जाता है ताकि यह और भी तेजी से काम कर सके। प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करना और सीखना बहुत आसान है। यह बहुत लचीला भी है और इसका उपयोग यह बनाने के लिए किया जा सकता है कि उपयोगकर्ता वास्तव में क्या बनाना चाहता है।
