「データ分析をやるならRとPythonのどちらを使うべき？」への個人的な回答 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

(Background image by Pixabay) 最近また「データ分析をやるならRとPythonのどちらでやるべきか」という話題が出ていたようです。 言語仕様やその他の使い勝手という点では、大体この記事に書いてあることを参考にすれば良いと思います。その上で、人には当然ながら趣味嗜好がありますので、個々人が好みだと思う方を使えば良い話ではあります。 とは言え、僕自身もクソコードの羅列ながらこのブログにR & Pythonのコードを載せているということもあるので、便乗して今回の記事では僕個人の意見と感想も書いてみようと思います。いつもながらど素人の意見（特にPythonは本業ではない）なのと、自分がメインに使っているRでもtidyverseをほとんど使わないなど割とout-of-dateな使い方をしているということもあり、読んでいておかしなところなどあればどしどしご指摘くださると有難

[ene0kcal]

両方じゃね？と思ったらやはりそうだった。

[tomo31415926563]

Rとpythonを比べるのがそもそもの間違え。Rは統計解析ツール、pythonはプログラミング言語。収斂進化で似てるだけ。

[zgmf-x20a]

利用するだけならどういうパッケージがあるかで使い始めるのが自然かな。私の場合は、バイオ系論文での実装でRを使う場合が殆どたったので、Rに親しんだけど、その頃から化学についてはPythonが多く、結局両方。w

[nrjojo]

めも

[mkusunok]

PythonとRどっちといわず両方とも勉強しろ。本職ならC++まで踏み込んで当然、ソフト屋ならC/C++といった速い言語も勉強しておけやという本職の助言。実際はデータを取り出すためにSQLとかも必要に

[craftsman055]

統計やるときには各言語のいいとこどりをできればいいな。「非定常過程（非線形時系列）を含む計量経済学的な時系列分析にはRのほうが有利」、と。

[saruzo69]

“「データ分析をやるならRとPythonのどちらを使うべき？」への個人的な回答”

[houyhnhm]

そこでSASですよとか言ってみる。

[yarumato]

“単純にプログラミングならPython。説明目的の統計学的処理はR。予測目的の機械学習的処理はPython。ベイジアンは差が少ないが比較的Rが楽。Deep LearningはPython必須。統計分析・機械学習であってもC++など速い言語必須”

[hiddy216]

サービス実装にはR向かない（自戒）けど、そこまでのケースのほうが少ない印象。ライトに使えていいですよね。t-SNEの次元削減packagesはあった気が

[oqzl]

両方やります

[Gucchan]

両方。

[LM-7]

Pythonの方が他へも応用できるのでいいんじゃないかな？

[fm315]

やすりがけするのに、目の荒いのと細かいの、両方あるといいよね、という話な気がした

[iidacooi4]

TJOさん、ブログのほうは実写アイコンになっていないのね

[t-murachi]

データ分析を生業にするなら両方やっとけ、本業プログラマーならRは知識の片隅で軽く読める程度にとどめておいてもいいと思ってる。実際分析屋の傍らで働くSE(他称)としてはそんな実感。

[stracciatella]

冒頭の箇条書きだけでそうだよねとなる安心感

[gokichan]

私の感覚も大体同じ

[mayumayu_nimolove]

この議論なん年前からやってて何年間解決してないのかな

[infobloga]

Pythonだと、足りない分析とかあって面倒なことになる場合が多いので、分析ならRが有利。でも、機械学習のライブラリやデータアクセス周りのライブラリなら汎用言語のPythonにはかなわない。（読んでない）

[braitom]

データ分析するときのRとPythonの比較

[null11blg]

Rは触ったことないので、やってみようかなと思います！

[teasquare]

納得感高い。普通に分析したいだけならRのが圧倒的に便利。