Python vs R voor data science: welke moet je leren?

Als je dit artikel leest, sta je waarschijnlijk aan het begin van je data-science-reis. Je weet inmiddels vast dat leren coderen een belangrijke mijlpaal is voor elke aankomende dataprofessional. Bovendien heb je misschien al gehoord over het Python vs R-debat en heb je hulp nodig om te beslissen welke je moet leren. Als je je in deze situatie bevindt, geen paniek: de meeste dataprofessionals hebben hier ook gestaan.

Python en R zijn de twee populairste programmeertalen voor data science. Beide talen zijn uitstekend geschikt voor vrijwel elke data-sciencetaak die je kunt bedenken. Het Python vs R-debat kan de indruk wekken dat je moet kiezen tussen óf Python óf R. 

Hoewel dat voor beginners vaak zo is, zul je op de lange termijn waarschijnlijk beide moeten leren. Zie de twee talen niet als elkaar uitsluitende keuzes, maar als complementaire tools die je samen kunt inzetten, afhankelijk van je specifieke usecase. 

Waarom zijn R en Python zulke goede kandidaten voor data science? In dit artikel bespreken we waar Python en R voor worden gebruikt, de belangrijkste verschillen tussen R en Python, en geven we factoren om rekening mee te houden bij het kiezen van de juiste taal voor jouw behoeften.

Nu we hebben vastgesteld dat Python en R allebei goede, populaire keuzes zijn, zijn er een paar factoren die je keuze de ene of de andere kant op kunnen laten kantelen.

Waarom kiezen voor Python?

Python is een general-purpose, open-source programmeertaal die wordt gebruikt in diverse softwaredomeinen, waaronder data science, webontwikkeling en gaming. 

Gelanceerd in 1991 is Python een van de populairste programmeertalen ter wereld, met een toppositie in verschillende ranglijsten voor programmeertaalpopulariteit, zoals de TIOBE-index en de PYPL-index. 

Een van de redenen voor de wereldwijde populariteit van Python is de community van gebruikers. Python wordt ondersteund door een enorme community van gebruikers en ontwikkelaars die zorgen voor de gestage groei en verbetering van de taal, evenals de continue release van nieuwe libraries voor allerlei doeleinden. 

Python is een makkelijke taal om te lezen en te schrijven vanwege de grote gelijkenis met mensentaal. Leesbaarheid en interpreteerbaarheid staan zelfs centraal in het ontwerp van Python. Daarom wordt Python vaak genoemd als dé programmeertaal voor nieuwkomers zonder codeerervaring. 

In de loop der tijd heeft Python aan populariteit gewonnen binnen data science dankzij de eenvoud en de eindeloze mogelijkheden die worden geboden door honderden gespecialiseerde libraries en pakketten die elke data-sciencetaak ondersteunen, zoals datavisualisatie, machine learning en deep learning.

Waarom kiezen voor R?

R is een open-source programmeertaal die specifiek is ontwikkeld voor statistische berekeningen en grafieken. 

Sinds de eerste release in 1992 is R breed omarmd in wetenschappelijk onderzoek en de academische wereld. Vandaag de dag blijft het een van de populairste analysetools voor zowel traditionele data-analyse als het snel evoluerende domein van business analytics. Het staat respectievelijk op de 11e en 7e plek in de TIOBE-index en de PYPL-index.

Ontworpen met statistici in gedachten, kun je in R complexe functies gebruiken met slechts een paar regels code. Allerlei statistische tests en modellen zijn direct beschikbaar en eenvoudig toe te passen, zoals lineaire en niet-lineaire modellering, classificaties en clustering.

De uitgebreide mogelijkheden van R zijn grotendeels te danken aan de enorme community. Die heeft een van de rijkste collecties data-science-gerelateerde pakketten ontwikkeld. Al deze pakketten zijn beschikbaar via het Comprehensive R Archive Network (CRAN).

Een ander kenmerk dat R bijzonder maakt, is het vermogen om kwaliteitsrapporten te genereren met ondersteuning voor datavisualisatie en de beschikbare frameworks om interactieve webapplicaties te bouwen. In die zin wordt R algemeen beschouwd als het beste gereedschap om mooie grafieken en visualisaties te maken.

R vs Python: belangrijkste verschillen

Nu je iets vertrouwder bent met Python en R, vergelijken we ze vanuit een data-scienceperspectief om hun overeenkomsten, sterke punten en zwaktes te beoordelen. 

Doel

Hoewel Python en R met verschillende doelen zijn gecreëerd – Python als general-purpose programmeertaal en R voor statistische analyse – zijn beide tegenwoordig geschikt voor elke data-sciencetaak. Python wordt echter als veelzijdiger gezien dan R, omdat het ook extreem populair is in andere softwaredomeinen, zoals softwareontwikkeling, webontwikkeling en gaming.

Type gebruikers

Als general-purpose programmeertaal is Python de standaardkeuze voor softwareontwikkelaars die de overstap naar data science maken. Bovendien maakt Python’s focus op productiviteit het een geschikter hulpmiddel om complexe applicaties te bouwen. 

R daarentegen wordt veel gebruikt in de academische wereld en in sectoren zoals finance en farmacie. Het is de perfecte taal voor statistici en onderzoekers met beperkte programmeervaardigheden. 

Leercurve

De intuïtieve syntaxis van Python wordt gezien als een van de programmeertalen die het dichtst bij het Engels staat. Dit maakt het een heel goede taal voor beginnende programmeurs, met een soepele, lineaire leercurve. Hoewel R is ontworpen om basis-data-analyse eenvoudig en binnen enkele minuten uit te voeren, wordt het lastiger bij complexe taken en kost het R-gebruikers meer tijd om de taal echt in de vingers te krijgen. 

Over het algemeen wordt Python beschouwd als een goede taal voor beginnende programmeurs. R is in het begin makkelijker op te pakken, maar de finesses van geavanceerde functionaliteit maken het moeilijker om echte expertise op te bouwen.

Populariteit

Hoewel nieuwere programmeertalen, zoals Julia, recent terrein winnen in data science, blijven Python en R de absolute koningen binnen dit vakgebied. 

Maar als het om populariteit gaat – altijd een glibberig begrip – zijn de verschillen groot. Python staat consequent boven R, zeker in de afgelopen jaren. Python staat op de eerste plek in diverse populariteitsranglijsten voor programmeertalen. Dit komt door het wijdverbreide gebruik van Python in meerdere softwaredomeinen, inclusief data science. R daarentegen wordt vooral ingezet in data science, de academische wereld en enkele sectoren. 

Veelgebruikte libraries

Zowel Python als R hebben robuuste en uitgebreide ecosystemen van pakketten en libraries die specifiek zijn ontworpen voor data science. De meeste pakketten in Python zijn te vinden in de Python Package Index (PyPi), terwijl R-pakketten normaal gesproken worden opgeslagen in het Comprehensive R Archive Network (CRAN).

Hieronder vind je een lijst met enkele van de populairste data-science-libraries in R en Python.

R-pakketten:

• dplyr: een library voor datamanipulatie in R.
• tidyr: een uitstekend pakket om je data netjes en schoon te maken. 
• ggplot2: de perfecte library voor het visualiseren van data.
• Shiny: de ideale tool om interactieve webapps direct vanuit R te maken.
• Caret: een van de belangrijkste libraries voor machine learning in R. 

Python-pakketten:

• NumPy: biedt een grote verzameling functies voor wetenschappelijk rekenen.
• Pandas: perfect voor datamanipulatie.
• Matplotlib: de standaardlibrary voor datavisualisatie.
• Scikit-learn: een Python-library met veel machine-learningalgoritmen.
• TensorFlow: een veelgebruikt framework voor deep learning.

Veelgebruikte IDE's

Een IDE, of Integrated Development Environment, stelt programmeurs in staat om de verschillende aspecten van het schrijven van een computerprogramma te bundelen. Het zijn krachtige interfaces met geïntegreerde mogelijkheden waarmee ontwikkelaars efficiënter code kunnen schrijven.

In Python zijn de populairste IDE’s binnen data science Jupyter Notebooks en de moderne variant JupyterLab, evenals Spyder.

Voor R is de meest gebruikte IDE RStudio. De interface is zo ingericht dat de gebruiker grafieken, datatabellen, R-code en output gelijktijdig kan bekijken.

Python vs R: een vergelijking

Hieronder vind je een tabel met verschillen tussen R en Python:

R vs Python: welke taal moet je leren?

Ondanks hun sterke en zwakke punten is de waarheid dat er geen enkele programmeertaal is die het best is voor elk probleem dat tijdens je data-sciencereis kan opduiken.

Bovendien is het altijd belangrijk om de context te beoordelen. Voordat je een keuze maakt, zou je jezelf een aantal vragen moeten stellen: Heb je programmeerervaring? Welke programmeertaal gebruiken je collega’s? Welke soort problemen probeer je op te lossen? Wat zijn je interessegebieden binnen data science? 

Als je deze vragen hebt beantwoord, kun je een van de twee kiezen. Hoe dan ook, geen paniek: zowel R als Python zijn uitstekende opties voor data science. Daarom hebben we bij DataCamp een uitgebreid aanbod aan cursussen en tracks samengesteld om je op weg te helpen. Bekijk de volgende bronnen en ga vandaag nog aan de slag!

• Een grote cursuscatalogus met +380 data-sciencecursussen over programmeren, statistiek, visualisatie en meer. 
• Onze cursussen Introduction to Python en Introduction to R helpen je op weg met de basis van beide talen en geven je een voorproefje van wat er te leren valt.
• Uitgebreide en gecertificeerde carrièretracks om van nul naar expert te gaan in data science. Bekijk onze Python Fundamentals- en R programming-tracks.
• Abonneer je op de DataFramed-podcast
• Bekijk onze Python for data science-cheatsheet en onze R basics-cheatsheet.

Python vs R voor data science: een infographic

De onderstaande infographic "When Should I Use Python vs. R?" is voor iedereen die wil weten hoe deze twee programmeertalen zich tot elkaar verhouden vanuit een data-science- en analysperspectief, inclusief hun unieke sterke en zwakke punten. Klik op de afbeelding hieronder om de infographic te downloaden en de ingesloten links te openen.