Qual é a melhor linguagem de programação estatística? Infográfico

Um traço comum a todas as comunidades de programação são os inúmeros debates sobre por que a linguagem preferida de cada um é melhor, mais avançada, mais rápida, mais "pura" etc. Na comunidade de ciência de dados de hoje, essas discussões parecem onipresentes, com defensores de SAS, SPSS, R, Python, Julia etc. se enfrentando em todos os canais online para definir a melhor linguagem de programação estatística. (observação: esses debates "orientados por dados" muitas vezes mostram como é possível provar qualquer coisa com estatística.)

Embora esses debates sejam positivos para a comunidade e para as linguagens como um todo, eles infelizmente também têm um efeito negativo sobre quem está começando a carreira em análise de dados. Opiniões enviesadas de todos os lados tornam difícil para novos analistas enxergarem o que realmente importa na hora de escolher uma linguagem de programação estatística.

Um infográfico para cada linguagem de programação estatística

Especialmente para esse novo grupo de analistas de dados (e futuros debatedores), e também para quem tem interesse em aprender ciência de dados ou uma nova linguagem estatística, criamos o infográfico "Statistical Language Wars", que traz uma comparação básica entre linguagens como SAS, R e SPSS para mostrar como elas se posicionam. A ideia é oferecer um ponto de partida mais claro.

(Para mergulhar no aprendizado de R, experimente este curso introdutório gratuito. E confira também o R Data Import Tutorial da DataCamp.)

Fonte: datacamp.com/community/blog

Vamos atualizar este infográfico regularmente com base no seu feedback e, com certeza, considerar a criação de novos infográficos com foco em outros players, como Python e Julia.

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