R vs Python

Oft ist es sinnvoll beim Start eines KI- und Data-Science-Projektes, einen Schritt zurückzugehen und das Gesamtbild zu betrachten. Im Umfeld von Data Science, und der Entwicklung von Machine Learning- und KI-Lösungen, werden besonders häufig zwei Programmiersprachen verwendet: R und Python. Beide haben ihre Stärken in bestimmten Anwendungsfällen.

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R

R wurde speziell für statistische Berechnungen und Datenanalyse entwickelt. Es ist besonders stark in:

  • Statistik & Hypothesentests
    Regressionsmodellen
  • Zeitreihenanalyse
  • Experimentdesign
  • Biostatistik & akademischer Forschung

Typische Einsatzbereiche

  • Wissenschaft & Forschung
  • Pharma & Gesundheitswesen
  • Öffentlicher Sektor
  • Reporting & statistische Modellierung

Stärken

  • Umfangreiche Statistikbibliotheken
  • Hochwertige Datenvisualisierung (z. B. mit ggplot2)
  • Ideal für explorative Datenanalyse
  • Starke Community im akademischen Bereich

Rolle in Data Analytics

R wird häufig eingesetzt für:

  • Tiefgehende statistische Auswertungen
  • Reproduzierbare Reports (z. B. mit RMarkdown/Quarto)
  • Interaktive Dashboards mit Shiny

Python

Python ist heute neben R die dominierende Sprache in der industriellen Data Science. Es verbindet:

  • Datenanalyse
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Softwareentwicklung
  • Automatisierung

Typische Einsatzbereiche

  • Machine Learning & KI
  • Big Data
  • Data Engineering
  • Webanwendungen
  • Produktionssysteme

Stärken

  • Große Bibliotheken wie:
    • Pandas (Datenanalyse)
    • NumPy (Numerik)
    • Scikit-learn (Machine Learning)
    • TensorFlow & PyTorch (Deep Learning)
  • Einfache Integration in Produktionssysteme
  • Skalierbarkeit
  • Breites Ökosystem (Web, APIs, Cloud, DevOps)

Rolle in Data Analytics

Python wird häufig eingesetzt für:

  • Datenaufbereitung (Data Wrangling)
  • Automatisierte Analysepipelines
  • Vorhersagemodelle
  • Produktivsysteme mit ML-Modellen

R bzw. Python: Direkter Vergleich

Kriterium R Python
StatistikAusgezeichnetGut
Machine LearningGutAusgezeichnet
Deep LearningEher gutAusgezeichnet
DatenvisualisierungAusgezeichnetSehr gut
ProduktionsreifeGutAusgezeichnet

Beratung, Entwicklung, Infrastruktur und Betrieb: Seit über 15 Jahren sind wir der führende Ansprechpartner rund um die Programmiersprache R - auch im Bereich Wissenstransfer.

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Veröffentlicht: 18. März 2024

AutorIn

Christian Schreiner

Christian Schreiner ist im Bereich Marketing der eoda GmbH tätig. Hier betreut er die Themen Dateninfrastrukturen und Lösungen rund um das Thema Marketing. Privat interessiert er sich für Suchmaschinen-Optimierung und Trends in der Online-Kommunikation.

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