【6分で分かる】PythonとRの違い！どっちも使っていた身からすると・・・

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toukei-lab.com/python-learn
この動画では、データ分析によく使われるPythonとRの違いについて解説していきます。
データ分析に使うプログラミング言語として有名なPythonとR。
ただPythonとRで
何が違うのか
どちらが適しているのか、
判断が難しいのも事実。
僕自身、研究の時はRを用いていて企業に入ってからはPythonを使うことが多くなりました。
【視聴ガイド】
00:47 Pythonの特徴
01:40 Rの特徴
02:50 データ分析以外の汎用性であればPython！
03:11 大規模データを扱うならPython！
03:30 ディープラーニングを実装するならPython！
03:52 統計解析の枠組みでの簡単な記述はR！
【この動画で覚えて帰って欲しいコト】
・Pythonはデータ分析以外にも使えて汎用性が高くディープラーニングなどの最先端手法にも強い
・Rは統計解析の枠組みにおいて現状の構造把握をするのに強みを持つ
・PythonもRも結局は一長一短。メリデメを理解してかつ本質を見失わずにデータから価値を生んでいこう！
サイトの方でもっと踏み込んだ説明やプログラミング実装をおこなっています。URLを記載しておくのでぜひのぞいてみてください！
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・PythonとRの違い
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・Pythonの勉強法
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・Rのオススメ本
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・データサイエンス大全 -シンプルにわかる49の用語と13の実践
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[@aiby8596]

【視聴ガイド】 00:47 Pythonの特徴 01:40 Rの特徴 02:50 データ分析以外の汎用性であればPython！ 03:11 大規模データを扱うならPython！ 03:30 ディープラーニングを実装するならPython！ 03:52 統計解析の枠組みでの簡単な記述はR！

[@lionemaru225]

ありがとうございました！ 本質である価値のあるデータを生み出すために、両方ともマスターしておくことが理想なのでしょうね。 Pythonの勉強でいっぱいいっぱいでRは全く手を付けれてないです…

[@aiby8596]

同じくPythonしか最近は使えてないです・・・一旦はPython使えれば大丈夫です。

[@doggy9745]

ちょうど疑問に思っていたので助かりました！ 最近AutoML tablesというものを知ったのですが、まだ問題点はあるようですがかなり優れものだと調べたら出てきました。個人的に10年も経てばこのようなサービスのさらなる改善と民主化が起きて、プログラミングしなくても誰でも分析できる時代が10年後には来るのではないか？と思うのですが、うまたんさんは10年後のデータサイエンスをどう予想しますか？！

[@aiby8596]

コメントありがとうございます！ AutoML来てますねー！ データサイエンスにおいて データ加工→モデル構築→予測 の部分はある程度自動化されると思いますが、 どのような課題を解決したいのか どのようなデータがあれば解決できるのか どのようにデータを貯めるのか みたいな部分は依然と人間の仕事であり、 その部分の重要性が増してくると思っています！

[@Funny_Snoopy_Channel]

「データから価値を生む」大切な考えですね。

[@aiby8596]

ありがとうございます！

[@user-yw8vo7np6i]

Rと Python で 統計解析を書いた例を見せてもらたかった、言われている事がコードを見れば直ぐに理解出来ると思うので、言葉で言われてもピンと来ない

[@fugahoge8117]

前処理はpython < R pandas

[@user-qe4vu7gs8z]

製造業ならRのほうが簡単で良いとおもってます

[@singosuzuki7409]

同じことを話してるように感じます