python or R

[spannungsbob]

Hey liebe Runde,
ich habe in der uni sowohl SPSS als auch Stata kennengelernt und würde mich gern mehr mit Datenanalyse und Studiendesigns auseinandersetzen. Nun habe möchte ich nicht so viel Geld für die Lizenzen ausgeben und deswegen auf eine kostengünstigere Variante umsatteln.
Ursprünglich hatte ich mich für R entschieden, weil (zumindestens was ich gelesen habe) sehr benutzerfreundlich und geeignet für Datenanalyse im Gesundheitssektor..
In Job-Beschreibungen lese ich nun aber immer wieder, dass Python gefragt ist - habe ich mich falsch entschieden?

Liebe Grüße!

[pillmuncher]

Man kann auch das eine tun ohne das andere zu lassen.

[spannungsbob]

hehe, wohl wahr - aber leichter wird es so definitiv auch nicht.

[nezzcarth]

R zeichnet sich, etwas überspitzt formuliert, dadurch aus, dass du im Prinzip für jedes statistische Verfahren, das irgendwann mal in einer Fußnote in einem Paper aus den 60ern skizziert wurde, ein fertiges Paket findest (das in vielen Fällen zudem hochperformant in C/C++ oder Fortran implementiert wurde). Weiterhin sind auch schon viele Sachen, die Datenanalysen bequemer machen, schon eingebaut. R (bzw. S) als Programmiersprache für sich betrachtet, ist aus meiner Sicht aber eher gewöhnungsbedürftig und unkonventionell. R ist also eher ein Werkzeugkasten zur Datenanalyse, bei dem die Programmiersprache eine sekundäre Rolle einnimmt.

Bei Python ist es umgekehrt. Python ist in erster Linie eine allgemeine, (meiner Meinung nach) gut durchdachte Programmiersprache, für die es eben auch, und in zunehmendem Maß, (performante) Bibliotheken für wissenschaftliches Rechnen und Datenanalysen gibt. Pandas zum Beispiel ist ziemlich deutlich von R inspiriert. Für viele gängige Verfahren findet man inzwischen gute Implementierungen, auch wenn die Auswahl nach meinem Eindruck nicht an den von R heran reicht. Da Python, anders als R, auch nicht für Datenanalysen maßgeschneidert wurde, kann der Code in Python etwas länger werden. Gerade wenn es weniger um kurze Skripte für die Datenanalyse und mehr in Richtung "echte" Softwareentwicklung geht, ist Python im Vorteil.

Aus meiner Sicht kann es daher sinnvoll sein, beides zu beherrschen. Python als allgemeine Programmiersprache, die auch Datenanalyse kann und R als Powertool wenn es schnell gehen muss, oder man etwas abseitigere Anforderungen hat.

[pillmuncher]

"Wie viele Sprachen du sprichst, sooft mal bist du Mensch." -- J.W.Goethe (angeblich).

[spannungsbob]

Vielen Dank @nezzcarth für die ausführliche Zusammenfassung! Ist wirklich eine ganz eigene Welt und von außen nicht so einfach zu durchschauen!

[spannungsbob]

"Wie viele Sprachen du sprichst, sooft mal bist du Mensch." -- J.W.Goethe (angeblich).

Ein wirklich cooles Zitat!

[__blackjack__]

Wenn man beides lernt kann man es auch kombinieren. R von Python aus ansprechen geht beispielsweise mit https://rpy2.github.io/

Für den umgekehrten Weg gibt es für R auch etwas.