Excelente observação!!!! Quanto mais linguagens aprender melhor, pois você aprende formas diferentes de resolver o mesmo problema. Eu acho a linguagem R legal demais. Acho bobagem ficar essa briga entre Python, R e Julia, se for possível aprenda todas e aproveite o melhor de cada uma. Att On Jan 27 2021, at 8:14 pm, Walmes Zeviani por (R-br) <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote: > A discussão R vs Python é recorrente e pode se tornar muito polêmica. > Para evitar isso é importante reconhecer algumas coisas. > > O R é desde sua concepção, em 1993, uma linguagem voltada para computação > estatística e gráficos (domain specific). Como tal, é essa sua espinha > dorsal. Com o passar dos anos ela foi ganhando cada vez mais funcionalidades, > mas sem perder essa característica ou ser adotada para outro propósito com > adesão superior a essa. No ambiente de ciência de dados, o R está na caixa de > ferramentas dos estatísticos. > > O Python é uma linguagem de propósito geral, surgiu em 1991. O aparato > científico e para a análise de dados surgiu quase 15 anos depois (NumPy em > 2005, Sckit learn em 2007, Pandas em 2008). Hoje a linguagem tem ampla adoção > em ambientes de ciência de dados porque ela tá na caixa de ferramentas do > pessoal de TI que tá indo trabalhar com data science. > > Ainda tem um terceiro público, com formação em administração, economia, > engenharias, etc, e também estatísticos, que fazem análise com SAS, SPSS, > Stata, Minitab, e até mesmo o Excel e estão procurando aprender R e Python. > > Como em números há no mercado menos estatísticos, a prevalência do R também é > menor. Não é uma questão de "competência da linguagem", até porque, muitas > coisas no Python são declaradamente inspiradas no R, como o Pandas. O > contrário também ocorre, como o rvest ser inspirado no BeatifulSoup. No > fundo, existem mais similaridades do que diferenças. Para muitas coisas, > essas linguagens chamam outras de baixo nível (C, fortram). Para web > scraping, por exemplo, as linguagens têm pacotes que dependem das bibliotecas > em C libxml e curl. Ambas tem "drivers" para bancos de dados também. Ambas > são linguagens interpretadas, de alto nível, com os mesmos paradigmas, > orientação a objetos, multiplataforma, etc. O que faz com que, tem termos de > desempenho, não se tem um vitorioso absoluto. Veja aqui um benchmark com > data.table, dplyr e pandas: > https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki/Benchmarks-:-Grouping > (https://link.getmailspring.com/link/26d98363-16dc-4753-87ba-dc5bf82bb...@getmailspring.com/0?redirect=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FRdatatable%2Fdata.table%2Fwiki%2FBenchmarks-%3A-Grouping&recipient=ci1ickBsaXN0YXMuYzNzbC51ZnByLmJy). > > Pelo maior tempo de existência com o propósito de análise de dados, o R está > na frente na corrida, com mais recursos disponíveis. No R, a parte de métodos > estatísticos, gráficos, relatórios dinâmicos está bem consolidada e segue em > desenvolvimento, o que não deve parecer surpresa, já que é uma linguagem para > esse propósito. O Python certamente irá crescer nesses aspectos também. Tanto > o R irá crescer no sentido de ser adotada cada vez mais com linguagem de > propósito geral, quanto o Python ter um ramo especializado na análise de > dados. > > Para o cientista de dados, é importante conhecer às duas linguagens e > inclusive fazer uso simbiótico das duas, combinando as suas forças. No começo > da carreira, focar em apenas uma delas, qualquer que seja, é limitar seu > escopo de atuação. Quando você decidir no quer se especializar em termos de > atuação profissional, dependendo do caso, aí você pode optar por uma só. > > Se você usa Emacs (como eu), pode trabalhar com as duas linguagens em buffers > lado a lado. Basta configurar o editor propriamente. > > À disposição. > Walmes. > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br@listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código > mínimo reproduzível.
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