R и Python — мощные языки программирования, которые широко применяются в анализе данных и статистических исследованиях. 1 Некоторые преимущества использования этих языков для статистического анализа:

R:

• Широкий спектр статистических методов. 2 R имеет обширную библиотеку, содержащую статистические методы, которые реализуются достаточно легко в рамках языка. 2
• Хорошая визуализация данных. 2 R имеет множество инструментов для создания качественных графиков и визуализации данных, включая ggplot2, lattice и другие. 2
• Гибкость. 2 R — гибкий язык программирования, что позволяет пользователям настраивать функционал языка в соответствии с их потребностями. 2
• Скорость выполнения. 2 R быстрее, чем Python, при выполнении статистических вычислений. 2

Python:

• Простота в использовании. 2 Python имеет дружественный для пользователя синтаксис и легко читаемый код, что упрощает разработку и отладку программ. 2
• Обширные библиотеки. 2 Python имеет множество библиотек, предназначенных для анализа данных, таких как NumPy, Pandas, Matplotlib и другие, что позволяет выполнять различные задачи анализа данных, включая статистику, визуализацию и машинное обучение. 2
• Многозадачность. 2 Python поддерживает многопоточность и асинхронность, что позволяет эффективно работать с большим объёмом данных. 2
• Поддержка машинного обучения. 2 Python имеет множество библиотек и фреймворков, предназначенных для машинного обучения и глубокого обучения, таких как TensorFlow, Keras, PyTorch и другие. 2

В зависимости от сложности задачи и предпочтений аналитика можно выбрать один из языков или использовать их совместно. 3