R, Python, SAS, SPSSをヨーロッパのデータサイエンティストの視点で比べてみた - Qiita
先日、第３の波ーAI、機械学習、データサイエンスの民主化という記事の中でも話したように、今では世界中のどこでもデータサイエンスの世界ではRもしくはPythonといったオープンソースのプログラミング言語やツールが広く使われるようになりました。 実際私たちも特にシリコンバレーの様々なタイプのお客様と接することが多々ありますが、最近ではいよいよSASもしくはSPSSといった古くからあるエンタープライズ向けのデータ分析・統計ツールを会社で使用するためにかかる莫大なコストを見直すという圧力が日々大きくなっているようで、新規のプロジェクト、もしくは新規に雇用された人たちがそういった経費の承認を得るのは基本的にありえないか、あってもかなり大変らしいです。で、結局、どうせSASもしくはSPSSを使ってやろうとしてることは何でもRもしくはPythonを使ってできてしまうし、さらにもっと多くの最先端のアルゴリ
データ分析ためにRとPythonはどっちを勉強すべきか - Qiita
この記事について データ分析といえば、やっぱり最近はRとPythonしかないんじゃないかな。 特にPythonはすごく若手エンジニアに人気ある。データ分析だけじゃなくて、いろいろな使い道あるからでしょう。 最近私もデータ分析系の仕事をやり始めていて、先輩にRを勧められたけど、Pythonのほうが少しだけ経験がある。ほぼ初心者なので、どれを使うのか悩んでた。 実際データを見てみましょう そこで、早速データをみて決めようと思いました。 仕事に特化したサーチエンジンIndeedでRとPythonのJob Trend検索したら、こちらの結果でした（2017/07/08 時点の最新データは四月までしかでないみたい） 求人のトレンド Rの方が多い どっちも明らかなトレンドが見えてない。 求職者のトレンド （画像引用元 https://www.indeed.com/jobtrends/q-R-q-Pyt
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