O documento discute as linguagens R e Python para análise de dados, afirmando que ambas são boas opções para iniciantes, gratuitas e fáceis de usar, com R tendo uma longa história e suporte da comunidade e Python sendo mais abrangente, podendo fazer diferentes tarefas além de análise. No final, a escolha deve considerar qual melhor resolve os problemas de negócio.
2. R ou Python?
Quando se trata de Ciência de Dados,
uma pergunta sempre vem à tona:
R ou Python para análise de dados?
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3. R ou Python?
Apesar de existirem muitas outras
possibilidades, estas duas
linguagens tem polarizado as
discussões sobre que ferramenta
utilizar para análise.
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4. R ou Python?
As duas linguagens são simples (e
gratuitas) para instalar e
relativamente fáceis de começar a
usar.
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5. R ou Python?
Se você está começando sua
jornada no mundo da Ciência de
Dados e não tem experiência com
programação em geral, faz sentido
aprender R ou Python primeiro.
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6. R ou Python?
R tem uma história longa e confiável
e uma forte comunidade de suporte
no setor de dados. Juntos, esses
fatores significam que você pode
contar com o apoio on-line de outros,
se você precisar de ajuda ou tiver
dúvidas sobre a utilização da
linguagem.
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7. R ou Python?
Python é uma linguagem de
programação de uso geral que pode
fazer praticamente qualquer coisa
que você precisa: coleta de dados,
engenharia de dados, análise, Web
Scraping, construção de aplicativos
web e muito mais.
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22. R ou Python?
A pergunta chave é: que problema
de negócio precisa ser resolvido? E
a partir daí, escolher a melhor
ferramenta. Ao longo da minha
carreira aprendi que não existe a
melhor tecnologia.
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23. R ou Python?
Existe tecnologia que resolve melhor
um problema da área de negócios.
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24. R ou Python?
No fim, é para isso que todas as
tecnologias são usadas.
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