Старт в аналитике: Python или R

В 1991 году Гвидо ван Россум создаёт язык программирования Python — простой, читаемый, предназначенный для широкого круга задач. Спустя два года, в 1993 году, Росс Ихака и Роберт Джентльмен создают язык R, улучшенную версию языка для статистических вычислений из 1970-х — S. Несмотря на бескомпромиссную популярность Python, R продолжает развиваться и до сих пор используется для решения многих задач в сфере аналитики. Об особенностях двух языков и о том, с какого из них лучше начинать свой путь в аналитике, поговорили с СEO школы karpov.courses Анатолием Карповым.

Неочевидное влияние

У Python и R интересная история взаимодействия. R изначально был создан для ученых и аналитиков как язык для работы с данными и проведения статистических исследований; Python — как язык общего назначения, в большей степени рассчитанный на программистов.

Спустя 10 лет после появления обоих языков, в начале 2000-х, Python всё чаще «подменял» R в решении аналитических задач. Однако самые популярные библиотеки Python для работы с данными были первоначально вдохновлены именно тем, как этот процесс реализован в языке R. Сейчас многие, кто начинает сразу учить и использовать Python, даже не знают, какое большое влияние R оказал на то, как мы используем DataFrame в Pandas и строим графики в Matplotlib.

С появлением специальных библиотек для работы с данными в Python он стал постепенно вытеснять R. Язык изначально позволял решать более широкий круг задач, а с расширением этого круга закономерно занял доминирующую позицию на рынке анализа данных.

Возможна ли полная замена

Окончательно Python всё же не заменил R — по крайней мере, пока.

1. R отчасти всё-таки проще. Для тех, кто занимается исключительно анализом данных — особенно в академической сфере — его возможностей более чем достаточно.
2. R предлагает инструменты, разработанные специально для решения задач в узкоспециализированных областях — биоинформатике, экологии, экономике, геофизике. Например, есть решения для анализа клинических данных пациентов и выявления факторов риска заболевания, для моделирования численности популяций, для оценки биоразнообразия в разных регионах, для анализа результатов социологических опросов и макроэкономических показателей. В этой нише R сохраняет превосходство независимо от успеха Python.

Однако Python — не статичная система, он продолжает развиваться, в нём тоже появляются подобного рода инструменты.

Что касается дальнейшего развития обоих языков, можно спрогнозировать, что Python с каждым годом будет укреплять свое первенство как основного инструмента аналитика среди языков программирования. A R будет оставаться нишевым инструментом для решения конкретных задач. 

С чего начать в аналитике — с R или Python

Этот вопрос часто ставят неверно, ориентируясь на то, какой из языков легче изучать. Но ориентироваться следует на другое — на то, что с большей вероятностью поможет вам в карьере.

Да, R действительно чуть проще для освоения, особенно для человека без какого бы то ни было опыта в программировании. Но если цель —  начать карьеру аналитика данных в крупной IT-компании или стартапе в России, то выбирать следует Python. Даже беглого анализа вакансий достаточно для того, чтобы понять, какой язык больше интересует работодателей.

Данные по языку Python за апрель 2025 года

Данные по языку R за апрель 2025 года

Конечно, есть исключения из правил.

Например, если вы работаете на стыке прикладных и научных областей — в сфере биоинформатики, медицины, экономики, социологии — и хотите развиваться дальше в этом направлении, то в исследованиях вам может быть полезен именно язык R. С другой стороны, решению задач в этих же областях часто требуется и Python, поэтому даже в таких случаях лучше начинать изучение с Python и при необходимости добавлять R.

Что еще изучить для эффективной работы с данными

На R и Python ассортимент инструментов для работы с данными не заканчивается: в этой сфере также можно встретить язык Scala, предназначенный для решения задач инженерии данных и обработки Big Data.

Аналитику вряд ли придётся столкнуться с необходимостью использования Scala. Но если вы работаете с большими данными, Hadoop и Spark или хотели бы развиваться в этих областях, то Scala может пригодиться для задач на стыке аналитики и инженерии данных.

Но и тут на помощь может прийти Python, который отлично интегрирован для работы со Spark и большими данными. Так что осваивать Scala если и стоит, то в качестве дополнения, для более глубокого погружения и расширения своего профессионального кругозора. 

Совсем в редких случаях можно встретить также языки Julia и Matlab, которые применяют в работе над исследовательскими научными проектами. Но это настолько экзотические инструменты, что готовиться и изучать их заранее точно нет необходимости.

Оптимальный выбор для старта

Резюмируя всё вышесказанное, можно сказать, что таким выбором в 99% случаев будет Python.

Пожалуй единственная область, где вам может понадобиться только язык R, — это академический анализ данных. В силу более глубокой интеграции R в статистику с его помощью удобнее обрабатывать данные научных исследований и создавать визуализации для научных публикаций.

Если вы планируете карьеру в прикладной области или на стыке областей, то изучение R имеет смысл исключительно в качестве дополнения — уже после того, как вы на уверенном уровне освоите Python.