R oder Python – diese Frage stellt sich früher oder später jedes Datenteam, und sie ist absolut berechtigt. Beide Sprachen sind Open-Source, gehören zu den beliebtesten Sprachen in der Data Science und sind hervorragend für die Datenanalyse geeignet. Die ehrliche Antwort darauf, welche Sie verwenden sollten, lautet: Es kommt darauf an, was Sie entwickeln. Wählen Sie R, wenn das Ergebnis eine statistische Analyse oder eine Visualisierung in Publikationsqualität sein soll. Wählen Sie Python, wenn das Ergebnis ein Modell ist, das zusammen mit Ihrer restlichen Software in der Produktion laufen muss.
Stellen Sie sich R wie einen Präzisionsarbeitstisch in einem Labor vor, auf dem alles für Messungen bereitliegt und die Ergebnisse sauber genug für eine Veröffentlichung sind. Python ist die Werkstatt nebenan mit einer Laderampe im Hinterhof, von der aus alles, was Sie bauen, direkt zum Kunden transportiert werden kann. Dieser Artikel beleuchtet die Unterschiede zwischen beiden Sprachen in Bezug auf Datenverarbeitung und Machine Learning, stellt den Vier-Fragen-Test vor, den wir mit Kunden zur Entscheidungsfindung nutzen, und analysiert die Kosten dieser Entscheidung hinsichtlich Personalbeschaffung, Wartung und Time-to-Value.
Kurz gesagt:
R ist eine Programmiersprache und Umgebung für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafik. Sie ist heute präsenter als je zuvor: Im TIOBE-Index kletterte sie 2026 auf den 8. Platz – ihre bisher beste Platzierung –, da sich die statistische Arbeit auf eine kleinere Auswahl an Sprachen konzentriert.
Die Software wurde 1993 von Ross Ihaka und Robert Gentleman eingeführt. Seitdem hat sie sich einen hervorragenden Ruf für Data Science, Visualisierungsprojekte und Statistik erarbeitet und wird durch mehr als 22.000 Pakete auf CRAN, dem zentralen Paket-Repository, unterstützt.
Im Gegensatz zu Python, auf das wir gleich noch eingehen, wurde die Sprache R ausschließlich für die Datenanalyse sowie für die Entwicklung von Anwendungen und Softwarelösungen zur Durchführung statistischer Analysen und Data Mining konzipiert. Es handelt sich um ein vollständiges Ökosystem für die Datenanalyse mit einer Vielzahl verfügbarer Pakete und Bibliotheken. Zurück an die Werkbank: Jede Schublade ist bereits für die Arbeit beschriftet.
Python ist eine der weltweit beliebtesten Programmiersprachen. Sie wurde 1991 von Guido van Rossum eingeführt. Über die Jahre hat sie sich als Standard für die Datenanalyse etabliert, und dieser Vorsprung ist seitdem nur noch weiter gewachsen.
In der Stack Overflow Developer Survey 2025geben 82 % der Entwickler, die täglich generative KI nutzen, an, in Python zu programmieren, während nur 3 % R verwenden. Dieses Verhältnis verdeutlicht, wohin sich die Entwicklung von Tools, Tutorials und der Arbeitsmarkt derzeit bewegen.
Die Beliebtheit von Python ist nicht allein auf Data Science zurückzuführen. Diese Multi-Paradigmen-Sprache bietet zudem eine Vielzahl an Bibliotheken und Werkzeugen für die Softwareentwicklung, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML). Als Allzwecksprache deckt sie den gesamten Prozess ab – vom ersten explorativen Notebook bis hin zum produktiven Dienst. Genau das ist der wichtigste Grund für ihre Dominanz in Produktionsumgebungen. Es ist der entscheidende Faktor, der oft schwerer wiegt, als es die meisten Funktionslisten vermuten lassen.
Der Zweck ist der grundlegende Unterschied zwischen diesen beiden Sprachen. R ist primär auf statistische Analysen und Datenvisualisierung ausgelegt. Es stützt sich stark auf statistische Modelle und benötigt nur wenige Codezeilen, um Analyseergebnisse zu liefern – genau das macht es bei Forschern, Ingenieuren, Statistikern und anderen Fachleuten ohne Software-Engineering-Hintergrund so beliebt.
Forscher bevorzugen oft R, da es Diagramme und Grafiken liefert, die mit den korrekten mathematischen Formeln und Notationen direkt für Publikationen verwendet werden können. R verarbeitet zudem Grafiken, Diagramme und Plots sehr gut, was die Interpretation von Daten sowie das Erkennen von Mustern, Ausreißern und Trends in Datensätzen erleichtert.
Python wurde als Allzwecksprache konzipiert und erst später zu einem Werkzeug für Data Science. Aufgrund dieser Historie bringt es den gesamten Software-Lebenszyklus mit sich: Testen, Paketierung, Bereitstellung und Monitoring. Es erfordert zwar Software-Engineering-Kenntnisse, aber die gut lesbare Syntax macht es vergleichsweise leicht erlernbar.
Python wird hauptsächlich von Entwicklern genutzt, um Datenanalysen durchzuführen und Machine Learning in Produktionsumgebungen zu betreiben. Zudem bietet es die Flexibilität, neue Modelle von Grund auf zu entwickeln, da es sich nahtlos in jede Phase des Entwicklungsprozesses integrieren lässt.
Die Konsequenz für Ihr Team ist eindeutig: Die Sprache, die am besten zu Ihrem Ergebnis passt, benötigt weniger „Gerüst“ – und genau dieses Gerüst ist der Punkt, an dem Budgets oft unbemerkt schrumpfen.
Python ist bei der Datenerfassung vielseitiger als R. Es unterstützt alle gängigen Datenformate (wie CSV- und JSON-Dateien) und macht das Abrufen von Daten aus dem Web durch die Python-Requests-Bibliothek sehr einfach. Auch das Importieren von SQL-Tabellen in Python-Code ist Standard.
R importiert Dateien aus CSV, Excel und Textformaten. Beim Abrufen von Daten aus dem Web ist es nicht ganz so direkt wie Python, obwohl das Rvest-Paket grundlegende Web-Datenextraktionen ermöglicht. SPSS- und Minitab-Dateien können ebenfalls in R-Dataframes konvertiert werden – die tabellarische Struktur, die R zur Speicherung von Datensätzen im Arbeitsspeicher verwendet.
In der Praxis ist dieser Unterschied besonders an den Schnittstellen einer Pipeline relevant. Wenn Ihre Daten über APIs, Message Queues oder ein Cloud-Warehouse eintreffen, benötigt Python weniger „Klebecode“.
R veranschaulicht die Ergebnisse statistischer Analysen mit Diagrammen, Charts und Grafiken – und das mit weniger Code als bei Alternativen. Für fortgeschrittene Diagramme können Data Scientists ggplot2verwenden, eines der beliebtesten R-Pakete, das eine Grammatik der Grafik implementiert. Mit diesem Werkzeug lässt sich nahezu jede Art von Grafik erstellen, und ggplot2 ermöglicht es Anwendern, Komponenten innerhalb eines Diagramms auf einer hohen Abstraktionsebene anzupassen.
Python ist bei der statistischen Visualisierung nicht ganz so stark wie R, auch wenn sich die Lücke verkleinert hat. Python-Nutzer können auf die Matplotlib-Bibliothek zurückgreifen, die interaktive Abbildungen und verschiedene Diagrammtypen (Histogramme, Streudiagramme, 3D-Plots usw.) ermöglicht, ergänzt durch Seaborn und Plotly für statistische und interaktive Charts.
Wofür sollten Sie sich also entscheiden? Wenn Ihre Diagramme in einem Bericht oder einer Präsentation für den Vorstand landen, kommen Sie mit R schneller ans Ziel. Wenn sie Teil eines Produkts werden sollen, hält Python sie in derselben Codebasis wie die Anwendung, die sie bereitstellt.
Es gibt verschiedene Bibliotheken für unterschiedliche Methoden der Datenmanipulation. Für die Datenaggregation können R-Nutzer entweder auf den integrierten Dataframe-Typ oder auf dplyr zurückgreifen, eine Bibliothek, die Teil des Tidyverse, eine Sammlung von R-Paketen, die ein gemeinsames Design für die Datenarbeit teilen. Für die Umstrukturierung von Daten ist die Bibliothek tidyr, die ebenfalls Teil des Tidyverse ist, eine gute R-Lösung.
Python-Nutzer erhalten Pandas, eine einzelne Bibliothek für verschiedene Methoden der Datenmanipulation. Pandas ist ein beliebtes Open-Source-Tool für die Datenanalyse und die Verwaltung von Datenstrukturen.
Eine einzige Bibliothek statt mehrerer ist ein praktischer Vorteil, wenn neue Teammitglieder den Code anderer lesen müssen. Die Einarbeitungskosten sind ein echter Posten in jedem Team mit Fluktuation, der in Funktionsvergleichen jedoch selten auftaucht.
Pandas ist neben der Datenmanipulation auch ein weit verbreitetes Tool für die Datenexploration in Python. Es ist die primäre Bibliothek für die Datenanalyse in Python und ermöglicht es Nutzern, Daten einfach zu filtern, zu sortieren und anzuzeigen, was eine effektive statistische Behandlung und Data Mining innerhalb eines Datensatzes ermöglicht.
R bietet eine Vielzahl von Optionen zur Datenexploration und Anwendung von Data-Mining-Techniken. Es bewältigt grundlegende Datenanalysen wie Clustering und Wahrscheinlichkeitsverteilungen, ohne dass zusätzliche Pakete installiert werden müssen. Zudem verfügt es über sofort einsatzbereite statistische Tests und eine Formelsyntax zur Modellbeschreibung.
Die Exploration ist der Bereich, in dem die Wahl selten eine große Rolle spielt. Die Sprache, die Ihre Analysten bereits beherrschen, ist diejenige, die noch in dieser Woche Ergebnisse liefern wird.
Datenmodellierung besteht darin, Modelle zu erstellen, die festlegen, wie Daten gespeichert und dargestellt werden. Python bietet je nach spezifischem Zweck des Datensatzes verschiedene Lösungen für die Datenmodellierung. Zum Beispiel:
Die Sprache R muss möglicherweise auf externe Pakete wie das Tidyverse zurückgreifen, um spezifischere Modellierungsanalysen durchzuführen. Base-R, die Basissoftware, die die Sprache R enthält, deckt die wichtigsten Datenmodellierungsanalysen ohne jegliche Installation ab.
Für klassische statistische Modelle kommt R ohne zu verwaltende Abhängigkeiten aus. Für alles, was regelmäßig neu trainiert werden muss, sind die Bibliotheken von Python diejenigen, die von der umgebenden Infrastruktur bereits erwartet werden.
Sind beide Sprachen schnell? Nicht wirklich. Beide sind interpretiert und beziehen ihre Geschwindigkeit daraus, dass sie rechenintensive Aufgaben an kompilierte Bibliotheken auslagern: NumPy und Pandas in Python sowie vektorisierte Operationen und C- oder Fortran-Routinen in R.
Die Unterschiede zeigen sich, sobald ein Datensatz nicht mehr in den Arbeitsspeicher passt. R ist speicherhungrig und kopiert Objekte bei Änderungen traditionell, obwohl data.table und das arrow-Paket große Tabellen effizient verarbeiten. Python bietet eine größere Auswahl an Skalierungsmöglichkeiten, darunter Dask, PySpark und direkte Konnektoren zu verteilten Engines, weshalb es häufiger in Pipelines eingesetzt wird, die Daten im Warehouse-Maßstab verarbeiten.
Wenn Sie Datensätze im zweistelligen Gigabyte-Bereich oder größer erwarten, stellt sich nicht die Frage, welche Sprache schneller ist. Die entscheidende Frage ist, welche Sprache einen unterstützten Pfad zu einem Cluster bietet. Heute ist das meist Python.
Das Ökosystem von R ist eher tief als breit. CRAN umfasst mehr als 22.000 Pakete, deren Stärke sich auf Statistik, Biostatistik, Ökonometrie und Visualisierung konzentriert, ergänzt durch Bioconductor mit einem spezialisierten Angebot für die Genomik. Pakete werden geprüft und müssen vor der Veröffentlichung Tests bestehen, was die Qualität hoch hält.
Pythons PyPI umfasst mehr als 600.000 Pakete und deckt alles ab, von Web-Frameworks bis hin zu Deep Learning. Die Arbeit mit Daten findet hier neben allen anderen Arten von Software statt, anstatt in einer eigenen Welt. Der Kompromiss besteht in einer variablen Qualität und einem höheren Aufwand beim Abhängigkeitsmanagement.
Die praktische Konsequenz betrifft die Frage, wen man um Hilfe bitten kann. Für eine obskure statistische Methode findet sich eher eine R-Implementierung und ein Akademiker, der dahintersteht. Bei einem obskuren Infrastrukturproblem ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass bereits eine Lösung für Python dokumentiert ist.
Eine IDE, kurz für Integrated Development Environment, ist eine Softwareanwendung, die Entwicklern das Schreiben, Testen und Debuggen von Code erleichtert, indem sie Funktionen wie Code-Vervollständigung, Syntax-Hervorhebung, Debugging-Tools und Ähnliches bereitstellt.
Python bietet verschiedene IDEs zur Auswahl, wobei Jupyter Notebooks, Spyder und PyCharm am populärsten sind. R ist ebenfalls mit Jupyter Notebooks kompatibel, aber die am häufigsten verwendete R-Lösung ist RStudio. RStudio gibt es in zwei Formaten: RStudio Server, auf den über einen Webbrowser zugegriffen wird, und RStudio Desktop, das als reguläre Desktop-Anwendung läuft.
RStudio ist die bessere Umgebung für Analysen, und genau das ist ein Teil des Problems. Es ist so in sich geschlossen, dass R-Projekte oft außerhalb der Tooling-Landschaft des Engineering-Teams entwickelt werden, einschließlich der dort üblichen Versionskontrolle und Review-Prozesse.
Python und R unterstützen beide Deep-Learning-Bibliotheken. Zu den am weitesten verbreiteten gehören PyTorch und TensorFlow, Machine-Learning-Bibliotheken zur Entwicklung von Deep-Learning-Modellen, mit besonderem Fokus auf tiefe neuronale Netze – die geschichteten Modelle hinter den meisten modernen KI-Systemen. Wenn Sie speziell diese beiden abwägen, haben wir PyTorch vs TensorFlow im Detail.
Die meisten KI-Funktionen und -Bibliotheken wurden zuerst für Python und erst danach für R eingeführt. Sowohl R als auch Python sind mit TensorFlow und Keras, einer weiteren Bibliothek für künstliche neuronale Netze, kompatibel. Das im September 2020 erschienene torch for R-Ökosystem umfasst zudem torch, torchvision, torchaudio sowie weitere Erweiterungen.
Spielt diese Verzögerung eine Rolle? Ja, wenn Ihre Roadmap von aktueller Forschung abhängt. Neue Modellarchitekturen erscheinen zuerst für Python, während R-Anbindungen erst später oder gar nicht folgen.
| Dimension | R | Python |
|---|---|---|
| Ursprünglicher Zweck | Statistische Analyse und Grafiken | Allzweck-Programmierung |
| Erstveröffentlichung | 1993 | 1991 |
| Hauptanwender | Statistiker, Forscher, Analysten | Entwickler, ML-Ingenieure, Data Scientists |
| Datenerfassung | CSV, Excel, Text, SPSS, Minitab; Rvest für das Web | Jedes gängige Format; Requests für das Web; direktes SQL |
| Datenvisualisierung | ggplot2, publikationsreife statistische Diagramme | Matplotlib, Seaborn, Plotly |
| Datenmanipulation | dplyr, tidyr, Dataframes | Pandas |
| Modellierungsbibliotheken | Base-R, Tidyverse, externe Pakete | SciPy, NumPy, SciKit-learn |
| Leistung bei großen Datenmengen | Arbeitsspeicherintensiv; data.table und arrow für große Tabellen | Dask, PySpark und Konnektoren zu verteilten Engines |
| Ökosystem | CRAN, 22.000+ Pakete, tief in der Statistik verankert | PyPI, 600.000+ Pakete, breite Abdeckung |
| Deep Learning | TensorFlow, Keras, torch für R (seit 2020) | PyTorch, TensorFlow, Keras, erhält neue Funktionen zuerst |
| Haupt-IDE | RStudio | Jupyter Notebooks, PyCharm, Spyder |
| Produktivsetzung | Eingeschränkt; erfordert meist eine Neuformulierung oder einen Service-Wrapper | Nativ; lässt sich zusammen mit dem Rest Ihres Stacks bereitstellen |
| Lernkurve | Flach für Analysten, steil für fortgeschrittene Analysen | Insgesamt flach, erfordert grundlegende Programmierkenntnisse |
Funktionsvergleiche entscheiden selten den Streit, da beide Sprachen die meiste Arbeit erledigen können. Dies ist der Test, den wir mit Kunden durchführen, wenn wir bei der Einrichtung eines Daten-Stacks helfen sollen. Er basiert auf jahrelanger Erfahrung in der Entwicklung von Daten- und Machine-Learning-Produkten für Teams in den Bereichen Fintech, Healthtech und Einzelhandel. Vier Fragen führen schneller zu einer Entscheidung als jede Vergleichstabelle.
Was ist das Ergebnis? Wenn das Ergebnis eine Studie, ein statistisches Modell oder ein Diagramm in einem Bericht ist, ist R der kürzere Weg. Wenn das Ergebnis ein laufendes System ist, das von anderer Software aufgerufen wird, ist es Python.
Wer schreibt den Code? Wenn Ihre Datenarbeit von Statistikern, Ökonomen oder Wissenschaftlern erledigt wird, entspricht R deren Denkweise. Wenn sie von Softwareentwicklern erledigt wird, passt Python besser zu deren restlicher Toolchain.
Wo muss es laufen? Wenn das Modell hinter einer API, in einem Container oder innerhalb einer bestehenden Anwendung laufen muss, spart Python einen kompletten Migrationsschritt.
Wer wartet es in zwei Jahren? Das ist die Frage, die Teams meist überspringen. Ein R-Skript, das von einem ausscheidenden Analysten geschrieben wurde, ist schwieriger zu besetzen als das entsprechende Python-Modul, einfach weil der Pool an verfügbaren Fachkräften kleiner ist.
Ein Muster taucht bei der Bereitstellung von Projekten immer wieder auf. Ein R-Prototyp beweist einen Business Case, muss dann aber in Python umgeschrieben werden, bevor er live gehen kann – und das Umschreiben wird oft als reine Übersetzungsaufgabe geplant. Das ist es nicht. Statistisches Verhalten muss erneut validiert werden, Paket-Äquivalente entsprechen selten eins zu eins, und unserer Erfahrung nach fügt das Umschreiben eines moderaten Modells typischerweise vier bis acht Wochen hinzu, die nie budgetiert waren. Wenn die Chance besteht, dass der Prototyp veröffentlicht wird, erstellen Sie den Prototyp in der Sprache, in der er auch veröffentlicht werden soll.
Wir haben dies bei der Entwicklung des Multidimensional Progress Index-Tools für Eurofound erlebt. Der MPI ist ein zusammengesetzter Index, der die EU-Mitgliedstaaten anhand von sechs sozioökonomischen, digitalen und ökologischen Dimensionen bewertet. Er ermöglicht es den Nutzern, jede Dimension neu zu gewichten und die Neuberechnung der Punktzahl live zu verfolgen. Das ist zwar statistische Arbeit, aber sie musste in einem interaktiven Produkt leben, das Menschen im Browser nutzen können. Daher lief die Index-Logik auf einem Python- und Flask-Backend, mit einem React-Frontend und Recharts für die Visualisierungen, anstatt in einem separaten statistischen Skript zu liegen, das später hätte portiert werden müssen. Die Analyse und das fertige Produkt basierten auf derselben Codebasis. Das ist das Argument für Python in einem einzigen Projekt: Wenn das Ergebnis ein laufendes Tool und keine einmalige Studie ist, entfällt durch die Standardisierung auf die Sprache, in der es bereitgestellt wird, der Migrationsschritt vollständig.
Die Wahl der Programmiersprache wird meist als technische Präferenz dargestellt. Dabei ist sie eine Entscheidung über Kosten und Risiken.
Personalbeschaffung. Die Talentpools sind nicht vergleichbar. Laut der Stack Overflow Developer Survey 2025 stieg die Nutzung von Python auf 57,9 % aller Entwickler – ein Zuwachs von sieben Prozentpunkten innerhalb eines Jahres, getrieben durch den KI-Boom –, während R im niedrigen einstelligen Bereich verharrte. Die Suche nach R-Experten bedeutet meist, einen Spezialisten zu rekrutieren, anstatt auf Ihre bestehende Engineering-Pipeline zurückzugreifen. Das verlängert die Einstellungsdauer und schränkt den Kreis der Kandidaten ein, die auch das umgebende System warten können.
Wartbarkeit. R-Analysecode wird meist von einer Person für eine spezifische Fragestellung geschrieben. Verlässt diese Person das Unternehmen, verschwindet oft auch das Wissen über den Code. Python-Code, der von einem Engineering-Team entwickelt wird, profitiert von etablierten Standards: Versionskontrolle, Tests, Code-Reviews und Deployment-Pipelines.
Betrieb zweier Stacks. Viele Unternehmen nutzen beides, was eine legitime Entscheidung ist. Sie ist jedoch nicht kostenlos. Zwei Stacks bedeuten zwei Sätze an Abhängigkeiten, zwei Umgebungen, die gesichert und gepatcht werden müssen, sowie eine Schnittstelle zwischen Analyse und Engineering, an der sich unbemerkt Fehler ansammeln können.
Time-to-Value. Für das erste Machine-Learning-Deployment ist Python fast immer der schnellste Weg, da das Modell keine Sprachgrenze überwinden muss, bevor es die Nutzer erreicht. Bei den von uns umgesetzten Projekten machen die vier bis acht Wochen, die ein Umschreiben des Prototyps in Anspruch nimmt, meist den Unterschied zwischen einer Veröffentlichung in einem Quartal oder erst nach zwei Quartalen aus. Für eine einmalige statistische Studie, die als Entscheidungsgrundlage dient, ist R meist schneller am Ziel.
Wenn Sie vor dieser Entscheidung stehen, unterstützt Sie unser Team für angewandte KI und Machine Learning regelmäßig bei der Analyse, und unser Überblick darüber, was Data Science ist und wie es Ihrem Unternehmen helfen kann zeigt auf, wo der Mehrwert in der Regel entsteht.
Dank seiner leicht lesbaren Syntax gilt Python als relativ einfach zu erlernen. Die Sprache zeichnet sich durch Übersichtlichkeit und Einfachheit aus, weshalb die Lernkurve nicht steil ist. Zudem ist Python eine vollwertige Programmiersprache und für Entwickler-Einsteiger bestens geeignet, was bedeutet, dass sich die investierte Zeit weit über den Bereich der Data Science hinaus auszahlt.
R ist für Personen ohne Software-Engineering-Kenntnisse leichter zu erlernen. Man kann sofort mit der Datenanalyse beginnen, doch die Anforderungen steigen, sobald man sich fortgeschrittenen Analysen und Funktionen zuwendet. R wird häufig von Data Scientists sowie von Wissenschaftlern aus anderen Fachbereichen wie Biologie, Physik, Management und Ingenieurwesen genutzt, die Daten aus Experimenten und anderen Forschungsarbeiten schnell analysieren und grafisch aufbereiten möchten.
Auch das Ziel Ihrer Analysen ist ein wichtiger Faktor. R empfiehlt sich vor allem für diejenigen, die sich für statistisches Lernen, Datenexploration und Versuchsplanung interessieren. Python wird hauptsächlich für die Datenanalyse innerhalb von Webanwendungen eingesetzt und ist die bessere Wahl für Machine Learning. Wenn Sie Python auch mit anderen Allzweck-Sprachen vergleichen möchten, deckt unser Vergleich zwischen Python und Java diesen Aspekt der Entscheidung ab.
Keines von beiden ist pauschal besser. R eignet sich besser für statistische Analysen, Versuchsplanung und Visualisierungen in Publikationsqualität. Python ist die bessere Wahl für Machine Learning, den produktiven Einsatz und alles, was in andere Software integriert werden muss. Für die meisten Unternehmen, die Produkte entwickeln, ist Python die sicherere Standardwahl. Für Forschungs- und Analyseteams ist R oft die bessere Lösung.
Das hängt von Ihren Vorkenntnissen ab. R ist einfacher für Personen mit statistischem Hintergrund ohne Programmiererfahrung, da sie damit fast sofort Analysen durchführen können. Python ist einfacher für alle, die bereits programmieren, da die Syntax leichter zu lesen ist, sobald die Arbeit über grundlegende Analysen hinausgeht.
Eine Standardisierung senkt Kosten und Risiken, aber ein Zwang dazu kann nach hinten losgehen. Eine gängige Lösung ist Python für alles, was in die Produktion geht, und R für explorative und statistische Arbeiten, mit einem klaren Übergabepunkt zwischen beiden. Wichtig ist, dass diese Grenze bewusst und nicht zufällig gezogen wird.
Ja, besonders für statistiklastige Rollen in Forschung, Pharmazie, Wirtschaft und Wissenschaft, wo R weiterhin der Standard ist. Als erste Programmiersprache für eine Karriere im Software Engineering oder ML Engineering ist R weniger geeignet.
Ja. Das Paket reticulate ermöglicht es R, Python-Code aufzurufen, und mit rpy2 kann Python R aufrufen. Teams tauschen Daten zudem über Dateien, Datenbanken oder APIs aus. Die Interoperabilität funktioniert, bringt aber Abhängigkeiten und Wartungsaufwand mit sich – legen Sie die Grenze daher bewusst fest.
Python. Die wichtigsten Deep-Learning-Frameworks, PyTorch und TensorFlow, sind auf Python ausgelegt, neue Forschungsergebnisse werden mit Python-Implementierungen veröffentlicht und Deployment-Tools setzen Python voraus. R verfügt zwar über leistungsfähige Schnittstellen, erhält neue Funktionen jedoch meist später.
In den meisten Fällen Python. Beide Sprachen nutzen für rechenintensive Aufgaben kompilierte Bibliotheken, aber Python bietet durch Dask und PySpark eine breitere Palette an Möglichkeiten für verteiltes Rechnen. R verarbeitet große Tabellen mit data.table und arrow zwar gut, der Weg in einen Cluster ist jedoch eingeschränkter.
Obwohl R und Python beide um den Titel der „führenden Sprache in der Data Science“ konkurrieren, unterscheiden sie sich grundlegend – und dieser Unterschied beginnt bereits bei ihrem jeweiligen Ansatz.
R zeichnet sich durch statistisches Lernen aus und bietet ein breites Spektrum an Funktionen für die Datenanalyse. Es bewältigt komplexe Analysen in der Data Science sowie in anderen Bereichen wie Biologie, Management und Physik. R-Anwender benötigen keine Software-Engineering-Kenntnisse, was die Sprache für Forscher und Wissenschaftler besonders zugänglich macht; zudem ist R exzellent in der Datenvisualisierung.
Pythons Ansatz in der Data Science ist stärker auf Produktion und Deployment ausgerichtet. Es wird primär für die Datenanalyse innerhalb von Webanwendungen eingesetzt, ist die stärkere Option für Machine Learning und eignet sich hervorragend für Data-Science-Pipelines.
Welche Sprache ist also die richtige? Die Entscheidung hängt weniger von den Sprachen selbst ab als vielmehr von Ihrem Output, Ihrem Team, Ihrem Deployment-Ziel und Ihrem Wartungshorizont. Labor oder Produktionsstraße? Gehen Sie die oben genannten vier Fragen durch, dann liegt die Antwort meist auf der Hand.
Überlegen Sie, auf welche Sprache Sie Ihre Datenarbeit standardisieren sollten? Wir unterstützen Unternehmen dabei, Data- und Machine-Learning-Stacks zu konzipieren, die wartbar, zukunftssicher bei Neueinstellungen und bereit für den produktiven Einsatz sind. Sprechen Sie mit unserem Team über Ihre Ziele.
Marketing-Praktikant mit besonderem Interesse an Technologie und Forschung. In meiner Freizeit spiele ich Volleyball und verwöhne meinen Hund so gut es geht.
Datenwissenschaftler mit einer tiefen Leidenschaft für Ingenieurwesen, Physik und Mathematik. Ich höre und mache gerne Musik, reise und fahre gerne Mountainbike-Strecken.
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