データアナリストにとって最も重要なスキルの1つは、プログラミング言語の習熟度です。データアナリストはSQL（Structured Query Language）を使用してデータベースと通信しますが、データのクリーンアップ、操作、分析、および視覚化に関しては、PythonまたはRのいずれかを検討しています。
PythonとR：違いは何ですか？
PythonとRはどちらも、Windows、macOS、およびLinuxで実行できる無料のオープンソース言語です。どちらもほぼすべてのデータ分析タスクを処理でき、特に初心者にとっては、どちらも比較的習得しやすい言語と見なされています。では、どちらを学ぶ（または最初に学ぶ）かを選択する必要がありますか？違いを掘り下げる前に、ここに各言語の大まかな概要があります。
Pythonとは何ですか？
Pythonは、自然言語を模倣した直感的な構文で知られる高級汎用プログラミング言語です。 Pythonコードはさまざまなタスクに使用できますが、一般的な3つのアプリケーションは次のとおりです。
データサイエンスとデータ分析
Webアプリケーション開発
自動化/スクリプティング
Rとは何ですか？
Rは、統計計算とデータ視覚化のために構築されたソフトウェア環境と統計プログラミング言語です。 Rの多数の能力は、大きく3つのカテゴリに分類される傾向があります。
データの操作
統計分析
データの視覚化
PythonとRのどちらを選択するにはどうすればよいですか？
PythonまたはRの学習に関しては、間違った選択はありません。どちらも需要の高いスキルであり、発生するほぼすべてのデータ分析タスクを実行できます。どちらがあなたにとって良いかは、最終的にはあなたの経歴、興味、そしてキャリアの目標に帰着します。
学習曲線
PythonとRはどちらも、習得がかなり簡単な言語と見なされています。 Pythonは、もともとソフトウェア開発用に設計されました。以前にJavaまたはC++の経験がある場合は、Rよりも自然にPythonを習得できる可能性があります。一方、統計のバックグラウンドがある場合は、Rの方が少し簡単かもしれません。
全体として、Pythonの読みやすい構文により、学習私家偵探曲線がスムーズになります。 Rは最初は学習曲線が急になる傾向がありますが、Rの機能の使用方法を理解すると、非常に簡単になります。