R чи Python для аналітики: що обрати? 🤔

У межах рубрики «Відкритий мікрофон» ви залишали запитання до лекторів Genesis Academy — експертів у сфері аналітики, маркетингу, розробки тощо. Настав час повертатися з відповідями.

На перше запитання про розрахунок LTV ми відповідали тут. Сьогодні разом із Тетяною Маринич, Marketing Analytics Team Lead у Headway Inc, розбираємося, чому мова R не така популярна серед вакансій для аналітиків порівняно з Python.

📊 Мова R створена спеціально для статистики, моделювання, візуалізації та академічних досліджень.

Її переваги:
➤ простий синтаксис для статистичних моделей (GLM, тести, ANOVA, кластеризація);
➤ вбудована аналітика статистичних показників моделей та статистичних тестів;
➤ потужні пакети для візуалізації: ggplot2, shiny, plotly;
➤ інтеграція з R Markdown для створення звітів.

Важливо знати: R залишається мовою аналітиків-статистиків та науковців, а не продуктових чи дата-інфраструктурних команд.

🐍 Python натомість став стандартом у:
➤ машинному навчанні;
➤ дата-інженерії та пайплайнах;
➤ побудові API й продакшн-рішень.

📌 Тому у вакансіях аналітиків найчастіше вимагають: SQL, Python — для автоматизації та складних моделей, BI Tools (Tableau, Looker, Amplitude, Power BI). А вимогу знати R згадують рідко — переважно в наукових чи академічних цілях або у фармацевтиці.

Цікаво отримати відповідь на своє запитання?
👉 Залишай його тут.