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.