Veri Bilimciler İçin R vs Python: Hangisini Öğrenmelisiniz?

R vs Python tartışması, veri bilimine adım atan hemen herkesin ilk hafta karşılaştığı sorudur. Ben 2012'den beri dijital pazarlama tarafında çalışıyorum ve reklam, trafik ve satış verisini analiz etmek için her iki dili de kullandım. Bu yazıda iki dili istatistik, ekosistem ve iş piyasası açısından yan yana koyuyorum. Amacım size tek doğru cevap satmak değil; kendi hedefinize göre karar vermenizi kolaylaştırmak.

Yazının odağı dillerin kendisi değil, aralarındaki farktır. Pandas ile adım adım analiz ya da makine öğrenmesine giriş gibi konulara derin girmiyorum. Onun yerine hangi durumda hangi dilin size zaman kazandırdığını, hangi durumda ise yük olduğunu anlatıyorum.

R vs Python nedir, veri bilimciler için hangisi daha iyi?

R vs Python, veri bilimi için en yaygın iki dilin karşılaştırmasıdır. İstatistikçiler R'ı istatistik için tasarladı; Python ise genel amaçlı bir dil olarak doğdu ve veri bilimine sonradan güçlü kütüphanelerle girdi. Tek bir kazanan yok: istatistik ağırlıklı araştırmada R, üretime giden ürün işinde Python öne çıkar.

Bu cevabı biraz açalım. Eğer işinizin merkezinde hipotez testi, regresyon, deney tasarımı ve akademik raporlama varsa R size daha kısa yoldan ulaşır. Öte yandan modeli bir web servisine, otomasyona ya da ürün içine gömmeniz gerekiyorsa Python neredeyse her zaman daha az sürtünme yaratır. Ayrıca iş ilanlarının büyük bölümü Python bilgisi istiyor.

Yani soru aslında "hangisi daha iyi" değil, "sizin işiniz hangisine daha çok benziyor" sorusudur. Aşağıdaki bölümlerde bu benzerliği ölçmenize yardım edecek somut kriterleri sırayla ele alıyorum.

R ve Python nereden geliyor, tasarım felsefeleri neden farklı?

R, 1990'ların başında Yeni Zelanda'daki Auckland Üniversitesi'nde Ross Ihaka ve Robert Gentleman'ın çalışmasıyla ortaya çıktı. Temelinde Bell Labs'in S dili var. Bu nedenle R, bir istatistikçinin veriye bakış biçimini dile döker: vektörler, veri çerçeveleri, formüller ve model nesneleri dilin doğal parçasıdır.

Python ise Guido van Rossum'un 1991'de yayımladığı genel amaçlı bir dildir. Okunabilirlik ve sade sözdizimi ana hedefti. Veri bilimi Python'a sonradan geldi; NumPy, pandas ve scikit-learn gibi kütüphaneler dili bu alana taşıdı. Dolayısıyla Python'da veri işi bir kütüphane katmanı üzerinden yürür.

Bu köken farkı günlük kullanımda hissedilir. Örneğin R'da indeksler 1'den başlar, Python'da 0'dan. R'da bir regresyonu tek satırlık formülle kurarsınız; Python'da aynı işi statsmodels ya da scikit-learn ile, biraz daha fazla hazırlıkla yaparsınız. Buna karşılık Python'da dosya işleme, API çağrısı ve web servisi yazmak çok daha doğal gelir.

İstatistiksel analizde R vs Python karşılaştırması nasıl sonuçlanıyor?

İstatistik tarafında R vs Python karşılaştırmasında R hâlâ bir adım önde. Bunun sebebi yalnızca paket sayısı değil. R'da istatistiksel yöntemler çoğu zaman önce R paketi olarak yayımlanır, çünkü yöntemi geliştiren akademisyenin kendi aracı genellikle R'dır. Özellikle karma etkili modeller, hayatta kalma analizi ve Bayesçi modelleme gibi alanlarda seçenek daha zengindir.

Ayrıca R'ın model çıktıları istatistikçinin bekleyeceği biçimdedir. Katsayılar, standart hatalar, p değerleri ve güven aralıkları tek bir özet komutuyla gelir. Python'da statsmodels benzer bir özet sunar; ancak scikit-learn tahmin odaklıdır ve istatistiksel çıkarım için tasarlanmamıştır.

Öte yandan temel testlerin hepsi Python'da da var. t testi, ki kare, ANOVA ve doğrusal regresyon için SciPy ve statsmodels yeterli olur. Kısacası günlük analizlerin çoğunda fark küçüktür; fark, uç yöntemlere ve raporlama rahatlığına gelince büyür.

• R lehine: karma modeller, hayatta kalma analizi, deney tasarımı, anket ağırlıklandırma.
• Eşit sayılır: t testi, ANOVA, doğrusal ve lojistik regresyon, korelasyon.
• Python lehine: büyük veride tahmin modelleri, derin öğrenme, metin ve görüntü verisi.

Veri işleme tarafında dplyr ile pandas arasında ne fark var?

Veri temizleme ve dönüştürme, bir veri bilimcinin zamanının büyük kısmını alır. R tarafında bu işin standardı tidyverse ailesi, özellikle dplyr ve tidyr paketleridir. Python tarafında ise pandas ve son yıllarda hızla büyüyen Polars var. İkisi de aynı işi yapar; ancak yazım hissi farklıdır.

dplyr fiil tabanlı bir dil sunar: filter, select, mutate, summarise ve arrange. Bu fiilleri boru operatörüyle zincirlediğinizde kod neredeyse bir cümle gibi okunur. Bu yüzden analiz kodunu ekip dışındaki birine göstermek kolaydır. Pandas ise daha esnek ama daha dağınıktır; aynı işi yapmanın birkaç yolu vardır ve yeni başlayan için bu durum kafa karıştırabilir.

Performans tarafında tablo değişiyor. Çok büyük tablolarda R'da data.table, Python'da Polars ciddi hız sağlar. Benim deneyimimde asıl darboğaz dil değil, verinin belleğe sığıp sığmadığıdır. Veri büyüdükçe iki dilde de SQL veritabanına ya da DuckDB gibi bir motora yaslanmak en sağlıklı yoldur.

Görselleştirmede ggplot2 mi, Matplotlib ve seaborn mu?

Görselleştirme, R'ın en güçlü olduğu alanlardan biridir. ggplot2, "grafiklerin grameri" yaklaşımıyla çalışır: veriyi, eksen eşlemesini ve katmanları ayrı ayrı tanımlarsınız. Bu sayede karmaşık, çok katmanlı grafikleri az kodla ve tutarlı bir görünümle üretirsiniz. Yayın kalitesinde grafik isteyen araştırmacılar bu yüzden ggplot2'yi sever.

Python'da Matplotlib temel katmandır ve her şeyi yapabilir; fakat ayrıntılı ayar ister. Seaborn istatistiksel grafikleri kolaylaştırır, Plotly ise etkileşimli grafik için iyi bir seçenektir. Hatta Python'da ggplot2 mantığını taşıyan plotnine kütüphanesi de var.

Pratikte şöyle düşünebilirsiniz: statik, rapora girecek ve tutarlı görünmesi gereken grafiklerde R biraz daha hızlı sonuç verir. Etkileşimli panel ya da web içine gömülü grafik gerekiyorsa Python ekosistemi daha geniştir. Üstelik her iki dilde de Plotly kullanabildiğiniz için bu fark giderek küçülüyor.

Makine öğrenmesi ve derin öğrenmede hangisi önde?

Bu alanda Python açık ara önde. scikit-learn klasik makine öğrenmesinin ortak dili hâline geldi. Derin öğrenmede PyTorch ve TensorFlow, dil modellerinde ise Hugging Face kütüphaneleri önce Python için geliştirilir. Dolayısıyla yeni bir model mimarisi çıktığında örnek kod neredeyse her zaman Python ile gelir.

R'da da makine öğrenmesi yapabilirsiniz. tidymodels ve mlr3 düzenli, iyi tasarlanmış çerçevelerdir; ayrıca torch paketi R içinden PyTorch altyapısını kullanmanızı sağlar. Ancak topluluk büyüklüğü, hazır örnek sayısı ve üretime alma araçları Python tarafında çok daha fazladır.

Benim önerim şu: hedefiniz makine öğrenmesi mühendisliği, derin öğrenme ya da yapay zeka ürünleri geliştirmekse Python'u ana dil seçin. Buna karşılık tahmin modelini açıklamak, değişkenlerin etkisini yorumlamak ve bunu karar vericiye sunmak işinizin merkezindeyse R hâlâ çok verimli bir araçtır.

Paket ekosistemi: CRAN ile PyPI nasıl karşılaştırılır?

R paketleri ağırlıklı olarak CRAN üzerinden dağıtılır. CRAN'ın paket sayfasına bu yazıyı hazırladığım gün baktığımda 25.181 paket listeleniyordu. Python'un paket deposu PyPI ise ana sayfasında 900 binin üzerinde proje gösteriyordu. Ancak bu iki sayıyı doğrudan kıyaslamak yanıltıcı olur.

Çünkü PyPI genel amaçlı bir depodur; web çerçeveleri, oyun araçları ve her türlü yardımcı kütüphane burada yer alır. CRAN ise büyük ölçüde veri ve istatistik odaklıdır. Üstelik CRAN, paketleri yayına almadan önce otomatik kontrollerden geçirir. Bu da istatistik paketlerinde ortalama kalite düzeyini yükseltir.

Biyoinformatik tarafında ayrıca Bioconductor var; genomik ve biyolojik veri için R'ın en güçlü ekosistemidir. Python'da ise conda-forge gibi kanallar bilimsel paketleri derlenmiş hâlde sunar. Kısacası paket sayısı değil, alanınızdaki kritik paketlerin hangi dilde olgun olduğu belirleyicidir.

Geliştirme ortamı: RStudio, Positron ve Jupyter

R kullanıcılarının büyük kısmı RStudio ile çalışır. RStudio'yu geliştiren şirket 2022'de adını Posit olarak değiştirdi ve Python'a da yatırım yapmaya başladı. Şirketin yeni editörü Positron, hem R hem Python ile veri bilimi için tasarlanmış bir ortamdır. Bu gelişme, iki dilin rekabetten çok birlikte yaşadığını gösteriyor.

Python tarafında Jupyter defterleri keşif amaçlı analizde standarttır. Kod, çıktı ve açıklamayı aynı belgede tutarsınız. Ayrıca VS Code, Jupyter defterlerini doğrudan açar ve Python ile R eklentilerini destekler. Bulut tarafında Google Colab gibi ortamlar kurulum yapmadan Python çalıştırmanıza izin verir.

Yeni başlayan biri için ortam seçimi dil seçimi kadar önemli değil. Ancak şunu söyleyebilirim: RStudio, R öğrenenlere daha derli toplu bir deneyim sunar. Python'da ise ortam kurulumu, sanal ortamlar ve paket sürümleri ilk haftalarda daha fazla sabır ister.

Raporlama ve paylaşım: Quarto, R Markdown ve Shiny

Analizin değeri, sonucunu anlattığınız kişiye ulaştığında ortaya çıkar. R bu alanda uzun süre önde oldu. R Markdown ile kodu, grafiği ve metni tek belgede birleştirip HTML, PDF ya da Word çıktısı alabiliyordunuz. Bugün bu işin yeni nesli Quarto; üstelik Quarto hem R hem Python hem de Julia ile çalışır.

Etkileşimli uygulama tarafında R'ın Shiny paketi, analistlerin web bilgisi olmadan panel kurmasını sağladı. Python'da ise Streamlit, Dash ve Python için Shiny benzer işleri görür. Örneğin bir yöneticinin filtre seçip sonucu kendisi görmesini istiyorsanız her iki dilde de birkaç yüz satırla iş gören bir uygulama çıkarabilirsiniz.

Pazarlama raporlarında da aynı ihtiyaçla karşılaşıyorum. Ham tablo yerine anlamlı bir özet görmek isteyen yöneticiye neyi göstereceğinizi dijital pazarlama raporu nasıl okunur yazısında ayrıca anlattım. Dil seçimi burada ikincil; asıl mesele doğru metriği seçmek.

Üretime alma ve mühendislik ekipleriyle çalışma neden Python lehine?

Bir analiz defterde kaldığı sürece dil fark etmez. Ancak modeli bir API'ye çevirmek, her gece çalışan bir veri hattına koymak ya da bir uygulamanın içine gömmek istediğinizde Python belirgin bir avantaj sağlar. Çünkü yazılım ekiplerinin çoğu zaten Python ya da Python ile kolay konuşan araçlar kullanır.

FastAPI, Airflow, Docker ve bulut sağlayıcıların SDK'ları Python için birinci sınıf destek sunar. Böylece veri bilimcinin yazdığı kod, mühendisin elinde yeniden yazılmadan üretime gidebilir. R'da da plumber ile API kurabilir, konteyner içinde çalıştırabilirsiniz; fakat bu yolda ekip içinde daha az deneyimli kişi bulursunuz.

Dolayısıyla çalışacağınız şirketin yapısına bakın. Veri bilimi ekibi ürün ekibinin içindeyse Python neredeyse zorunludur. Buna karşılık bağımsız bir araştırma ya da analitik birimi raporlar ve öneriler üretiyorsa R ile rahatça yıllarca çalışabilirsiniz.

İş piyasasında R vs Python talebi nasıl görünüyor?

İş piyasasında R vs Python dengesi açıkça Python lehine. Stack Overflow Geliştirici Anketi 2025 sonuçlarında tüm katılımcıların yüzde 57,9'u Python kullandığını söylerken R için bu oran yüzde 4,9. Elbette bu anket genel yazılımcı kitlesini ölçer; yalnızca veri bilimcilere bakan bir anket değildir.

Yine de tablo iş ilanlarında da benzer. Veri bilimci, makine öğrenmesi mühendisi ve veri mühendisi ilanlarında Python neredeyse standart bir gereksinim. R ise çoğu zaman "tercih sebebi" ya da "Python veya R" biçiminde geçer. Kendi pazarınızı ölçmek için iş ilanı sitelerinde iki dili ayrı ayrı aratıp sonuç sayısını karşılaştırmanızı öneririm.

Öte yandan R bilen kişi sayısı az olduğu için R isteyen ilanlarda rekabet de daha düşük olabilir. Özellikle ilaç, biyoistatistik ve akademik araştırma pozisyonlarında R bilgisi sizi öne çıkarır. Maaş karşılaştırması için ise güvenilir, ülkeye özel ve dile göre ayrılmış bir kaynak bulamadım; bu yüzden rakam vermiyorum.

Hangi sektörler hâlâ R'ı tercih ediyor?

R'ın en güçlü kaldığı alanlar, istatistiksel titizliğin ve denetlenebilirliğin önemli olduğu sektörlerdir. Başı ilaç ve klinik araştırma çeker. R Consortium, ilaç şirketleri ve ABD Gıda ve İlaç Dairesi FDA ile R tabanlı başvuru paketleri üzerine pilot çalışmalar yürüttü. Bu da R'ın düzenlemeye tabi ortamlarda ciddiye alındığını gösteriyor.

• Biyoistatistik ve klinik araştırma: tablo, liste ve grafik üretimi, sağkalım analizi.
• Genomik ve biyoinformatik: Bioconductor paketleri.
• Akademi ve sosyal bilimler: ekonometri, psikometri, anket analizi.
• Sigorta ve risk: aktüerya modelleri, dağılım uydurma.
• Kamu istatistiği ve epidemiyoloji: tekrarlanabilir raporlama.

Buna karşılık teknoloji şirketleri, e-ticaret, fintech ve reklam teknolojisi tarafında Python baskındır. Bu şirketlerde veri bilimi ürünün bir parçasıdır ve yazılım ekibiyle aynı dili konuşmak gerekir. Hedeflediğiniz sektörün ilanlarına bakmak, bu konuda okuyacağınız her makaleden daha net bilgi verir.

Öğrenme eğrisi: hangisi yeni başlayan için daha kolay?

Hiç programlama bilmeyen biri için Python'un sözdizimi genellikle daha sezgisel gelir. Girintiyle blok tanımlama, açık değişken adları ve tutarlı kurallar dili okunur kılar. Üstelik öğrendiğiniz her şey veri dışındaki işlerde de işinize yarar: dosya otomasyonu, web kazıma, küçük araçlar.

R ise ilk bakışta tuhaf gelebilir. Atama için ok işareti, birden fazla nesne sistemi ve bazen tutarsız fonksiyon adları başlangıçta yorar. Ancak tidyverse ile başlarsanız bu sorunların çoğu ortadan kalkar. İstatistik geçmişi olan biri için R, çok hızlı bir şekilde verimli hâle gelir.

Kısacası öğrenme kolaylığı sizin geçmişinize bağlı. Yazılım altyapınız varsa ya da genel programlama da öğrenmek istiyorsanız Python daha rahat bir başlangıçtır. İstatistik, ekonomi ya da psikoloji okuduysanız ve hedefiniz analizse R size ilk üç ayda daha çok somut çıktı verebilir.

Performans ve büyük veride hangisi daha hızlı?

İki dil de yorumlanan dillerdir ve saf döngülerde yavaştır. Bu yüzden hız, dilin kendisinden çok kullandığınız kütüphaneden gelir. R'da vektörleştirilmiş işlemler ve data.table, Python'da NumPy, pandas ve Polars ağır işi C, C++ ya da Rust ile yazılmış katmanlara devreder. Doğru kütüphaneyi seçtiğinizde iki dil de milyonlarca satırı rahatça işler.

Asıl fark bellek ve ölçeklenme tarafında ortaya çıkar. R, veriyi varsayılan olarak belleğe yükler; tablo belleği aşınca arrow, duckdb ya da veritabanı bağlantılarıyla çalışmanız gerekir. Python'da da aynı sınır geçerli; ancak Spark, Dask ve Ray gibi dağıtık araçların Python arayüzleri daha yaygın ve daha iyi belgelenmiş durumda.

Kısacası performans, çoğu analiz projesinde dil seçimini belirleyen kriter olmamalı. Gerçekten dağıtık hesaplama gerektiren bir veri hattında çalışacaksanız Python ekosistemi size daha fazla hazır yol sunar. Günlük analizlerde ise kodunuzu vektörleştirmek ve veriyi doğru biçimde saklamak, dil değiştirmekten çok daha fazla hız kazandırır.

Topluluk ve öğrenme kaynakları hangi dilde daha güçlü?

Python'un topluluğu çok daha büyük. Bir hata mesajını arattığınızda karşınıza çıkan cevap sayısı, ücretsiz kurslar, video dersler ve açık kaynak örnek projeler Python'da açıkça fazladır. Üstelik yapay zeka kodlama asistanları da Python örnekleriyle daha çok karşılaştıkları için bu dilde genellikle daha isabetli öneriler üretir.

R topluluğu daha küçük ama oldukça derli toplu. "R for Data Science" gibi ücretsiz çevrimiçi kitaplar, TidyTuesday gibi haftalık veri görselleştirme etkinlikleri ve R-Ladies gibi topluluklar yeni başlayanlara sıcak bir ortam sunar. Ayrıca R paket belgeleri çoğu zaman istatistiksel arka planı da açıklar; bu da öğrenirken yöntemi anlamanıza yardım eder.

Yine de kaynak bolluğu tek başına avantaj değildir. Python'da binlerce kurs arasında kaybolmak kolay. Hangi dili seçerseniz seçin, tek bir ana kaynak belirleyin, onu sonuna kadar bitirin ve öğrendiğinizi kendi verinizle hemen uygulayın.

R vs Python karşılaştırma tablosu

Aşağıdaki tablo, R vs Python kararını hızlıca vermeniz için ana kriterleri tek yerde topluyor. Değerlendirmeler benim saha tecrübeme ve bu yazıda bağlantı verdiğim kaynaklara dayanıyor; kesin bir sıralama değil, yön gösteren bir özet.

Tabloyu okurken şunu unutmayın: satırların çoğunda iki dil de işi görür. Fark, işi ne kadar az sürtünmeyle ve ne kadar geniş bir toplulukla yaptığınızdadır.

İkisini birlikte kullanmak mümkün mü?

Evet, hem de giderek kolaylaşıyor. R tarafındaki reticulate paketi, R oturumu içinden Python kodu ve kütüphaneleri çağırmanızı sağlar. Python tarafındaki rpy2 ise tersini yapar. Böylece bir Python projesinde yalnızca R'da bulunan bir istatistik yöntemini kullanabilirsiniz.

Ayrıca dosya düzeyinde köprüler de var. Apache Arrow ve Parquet biçimi, iki dilin aynı veriyi hızlı ve kayıpsız okumasını sağlar. Quarto belgelerinde R ve Python hücrelerini aynı raporda kullanabilirsiniz. Positron gibi editörler de iki dili aynı çalışma alanında destekliyor.

Ancak bir uyarım var. İki dili birden öğrenmeye aynı anda başlamayın. Önce birinde rahatça veri okuyup temizleyebilir, grafik çizebilir ve basit bir model kurabilir hâle gelin. Ardından ikinci dili, ilk dilde bildiğiniz kavramların karşılığını arayarak çok daha hızlı öğrenirsiniz.

Ekip içinde karma kullanım da sık görülen bir durum. Örneğin istatistik ekibi analizini R ile yapar, sonucu Parquet dosyası ya da veritabanı tablosu olarak bırakır; yazılım ekibi de bu çıktıyı Python servisinde okur. Böyle bir düzende önemli olan dil birliği değil, veri sözleşmesidir: sütun adları, tipler ve güncelleme saati iki taraf için de net olmalı. Bu sözleşmeyi yazılı hâle getirdiğinizde iki dil yıllarca sorunsuz yan yana çalışabilir.

Pazarlama verisinde ben hangisini nasıl kullanıyorum?

Benim işim veri bilimi değil, dijital pazarlama. Yine de reklam ve trafik verisini analiz ederken iki dile de ihtiyaç duydum. Günlük işlerde Python'u tercih ediyorum: Search Console ve reklam platformlarının dışa aktarımlarını birleştirmek, raporları otomatikleştirmek ve küçük araçlar yazmak için daha pratik.

R'ı ise daha çok istatistiksel soru sorduğumda açıyorum. Örneğin iki reklam metni arasındaki dönüşüm farkının tesadüf olup olmadığını test etmek ya da mevsimselliği ayırmak gibi. Bu tür analizlerde R'ın özet çıktıları ve ggplot2 grafikleri sonucu müşteriye anlatmayı kolaylaştırıyor.

Veriyi hangi dille işlerseniz işleyin, önce doğru toplamanız gerekir. Kampanya trafiğini ayırt etmek için UTM oluşturucu, reklam getirisini hızlı kontrol etmek için ROAS hesaplayıcı kullanabilirsiniz. Organik tarafta ham veri kaynağınız Google Search Console olur. Hangi metriği izleyeceğinizi ise dijital pazarlama KPI'ları yazısında topladım.

Hangi profile hangi dil: karar listesi

Buraya kadar anlattıklarımı kısa bir karar listesine dönüştürelim. Kendinize en çok benzeyen maddeyi bulun ve oradan başlayın. Birden fazla madde size uyuyorsa, çalışmak istediğiniz şirketin ilanlarına bakarak kararı netleştirin.

1. Yazılım geçmişiniz var ve ürün şirketinde çalışmak istiyorsunuz: Python ile başlayın.
2. Makine öğrenmesi mühendisi ya da yapay zeka geliştiricisi olmak istiyorsunuz: Python ile başlayın.
3. İstatistik, ekonomi ya da psikoloji okudunuz ve analiz yapacaksınız: R ile başlayın.
4. İlaç, klinik araştırma ya da biyoinformatik hedefliyorsunuz: R öğrenin, Python'u ikinci dil yapın.
5. Pazarlama, satış ya da operasyon analisti olarak raporlama yapacaksınız: Python ile başlayın, SQL'i ihmal etmeyin.
6. Akademide kalacaksınız: alanınızdaki makalelerin ek kodlarına bakın ve çoğunluğun dilini seçin.

Bu listenin hiçbir maddesi sizi tek dile mahkûm etmez. Sadece ilk altı ayınızı daha verimli geçirmenizi sağlar. Ayrıca kararınızı altı ay sonra yeniden gözden geçirin; o noktada hangi işlerde zorlandığınızı, hangi araçları eksik bulduğunuzu çok daha net görürsünüz ve ikinci dil ihtiyacı kendiliğinden ortaya çıkar.

İlk 90 günü nasıl planlamalısınız?

Hangi dili seçerseniz seçin, ilk 90 gün benzer bir yapıda ilerler. Aşağıdaki plan saha tecrübesine dayalı bir başlangıç önerisidir, garanti değil. Haftada 8 ile 10 saat ayırabilen biri için tasarladım.

• 1. ay: dilin temelleri, veri tipleri, döngüler, fonksiyonlar ve bir CSV dosyasını okuyup özetlemek.
• 2. ay: veri temizleme, birleştirme, gruplama ve temel grafikler; kendi alanınızdan bir veri setiyle çalışın.
• 3. ay: temel istatistik testleri ve basit bir tahmin modeli; sonucu Quarto ya da defterle raporlayın.

Bu sürecin sonunda elinizde bir tane bitmiş, anlatılabilir proje olsun. Problemi, veriyi, yöntemi ve çıkan kararı açıkça yazın. İşverenler çoğu zaman hangi dili kullandığınızdan çok, veriden nasıl bir sonuç çıkardığınıza bakar. Ayrıca SQL'i bu 90 günün her haftasına küçük dozlarda ekleyin; iki dilde de veriye çoğu zaman SQL ile ulaşırsınız.

Sonuç: hangisini öğrenmelisiniz?

Kararsızsanız ve hedefiniz geniş bir iş piyasasıysa Python ile başlayın. Ekosistemin büyüklüğü, makine öğrenmesindeki liderliği ve yazılım ekipleriyle ortak dil olması onu güvenli bir ilk tercih yapar. Buna karşılık istatistik sizin asıl işinizse ya da ilaç, akademi ve kamu gibi alanları hedefliyorsanız R size daha hızlı derinlik kazandırır.

R vs Python sorusunun en dürüst cevabı şudur: ilk dili iyi öğrenin, ikincisini ihtiyaç doğduğunda ekleyin. Veri bilimi bir dil yarışı değil, doğru soruyu sorup veriden güvenilir bir cevap çıkarma işidir. Dil bu işin yalnızca aracıdır.

Eğer veri tarafındaki bu becerileri kendi işinizin büyümesine bağlamak istiyorsanız, ölçümleme ve raporlama tarafında SEO danışmanlığı ve Google Ads yönetimi çalışmalarımda neye baktığımı inceleyebilirsiniz. Yazılım konusundaki diğer yazılarım için yazılım kategorisine göz atabilirsiniz.