- 8 Ara 2025
- 92
- 0
- 6
Veri bilimine başlayan herkesin bir noktada karşılaştığı o meşhur soru: “Python mı daha iyi, R mı daha iyi?” Her iki dilin de güçlü olduğu ve tercih edildiği alanlar oldukça farklı olduğu için bu sorunun tek bir kazanını yok. Ancak 2026 itibarıyla sektör tercihlerini, kullanım alışkanlıklarını ve ekosistem gelişimini incelediğimizde aradaki farklar biraz daha netleşiyor.
Python, özellikle genel amaçlı bir programlama dili olması sayesinde veri bilimi, makine öğrenmesi, derin öğrenme, web geliştirme ve otomasyon gibi geniş bir alanda kullanılabiliyor. Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow ve PyTorch gibi dev kütüphaneler sayesinde veri bilimi ekosisteminin omurgasını oluşturuyor. Makine öğrenmesi ve yapay zekâ içeren projelerde Python’ın ciddi bir üstünlüğü var; sektörün büyük payı da bu yüzden neredeyse tamamen Python’a kaymış durumda. Yeni başlayanlar için öğrenmesi daha kolay kabul edilmesi de ekstra bir avantaj yaratıyor.
R ise daha spesifik bir alana, özellikle istatistiksel analiz ve akademik araştırmalara odaklanmış bir dil. Grafik üretiminde (ggplot2), biyoinformatik analizlerinde ve klasik istatistiksel modelleme yöntemlerinde hâlâ çok güçlü bir konuma sahip. R kullanıcılarının sevdiği en büyük özellik: veriyi keşfetmek, hızlıca görselleştirmek ve istatistiksel modeller kurmak Python’a göre daha akıcı hissettirebiliyor. Akademik dünyanın önemli bir bölümü hâlâ R kullanıyor çünkü istatistiksel paketleri inanılmaz derinlikte.
Genel tabloya bakıldığında Python, endüstriyel projelerde ve yapay zekâ alanında bir adım öne çıkarken; R daha çok akademi, sağlık verileri, biyoinformatik ve ağır istatistik çalışmalarında güçlü bir tercih olarak varlığını sürdürüyor. Hangisinin “daha iyi” olduğu ise tamamen ne yapmak istediğine bağlı. Makine öğrenmesi, derin öğrenme veya karmaşık projeler hedefleyen biri için cevap büyük ihtimalle Python olacaktır. Ancak istatistik ağırlıklı çalışıyorsan veya veri görselleştirme senin için kritikse R’nin sunduğu araçlar daha güçlü gelebilir.
Peki siz hangi dili kullanıyorsunuz? Endüstride Python’ın ağırlığı sizce doğal mı yoksa R’nin akademik gücü hâlâ daha mı değerli?
Python, özellikle genel amaçlı bir programlama dili olması sayesinde veri bilimi, makine öğrenmesi, derin öğrenme, web geliştirme ve otomasyon gibi geniş bir alanda kullanılabiliyor. Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow ve PyTorch gibi dev kütüphaneler sayesinde veri bilimi ekosisteminin omurgasını oluşturuyor. Makine öğrenmesi ve yapay zekâ içeren projelerde Python’ın ciddi bir üstünlüğü var; sektörün büyük payı da bu yüzden neredeyse tamamen Python’a kaymış durumda. Yeni başlayanlar için öğrenmesi daha kolay kabul edilmesi de ekstra bir avantaj yaratıyor.
R ise daha spesifik bir alana, özellikle istatistiksel analiz ve akademik araştırmalara odaklanmış bir dil. Grafik üretiminde (ggplot2), biyoinformatik analizlerinde ve klasik istatistiksel modelleme yöntemlerinde hâlâ çok güçlü bir konuma sahip. R kullanıcılarının sevdiği en büyük özellik: veriyi keşfetmek, hızlıca görselleştirmek ve istatistiksel modeller kurmak Python’a göre daha akıcı hissettirebiliyor. Akademik dünyanın önemli bir bölümü hâlâ R kullanıyor çünkü istatistiksel paketleri inanılmaz derinlikte.
Genel tabloya bakıldığında Python, endüstriyel projelerde ve yapay zekâ alanında bir adım öne çıkarken; R daha çok akademi, sağlık verileri, biyoinformatik ve ağır istatistik çalışmalarında güçlü bir tercih olarak varlığını sürdürüyor. Hangisinin “daha iyi” olduğu ise tamamen ne yapmak istediğine bağlı. Makine öğrenmesi, derin öğrenme veya karmaşık projeler hedefleyen biri için cevap büyük ihtimalle Python olacaktır. Ancak istatistik ağırlıklı çalışıyorsan veya veri görselleştirme senin için kritikse R’nin sunduğu araçlar daha güçlü gelebilir.
Peki siz hangi dili kullanıyorsunuz? Endüstride Python’ın ağırlığı sizce doğal mı yoksa R’nin akademik gücü hâlâ daha mı değerli?