R (з такими пакетами, як ggplot2) Мова статистичного програмування з розширеними пакетами для створення високоякісних візуалізацій даних, які мають вирішальне значення для виявлення закономірностей і розуміння в спортивних даних.
Програмування R краще підходить для статистичного навчання, з неперевершеними бібліотеками для дослідження даних і експериментів. Python є кращим вибором для машинного навчання та великомасштабних додатків, особливо для аналізу даних у веб-додатках.
Python став дуже важливим у спортивній аналітиці. Це допомагає командам, тренерам і гравцям вдосконалюватися. Це дає їм дані, які роблять їх кращими та допомагають їм перемагати. Використовуючи Python, команди можуть покращувати свої плани.
Якщо ви цінуєте «Інтерпретованість моделі» над лише «Точністю передбачення», тоді Python точно вас там розчарує. R припускає, що вашою метою є «Статистичне навчання», і намагається зробити так, щоб вам було легше зрозуміти та діагностувати створену вами прогностичну модель.
Зазвичай аналітикам даних потрібна мова, яка є інтуїтивно зрозумілою для вивчення, з якою легко працювати, має інтерактивні можливості та містить бібліотеки, які підходять для створення динамічних візуалізацій даних. П’ять найпопулярніших мов програмування у 2021 році серед аналітиків даних Python, SQL, R, JavaScript і Scala.
Так, спортивна аналітика часто передбачає кодування. Володіння мовами програмування, такими як Python, R або SQL, є цінним для збору, аналізу та моделювання даних у спортивній аналітиці.