# Python vs R

Adres: https://softwaredictionary.org/tr/karsilastirma/python-vs-r
Son güncelleme: 2026-10-06

Kısaca: Python, güçlü veri ve yapay zekâ kütüphaneleri olan genel amaçlı bir dildir; R ise istatistik, veri analizi ve grafik için yapılmış, araştırmada yaygın bir dil.

## Python ile R arasındaki fark nedir?

1991'de yayımlanan Python, web backend'lerinden otomasyona kadar her şey için kullanılan genel amaçlı bir dildir ve NumPy, pandas ve scikit-learn gibi güçlü veri kütüphaneleri kazandı. İlk kez 1993'te ortaya çıkan ve Bell Labs'in S dilini temel alan R ise istatistikçiler tarafından istatistik için yapıldı: data frame'ler, vektörler ve istatistiksel modeller dilin kendi parçasıdır.

Fark, genişliğe karşı derinliktir. Python bir projeyi veri temizlemeden makine öğrenmesine, oradan da production'daki bir API'ye kadar götürebilir; PyTorch ve benzeri kütüphanelerle derin öğrenmeye de hâkimdir. R ise CRAN'da, çoğu onları geliştiren araştırmacılar tarafından yayımlanmış en derin istatistiksel yöntem kataloğuna ve ggplot2 ile R Markdown gibi grafik ve rapor için özenli araçlara sahiptir.

Yazarken de farklı hissettirirler. Python genel amaçlı kod gibi okunur ve saymaya 0'dan başlar. R ise vektörel çalışır, saymaya 1'den başlar, atamayı genellikle `<-` ile yapar ve `filter` ve `mutate` gibi fiillerden oluşan pipeline'larıyla tidyverse dahil birkaç farklı stil sunar. Analistler veriyi keşfetmeyi çoğu zaman R'da daha çabuk bulur; yazılım mühendisleri ise genellikle Python'da kendini evinde hisseder.

Birbirlerini dışlamazlar. Pek çok ekip R'da keşfedip modeller, Python'da yayına alır; notebook'lar ve editörler ikisini de destekler, `reticulate` ve `rpy2` gibi köprü paketler de birinin diğerini çağırmasını sağlar. Sık yapılan bir yanlış, R'ın eskidiğini düşünmektir: biyoistatistikte, klinik araştırmada, ekonomide ve akademide standart olmayı sürdürüyor.

| Özellik | Python | R |
| --- | --- | --- |
| Amaç | Veri kütüphaneleri olan genel amaçlı bir dil | İstatistik ve veri analizi için yapılmış bir dil |
| En güçlü olduğu alan | Makine öğrenmesi, derin öğrenme, otomasyon, production kodu | İstatistiksel modelleme, araştırma, görselleştirme |
| Veri tabloları | pandas ve Polars gibi kütüphanelerden gelen DataFrame'ler | Dile yerleşik data frame'ler |
| Grafikler | Matplotlib, seaborn, Plotly | ggplot2 ve yerleşik temel grafikler |
| Paketler | pip ve PyPI | CRAN ve Bioconductor |
| Sözdizimi | Girinti tabanlı; saymaya 0'dan başlar | Vektörel; saymaya 1'den başlar; `<-` ile atar |
| Tipik kullanıcılar | Yazılım mühendisleri, veri bilimciler, ML mühendisleri | İstatistikçiler, araştırmacılar, analistler |

## Python şu durumlarda doğru seçim

- Analiziniz bir uygulamanın, API'nin ya da production pipeline'ının parçası olacak.
- Makine öğrenmesi ya da derin öğrenme üzerinde çalışıyorsunuz.
- Otomasyon, betik yazımı ya da web backend'leri için de tek bir dil istiyorsunuz.

## R şu durumlarda doğru seçim

- İşiniz istatistik, deneyler ya da araştırma etrafında dönüyor.
- Esas olarak R paketleri olarak bulunan özel yöntemlere ihtiyacınız var.
- Az kurulumla yayın kalitesinde grafikler ve tekrarlanabilir raporlar istiyorsunuz.

## Sık sorulan sorular

**Veri bilimi için R mı daha iyi, Python mı?**

Genel olarak hiçbiri. Python daha çok yönlüdür ve makine öğrenmesinde ve production'da öndedir; R ise istatistikte ve araştırmada daha güçlüdür. Pek çok veri bilimci ikisini de bilir.

**R öğrenmek Python'dan daha mı zor?**

Programcılara R çoğu zaman daha tuhaf gelir: indeksler 1'den başlar ve aynı işi yapmanın birkaç yolu vardır. İstatistikçiler ve analistler içinse R'ın veriye odaklanması onu daha kolay bir başlangıç yapabilir.

**R ve Python birlikte kullanılabilir mi?**

Evet. `reticulate` paketi R'ın Python kodu çalıştırmasını, `rpy2` de Python'un R'ı çağırmasını sağlar; pek çok notebook ve editör ikisini de çalıştırır.

---

Software Dictionary: https://softwaredictionary.org/tr · https://softwaredictionary.org/tr/llms.txt