Si mi interés principal son las series temporales, ¿debería enfocar mi energía en aprender Python o R?

Para elegir entre R y python, ya tener exposición hace la diferencia porque ambas herramientas tienen importantes tutoriales y enfoques.

Si no tiene preferencia por las herramientas y está abierto a ambas, “R” debería ser una buena opción

Más paquetes para un mejor procesamiento.
Muchos tutoriales disponibles
Más funciones matemáticas para la revalidación del análisis y los resultados.

Como dijo Justin, cuando se trata de memoria, debe cambiar a Python, pero para comenzar y aprender, sugeriría R hasta que obtenga una comprensión clara y buena del análisis y los conceptos de series temporales.

Para comenzar con Python

http://conference.scipy.org/scip…

scikits.timeseries: análisis de series de tiempo de python

Para R comenzar

Quick-R: Series temporales

¡Bienvenido a un pequeño libro de R para series temporales!

para dominar series temporales en R

Pronósticos: principios y práctica)

Ciencia de datosestadísticasProgramación informáticaPythonRseries temporales

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Si está interesado principalmente en analizar series temporales, R tiene más paquetes. Si desea crear software que analice series temporales, Python es más consistente en sus convenciones, además de tener, bueno, menos software dedicado a series temporales. Entonces hay más espacio para construir.

A medida que Python continúa construyéndose en el espacio de análisis de datos, a menos que se cambien algunas cosas sobre la administración de memoria, etc., en R, Python puede eventualmente convertirse en preferido. En este momento, sin embargo, R tiene mucho más en términos de paquetes (y lo que pueden hacer). Si desea comenzar a analizar series temporales sin esperar a que se cree el software, o crear el suyo propio, R es definitivamente la mejor opción. En el futuro … ¿quién sabe?

JQ Veenstra

No hay una respuesta clara, por desgracia. Mucho depende de con lo que ya te sientas cómodo. Si es principalmente un analista, R puede ser mejor para usted, porque está diseñado para ser una herramienta analítica, no un lenguaje de propósito general. Si planea hacer programación para otros fines también, Python hará eso y series de tiempo.

También está la cuestión de qué tan profundo planea entrar en la serie de tiempo y el tipo de serie de tiempo que tiene. Las series temporales de frecuencia vocal son muy diferentes de las series temporales de tendencias del mercado, que son diferentes de otros tipos. ¿Pretenden poner en práctica algunas matemáticas extremadamente avanzadas en torno a series de tiempo, o simplemente realizar ARIMA?

Para las matemáticas y estadísticas difíciles, R es la elección. Para aplicaciones ALREDEDOR de matemáticas y estadísticas, Python es la opción más popular. De hecho, muchos analistas ahora usan Python como un procesador de propósito general y envoltorio alrededor de las llamadas R.

JQ Veenstra

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