Аргументы в пользу Python:
🔵ML и DL: Из-за
TensorFlow, PyTorch и scikit-learn, Python считается стандартом для машинного и глубокого обучения. Мощно, быстро, качественно.🔵NLP: Библиотеки
NLTK, spaCy и transformers для обработки естественного языка намного мощнее аналогов R. Топ инструмент для чат-ботов, переводчиков или анализа текстов.🔵Веб-разработка: Python поддерживает Django и Flask, поэтому задачи, которые требуют на выходе интерфейсов для взаимодействия с пользователями тут создавать тупо удобнее. В R это пытается делать Shiny, но он пока далёк от такого.
🔵Автоматизация: Тут R даже не пытается конкурировать, под задачи автоматизации там ничего сносного не завезли. Нет, он, конечно умеет в скриптинг, даже Airflow его поддерживает. Но шансы увидеть на проде скрипты автоматизации через R примерно такие же, как найти горшочек лепрекона.
🔵Интеграция с другими языками: Python в плане интеграции в разработку намного более гибкий, особенно полезно при разработке приложений, где анализ данных это не самоцель, а лишь часть большого приложения, требующего взаимодействия с базами данных, веб-сервисами и тд.
В целом, оба языка могут справиться с любыми аналитическими задачами, просто где-то удобнее один, а где-то другой.
Для исследований, стат. анализа, визуализации и публикаций материалов я бы смотрел в сторону R. И так уж совпало, что это стандартный набор задач продуктовой аналитики.
Python более интересен в первую очередь для DS, в этой сфере он является заслуженным стандартом. Для DA, скорее всего, выбор Python тоже более оправдан из-за задач автоматизации и контроля качества данных.