R vs Python vir datawetenskap en statistiek - Die uiteindelike vergelyking - NewGenApps
Kunsmatige Intelligensie, Big Data, Gegevenswetenskappe, masjienleer, Python, R Programmering, tegnologie tendense, tegnologie tendense
Data wetenskap is 'n ontwikkelende veld en word vinnig aan die gang. Soos met enige ontluikende veld, is daar altyd verwarring oor die leer- en implementeringsproses. Daar is baie goeie opsies om te begin leer data wetenskap. Die reeks van data wetenskap oplossings begin van 'n eenvoudige Excel-blad tot komplekse gereedskap soos SAS. Selfs die taalkeuse is nogal verwarrend. Onder die baie gewilde opsies kom die keuse gewoonlik neer op óf R óf Python. Selfs besigheid begin met data wetenskap in die huis met dieselfde probleem te kampe het. In hierdie gids sal ons R en Python in data wetenskap en stel die ideale oplossing voor.
R is 'n open source programmeertaal en sagteware-omgewing vir statistiese berekening en datavisualisering. Die sagteware word gerugsteun deur die R Foundation for Statistical Computing. Die taal is uiters gewild onder geleerdes, statistici en data-ontginners. R se gewildheid het onlangs toegeneem as gevolg van 'n oplewing in groot data en data wetenskap en dit sal nou waarskynlik verder ophef. R is vrylik beskikbaar onder die GNU General Public License, wat dit 'n goeie keuse vir akademici sowel as ondernemings maak.
R se grootste bate is sy wye verskeidenheid pakkette vir statistiese en grafiese modellering. Dankie aan Hadley Wickham vir die skepping ggplot2, 'n biblioteek vir die ontwerp van fyn grafieke en visualisasies. Dit is ook maklik om wiskundige simbole en formules te teken waar nodig.
Lees meer: 'N Volledige oorsig van R in datawetenskap
Python is 'n geïnterpreteerde objekgeoriënteerde programmeertaal op hoë vlak. Die fokus van Python is altyd op leesbaarheid en spoed. Die eenvoudige, maklik leerbare sintaksis beklemtoon die leesbaarheid en die uitgebreide biblioteek met modules en pakkette, en moedig die programmodulariteit aan en hergebruik die kode. Aangesien dit 'n oopbrontaal is, het dit 'n groot gemeenskap en word dit algemeen deur ondernemings aangeneem.
Python is 'n baie kragtige veeldoelige programmeertaal. Met verloop van tyd het die Python-gemeenskap baie doeltreffende gereedskap geskep vir gevorderde velde soos data wetenskap, kunsmatige intelligensie, machine learning ens. Python ondersteun ook datavisualisering en plot gebaseer op werklike data.
Lees meer: Waarom kies u Python vir kunsmatige intelligensie-projekte?
R vs Python for Data Science: vergelyking met 6 parameters:
R is oor die algemeen geskik vir enige tipe data-analise. Die groot aantal pakkette en maklik bruikbare toetse maak dit maklik om 'n ontleding te begin. R is die gebruikstaal vir data-ontledingstake wat selfstandige rekenaars benodig. Dit is ideaal vir verkenningswerk, visualisering, komplekse analise, ens.
Python, aan die ander kant, is meer geskik vir die implementering van algoritmes vir produksiegebruik. Aangesien dit 'n volwaardige programmeertaal is, bied dit groter buigsaamheid tydens die integrasie van data-ontledingstake met webprogramme of as statistiese kode in 'n produksiedatabasis opgeneem moet word.
Beide die tale het gesofistikeerde data -analise en machine learning pakkette kan u 'n goeie begin gee. Elkeen het sy eie analise, visualisering, machine learning en pakkette vir data -manipulasie. Dieselfde geld vir IDE's.
Terwyl u met R werk, is die keuse vir ontwikkelingsomgewing die RStudio IDE. Wat pakkette betref, kan u dit oorweeg dplyr, plyr en data.tabel vir die manipulering van pakkette, stringr vir snaarmanipulasie, ggvis en ggplot2 vir datavisualisering, en kappie vir machine learning.
Python het verskillende ontwikkelingsomgewings en baie is goed om te begin Spyder, IPython-notaboek, en Rodeo. Wat gewilde biblioteke betref, kom Python saam met Numpy / SciPy vir wetenskaplike rekenaars, matplotlib om grafieke te maak, scikit-leer vir machine learning en pandas vir data manipulasie.
In vergelyking met Python is dit makliker om komplekse analise in R te doen. In die geval van R is 'n groot lys pakkette beskikbaar vir implementering en statistiese toetse en modelle. Terwyl Python wel met biblioteke vir statistiese ontleding kom, is R ver voor in die spel. Python, aan die ander kant, kom met beter integrasie-opsies en meer vaartbelynde benadering tot die beoefening van nuwe take. Python is basies goed as jou data-ontledingsprojek deel is van 'n groter projek wat baie kompleksiteite behels terwyl R beter is om te benader data wetenskap in diepte.
Python is baie meer gewild as R. Dit is hoofsaaklik te wyte aan die wye skaal bruikbaarheid van Python in vergelyking met R. Python kan vir baie verskillende doeleindes gebruik word, van web development om app ontwikkeling om data wetenskap. R, aan die ander kant, is gemaak vir kern statistiese analise. Om 'n nisspeler te wees, is dit natuurlik minder gewild. Maar wanneer dit kom by die landskap van data wetenskap R kompeteer net tot net met Python. Volgens Payscale is die gemiddelde salaris van R-datawetenskaplike $ 88,409 terwyl die van Python is $ 96,616. Dit is omdat baie maatskappye Python verkies as gevolg van die alledaagse gebruik. Dit kan gesê word dat die verskil maklik gedek kan word as die persoon 'n vaardige taal het in die taal wat hy kies.
5. Gemak van leer:
R is die taal vir akademici en statistici, terwyl Python 'n alledaagse taal is wat gewoonlik deur programmeerders (mense uit die ingenieurswese en rekenaarwetenskap) verkies word. R het 'n baie steil leer, dit is moeilik om mee te begin vir nie-programmeerders, terwyl Python 'n meer geleidelike leerkurwe het. Albei tale het goeie dokumentasie, kursusse en boeke beskikbaar, en hul gemeenskappe is daartoe verbind om groei in hul onderskeie tale te bevorder.
Lees meer: Belangrikste vaardighede in elke datawetenskaplike
Datawetenskaplikes plot gereeld data om korrelasies en patrone te vind. Dus word visualisering belangrike kriteria tydens die keuse van 'n data wetenskap gereedskap. Python datavisualisering biblioteke insluit Seebaard, bokeh, en Pygal, terwyl dié van R insluit ggplot2, ggvis, googleVis, en rGrafieke. Wat beeldmateriaal betref, is R Python ver. R lewer pragtige beelde wat baie meer gesofistikeerd is as die ingewikkelde visualiserings van Python.
Wat om R of Python te kies?
Die keuse tussen R en Python hang heeltemal af van die gebruiksgeval en vermoëns. As jy van 'n statistiese agtergrond is, is dit beter om met R te begin. Inteendeel, as jy van rekenaarwetenskap is, is dit beter om Python te kies. In die geval van besigheid, moet die keuse afhang van die individuele gebruiksgeval en beskikbaarheid. As datawetenskaplikes van een taal makliker vir jou beskikbaar is as is dit beter om met die gunstige opsie te gaan. Die keuse kan ook wissel op grond van die vlak van analise en ontwikkeling wat nodig is. As die behoefte vir hardcore is data wetenskap as R kom uit as 'n beter alternatief, terwyl Python die geskikte oplossing is ontwikkeling van toepassings gebaseer op data wetenskap.