Python vs. R in Data Science: Das sollten Sie wählen…

In jedem Sektor findet eine große Debatte statt, etwa wer der bessere Kapitän ist, Virat Kohli oder Sourav Ganguly? Oder Wer ist ein besserer Koch, Gordon Ramsay oder Jamie Oliver? Im Bereich Data Science dreht sich eine ähnliche Debatte um Python und R. Beides sind beliebte Sprachen, die für eine Vielzahl von Aufgaben in diesem Bereich verwendet werden. Sie haben jeweils auch ihre Vor- und Nachteile.

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Sie sind in mancher Hinsicht ähnlich (beide sind Open-Source und kostenlos), aber sie haben auch einige starke Unterschiede. In diesem Artikel werden wir die Hauptunterschiede zwischen Python und R besprechen und herausfinden, welches das beste der beiden ist.

Was ist Python?

Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen. Es wurde 1989 veröffentlicht und ist seitdem ein bekannter Name im Codierungssektor geworden. Obwohl es seit den 90er Jahren verfügbar ist, hat Python erst vor wenigen Jahren den Bereich der Datenwissenschaft betreten. Aber in kurzer Zeit hat es sich zu einer mächtigen Sprache mit vielen Vorteilen für die Datenwissenschaft entwickelt.

Es verfügt über mehrere spezialisierte Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep Learning, die es Data Scientists ermöglichen, leistungsstarke Datenmodelle schnell bereitzustellen.

Seine beliebten Bibliotheken sind Scipy, Pandas, Seaborn und Numpy. Sie können Python für die Bereitstellung von maschinellem Lernen in größerem Umfang verwenden. Data Scientists verwenden Python für Web Scraping, Data Wrangling und viele andere Aufgaben.

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Was ist R?

Für statistische Analysen würden sich viele Menschen für R entscheiden. Es wurde vor etwa 20 Jahren entwickelt . R hat Bibliotheken für fast alle Arten von Analysen, die eine Person durchführen kann.

Viele Data Scientists bevorzugten R gegenüber anderen (und viele tun es immer noch). R unterstützt eine überzeugende Datenvisualisierung, sodass das Generieren von Berichten viel besser ist.

Mit R können Sie über seine Frameworks fantastische Webanwendungen erstellen. Diese Programmiersprache macht das Erstellen von Datenmodellen relativ komfortabler, da sie komplexe Verfahren in mehrere Schritte zerlegt.

Trotz all dieser Vorteile hat R einige Nachteile in Form von langsamer Leistung und fehlenden Web-Frameworks.

Unterschiede in der Datenerhebung

Mit Python können Sie Daten direkt aus dem Web entnehmen. Dazu können Sie die Anforderungsbibliothek verwenden. Durch Anfragen und schöne Suppe können Sie sogar Daten aus den auf Wikipedia vorhandenen Tabellen verwenden.

Mit Python können Sie auch Daten aus JSON oder CSVs beziehen.

Mit R hingegen können Sie Daten aus Excel und CSVs importieren. Es ist beim Web Scraping nicht so effektiv wie Python, aber durch Rvest und magrittr löst es dieses Problem bis zu einem gewissen Grad. Sie ähneln Anfragen und schöner Seife.

Sie können auch Dateien in SPSS oder Minitab in R-Datenrahmen konvertieren.

Unterschiede in der Datenexploration

Mit Python können Sie Daten mithilfe von Pandas , einer Datenanalysebibliothek, aufdecken. Es organisiert Daten in Datenrahmen. Sie können Datenrahmen einfach bereinigen (z. B. durch Entfernen des NaN-Werts mit 0).

Pandas ermöglicht es Ihnen, eine große Menge an Daten zu speichern und bietet Ihnen mehrere Funktionen, um die Daten effizient anzuzeigen.

R ist leistungsfähiger bei der Datenexploration, weil es für diesen Zweck entwickelt wurde. Sie können R verwenden, um statistische Tests anzuwenden, Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu erstellen und Data-Mining-Techniken zu verwenden.

R eignet sich hervorragend für Optimierung, Signalverarbeitung, Analytik und Generierung von Zufallszahlen.

Unterschiede in der Datenvisualisierung

Für die Datenvisualisierung über Python müssen Sie das IPython Notebook oder die Matplotlib-Bibliothek verwenden. Diese Bibliothek kann Diagramme für die Daten erstellen, die Sie haben.

Wenn Sie daran interessiert sind, fortgeschrittene Grafiken zu entwickeln, können Sie Plot.ly verwenden. R ist in Bezug auf die Datenvisualisierung viel besser als Python. Es verfügt über viele Pakete, mit denen Sie überzeugende Visualisierungen für Ihre Daten entwickeln können.

Es verfügt über ein Grafikmodul, mit dem Sie grundlegende Diagramme für alle Datenmatrizen erstellen können. Sie können ggplot2 auch verwenden, um fortgeschrittenere Diagramme in R zu erstellen.

Andere Unterschiede

Popularität

Python ist im Data-Science-Bereich deutlich beliebter als R. 2017 war Python die beliebteste Programmiersprache, während R damals auf Platz 6 lag.

Wir können also sagen, dass Python beliebter ist als R . Die Popularität von R ist jedoch in diesen Jahren erheblich gestiegen.

Beschäftigungsmöglichkeiten

Nun, in Bezug auf die Nachfrage zeigen sowohl R als auch Python einen positiven Trend. Allerdings ist die Zahl der Data-Science-Jobs, die Python erfordern, fast 1,5-mal höher als die Zahl der Jobs, die R erfordern.

Python war vor R auf dem Markt präsent und hat neben der Datenwissenschaft noch viele andere Verwendungszwecke. Die Nachfrage nach R in der Datenanalyse ist höher als bei Python, und es ist die gefragteste Fähigkeit für diese Rolle.

Der Prozentsatz der Datenanalysten, die R im Jahr 2014 verwendeten, betrug 58 %, während es bei den Benutzern von Python 42 % waren. In Bezug auf das Angebot von Stellenangeboten wäre die beste Data-Science-Sprache SQL .

Branchen

Während R in Akademikern weiter verbreitet ist, ist Python in der Produktion beliebt. Da Python bereits eine vollwertige Programmiersprache ist, wird es von vielen Unternehmen gegenüber R bevorzugt.

R wurde jedoch von Wissenschaftlern für akademische Zwecke entwickelt. Wenn Sie also in den akademischen Bereich einsteigen möchten, müssen Sie R lernen. R ist seit langem der Favorit in der Wissenschaft und ist erst kürzlich in die Unternehmensbranche eingetreten.

R vs. Python: Was ist besser für Anfänger?

Sowohl R als auch Python sind im Bereich Data Science beliebt. Und sie gewinnen mit jedem Tag an Popularität. Sie unterscheiden sich auch in Bezug auf die Leichtigkeit des Lernens. Während R eine steile Lernkurve hat, ist Python am Anfang einfach und man kann es viel schneller lernen. Das Erlernen von Python ist linear, aber wenn Sie die Grundlagen vervollständigen, bleibt das Erlernen von R kein Problem mehr.

• Wer keine Ahnung vom Programmieren hat, sollte mit Python anfangen
• Wenn Sie Programmiererfahrung haben, sollten Sie mit R beginnen

Das Erlernen dieser beiden Sprachen würde Spaß machen. Programmierer entscheiden sich aus mehreren Gründen für Python, aber R hilft Ihnen bei der Datenanalyse und -modellierung.

Abschließende Gedanken

Sowohl Python als auch R haben ihre Macken. Während R besser für die Visualisierung geeignet ist, eignet sich Python besser für das Scraping. Es hängt alles von Ihrem Können und Ihrem Ziel ab.

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Für maschinelles Lernen müssen Sie Python studieren, aber für statistisches Lernen wäre R die bessere Wahl.