Python vs R in Data Science: questo è quello che dovresti scegliere...

Ogni settore ha un grande dibattito in corso, del tipo, chi è un capitano migliore, Virat Kohli o Sourav Ganguly? O chi è uno chef migliore, Gordon Ramsay o Jamie Oliver? Nel campo della scienza dei dati, un dibattito simile riguarda Python e R. Entrambi sono linguaggi popolari utilizzati per una varietà di attività in questo settore. Ognuno di loro ha anche i suoi pro e contro.

Puoi leggere il blog sui 6 migliori linguaggi di programmazione da imparare - In-Demand 2019 per scoprire Python, R e altri linguaggi principali e la loro richiesta.

Sono simili per alcuni aspetti (entrambi sono open source e gratuiti), ma presentano anche alcune differenze evidenti. In questo articolo, discuteremo le principali differenze tra Python e R e scopriremo qual è il migliore tra i due.

Cos'è Python?

Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari. È stato rilasciato nel 1989 e da allora è diventato un nome familiare nel settore della codifica. Sebbene sia disponibile dagli anni '90, Python è entrato nel campo della scienza dei dati solo pochi anni fa. Ma in un breve lasso di tempo, si è evoluto in un linguaggio potente con molti vantaggi per la scienza dei dati.

Dispone di numerose librerie specializzate per l'apprendimento automatico e il deep learning, che consentono ai data scientist di distribuire rapidamente potenti modelli di dati.

Le sue librerie popolari sono Scipy, Pandas, Seaborn e Numpy. Puoi usare Python per distribuire l'apprendimento automatico su scala più ampia. I data scientist usano Python per il web scraping, il data wrangling e molte altre attività.

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Cos'è R?

Per fare analisi statistiche, molte persone sceglierebbero R. È stato sviluppato circa 20 anni fa . R ha librerie per quasi tutti i tipi di analisi che una persona può eseguire.

Molti data scientist preferivano R rispetto ad altri (e molti lo fanno ancora). R supporta un'interessante visualizzazione dei dati, quindi la generazione di report è molto meglio.

R ti consente di creare fantastiche applicazioni web attraverso i suoi framework. Questo linguaggio di programmazione rende la creazione di modelli di dati relativamente più comoda poiché scompone procedure complesse in più passaggi.

Nonostante tutti questi vantaggi, R presenta alcuni inconvenienti sotto forma di prestazioni lente e mancanza di framework web.

Differenze nella raccolta dei dati

Python ti consente di prendere i dati direttamente dal web. È possibile utilizzare la libreria delle richieste per questo scopo. Attraverso richieste e bella zuppa, si possono utilizzare i dati anche dalle tabelle presenti su Wikipedia.

Python ti consente anche di ottenere dati da JSON o CSV.

R, invece, consente di importare dati da Excel e CSV. Non è efficace nello scraping web come Python, ma attraverso Rvest e magrittr risolve il problema in una certa misura. Sono simili alle richieste e al bel sapone.

Puoi anche convertire file in SPSS o Minitab in frame di dati R.

Differenze nell'esplorazione dei dati

Python ti consente di scoprire i dati utilizzando Pandas , una libreria di analisi dei dati. Organizza i dati in frame di dati. È possibile pulire facilmente i frame di dati (ad esempio rimuovendo il valore NaN con 0).

Pandas ti consente di conservare una grande quantità di dati e ti offre molteplici funzionalità per visualizzare i dati in modo efficiente .

R è più potente nell'esplorazione dei dati perché è stato creato per questo scopo. È possibile utilizzare R per applicare test statistici, creare distribuzioni di probabilità e utilizzare tecniche di data mining.

R è ottimo per l'ottimizzazione, l'elaborazione del segnale, l'analisi e la generazione di numeri casuali.

Differenze nella visualizzazione dei dati

Per la visualizzazione dei dati tramite Python, dovrai utilizzare IPython Notebook o la libreria Matplotlib. Questa libreria può creare grafici per i dati che hai.

Se sei interessato a sviluppare grafici avanzati, puoi utilizzare Plot.ly. R è molto meglio di Python in termini di visualizzazione dei dati. Ha molti pacchetti che ti consentono di sviluppare elementi visivi accattivanti per i tuoi dati.

Dispone di un modulo grafico che consente di creare grafici di base per tutte le matrici di dati. Puoi usare ggplot2 anche per creare grafici più avanzati in R.

Altre differenze

Popolarità

Python è molto più popolare di R nel settore della scienza dei dati. Nel 2017 Python era il linguaggio di programmazione più popolare, mentre R era al 6° posto in quel momento.

Quindi possiamo dire che Python è più popolare di R . Tuttavia, la popolarità di R è aumentata notevolmente in questi anni.

Opportunità di lavoro

Ebbene, in termini di domanda, sia R che Python mostrano un trend positivo. Tuttavia, il numero di lavori di data science che richiedono Python è quasi 1,5 volte superiore al numero di lavori che richiedono R.

Python è stato presente sul mercato prima di R e ha molti altri usi oltre alla scienza dei dati. La richiesta di R nell'analisi dei dati è superiore a quella di Python ed è l'abilità più richiesta per quel ruolo.

La percentuale di analisti di dati che utilizzavano R nel 2014 era del 58%, mentre era del 42% per gli utenti di Python. In termini di offerta di opportunità di lavoro, il miglior linguaggio di data science sarebbe SQL .

Industrie

Mentre R è più diffuso negli accademici, Python è popolare nella produzione. Poiché Python è già un vero e proprio linguaggio di programmazione, molte aziende lo preferiscono a R.

Tuttavia, R è stato sviluppato da studiosi per scopi accademici. Quindi, se vuoi entrare nel campo accademico, dovrai imparare che R. R è stato il preferito nel mondo accademico per molto tempo ed è appena entrato nel settore aziendale.

R vs Python: cosa c'è di meglio per i principianti?

Sia R che Python sono popolari nel campo della scienza dei dati. E stanno guadagnando popolarità ogni giorno che passa. Sono diversi anche in termini di facilità di apprendimento. Mentre R ha una curva di apprendimento ripida, all'inizio Python è semplice e si può impararlo molto più velocemente. L'apprendimento di Python è lineare, ma se completi le basi, l'apprendimento di R non rimane più un problema.

• Se non sai nulla di programmazione, dovresti iniziare con Python
• Se hai esperienza nella programmazione, dovresti iniziare con R

Imparare entrambe queste lingue sarebbe divertente. I programmatori scelgono Python per molteplici ragioni, ma R ti aiuterà nell'analisi e nella modellazione dei dati.

Pensieri finali

Sia Python che R hanno le loro stranezze. Mentre R è migliore per la visualizzazione, Python è migliore per lo scraping. Tutto dipende dal tuo livello di abilità e dal tuo scopo.

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Per l'apprendimento automatico, dovrai studiare Python, ma per l'apprendimento statistico, R sarebbe una scelta migliore.