データサイエンスにおけるPythonとR：これはあなたが選ぶべきものです…

すべてのセクターで壮大な議論が行われています。たとえば、ViratKohliとSouravGangulyのどちらが優れたキャプテンですか。 それとも、ゴードン・ラムゼイとジェイミー・オリバーのどちらが優れたシェフですか？ データサイエンスの分野でも、PythonとRについて同様の議論があります。どちらも、この分野のさまざまなタスクで使用される人気のある言語です。 それぞれに長所と短所があります。

学ぶべきトップ6プログラミング言語– In-Demand 2019のブログを読んで、 Python、R、その他のトップ言語とその需要を確認できます。

それらはいくつかの点で似ていますが（どちらもオープンソースで無料です）、いくつかの大きな違いもあります。 この記事では、PythonとRの主な違いについて説明し、2つのうちどちらが最適かを判断します。

Pythonとは何ですか？

Pythonは、最も人気のあるプログラミング言語の1つです。 1989年にリリースされて以来、コーディング部門では一般的な名前になっています。 Pythonは90年代から利用可能になっていますが、ほんの数年前にデータサイエンスの分野に参入しました。 しかし、小さなスパンで、それはデータサイエンスに多くの利点を持つ強力な言語に進化しました。

機械学習とディープラーニングに特化した複数のライブラリがあり、データサイエンティストは強力なデータモデルをすばやく展開できます。

その人気のあるライブラリは、Scipy、Pandas、Seaborn、およびNumpyです。 Pythonを使用して、機械学習をより大規模にデプロイできます。 データサイエンティストは、Webスクレイピング、データラングリング、およびその他の多くのタスクにPythonを使用しています。

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Rとは何ですか？

統計分析を行うために、多くの人がRを選択します。それは約20年前に開発されました。 Rには、人が実行できるほぼすべての種類の分析用のライブラリがあります。

多くのデータサイエンティストは他のものよりもRを好みました（そして多くは今でもそうしています）。 Rは説得力のあるデータの視覚化をサポートしているため、レポートの生成ははるかに優れています。

Rを使用すると、フレームワークを介して素晴らしいWebアプリケーションを作成できます。 このプログラミング言語は、複雑な手順を複数のステップに分解するため、データモデルの構築を比較的快適にします。

これらすべての利点があるにもかかわらず、Rには、パフォーマンスの低下やWebフレームワークの欠如という形でいくつかの欠点があります。

データ収集の違い

Pythonを使用すると、Webから直接データを取得できます。 この目的でリクエストライブラリを使用できます。 リクエストと美しいスープを通して、ウィキペディアにあるテーブルからのデータでも使用できます。

Pythonでは、JSONまたはCSVからデータを取得することもできます。

一方、Rを使用すると、ExcelおよびCSVからデータをインポートできます。 Pythonほどウェブスクレイピングには効果的ではありませんが、Rvestとmagrittrを介して、この問題をある程度解決します。 彼らはリクエストと美しい石鹸に似ています。

SPSSまたはMinitabのファイルをRデータフレームに変換することもできます。

データ探索の違い

Pythonでは、データ分析ライブラリであるPandasを使用してデータを発見できます。 データをデータフレームに編成します。 データフレームを簡単にクリーンアップできます（0のNaN値を削除するなど）。

Pandasを使用すると、膨大な量のデータを保持でき、データを効率的に表示するための複数の機能が提供されます。

Rはこの目的のために作成されたため、データ探索においてより強力です。 Rを使用して、統計的検定を適用し、確率分布を作成し、データマイニング手法を使用できます。

Rは、最適化、信号処理、分析、および乱数生成に最適です。

データの視覚化の違い

Pythonを介したデータの視覚化には、IPythonNotebookまたはMatplotlibライブラリを使用する必要があります。 このライブラリは、あなたが持っているデータのグラフを作成することができます。

高度なグラフの開発に興味がある場合は、Plot.lyを使用できます。 Rは、データの視覚化の点でPythonよりもはるかに優れています。 それはあなたがあなたのデータのために説得力のあるビジュアルを開発することを可能にする多くのパッケージを持っています。

これには、すべてのデータ行列の基本的なプロットを作成できるグラフィックモジュールがあります。 ggplot2を使用して、Rでより高度なプロットを作成することもできます。

その他の違い

人気

Pythonは、データサイエンス分野でRよりもかなり人気があります。 2017年には、Pythonが最も人気のあるプログラミング言語でしたが、当時はRが6位でした。

したがって、 PythonはRよりも人気があると言えます。 しかし、Rの人気はここ数年で大幅に上昇しています。

雇用機会

さて、需要に関しては、RとPythonの両方が前向きな傾向を示しています。 ただし、Pythonを必要とするデータサイエンスジョブの数は、Rを必要とするジョブの数の約1.5倍です。

PythonはRの前に市場に存在しており、データサイエンス以外にも多くの用途があります。 データ分析におけるRの需要はPythonよりも高く、その役割にとって最も需要の高いスキルです。

2014年にRを使用したデータアナリストの割合は58％でしたが、Pythonのユーザーの場合は42％でした。 仕事の機会を提供するという点で、最高のデータサイエンス言語はSQLです。

産業

Rは学者でより普及していますが、Pythonは本番環境で人気があります。 Pythonはすでに本格的なプログラミング言語であるため、多くの企業はRよりもPythonを好みます。

ただし、Rは学術目的で学者によって開発されました。 ですから、学問分野に参入したいのであれば、Rを学ぶ必要があります。Rは長い間学界で人気があり、最近企業業界に参入したばかりです。

R対Python：初心者にとって何が良いですか？

RとPythonはどちらも、データサイエンスの分野で人気があります。 そして、彼らは日を追うごとに人気を集めています。 習得のしやすさも違います。 Rの学習曲線は急勾配ですが、最初はPythonは単純であり、はるかに速く学習できます。 Pythonの学習は直線的ですが、基本を完了すれば、Rの学習はもはや問題ではありません。

• プログラミングについて何も知らない場合は、 Pythonから始める必要があります
• プログラミングの経験がある場合は、 Rから始める必要があります

これらの言語の両方を学ぶことは楽しいでしょう。 プログラマーは複数の理由でPythonを選択しますが、Rはデータ分析とモデリングに役立ちます。

最終的な考え

PythonとRの両方に癖があります。 Rは視覚化に適していますが、 Pythonはスクレイピングに適しています。 それはすべてあなたのスキルレベルと目的に依存します。

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機械学習の場合はPythonを学習する必要がありますが、統計学習の場合はRの方が適しています。