데이터 과학의 Python 대 R: 이것은 선택해야 하는 것입니다…

모든 부문에서 Virat Kohli와 Sourav Ganguly 중 누가 더 나은 주장을 펼칠 수 있는지와 같은 거대한 논쟁이 벌어지고 있습니다. 또는 Gordon Ramsay 또는 Jamie Oliver 중 누가 더 나은 요리사입니까? 데이터 과학 분야에서 비슷한 논쟁이 파이썬과 R에 관한 것입니다. 둘 다 이 분야의 다양한 작업에 사용되는 인기 있는 언어입니다. 그들 각각에는 장단점이 있습니다.

학습해야 할 상위 6개 프로그래밍 언어 – 주문형 2019 에 대한 블로그를 읽고 Python, R 및 기타 상위 언어와 그 수요를 알아볼 수 있습니다.

그것들은 어떤 면에서는 비슷하지만(둘 다 오픈 소스이고 무료입니다), 몇 가지 뚜렷한 차이점도 있습니다. 이 기사에서는 Python과 R의 주요 차이점에 대해 논의하고 둘 중 어느 것이 가장 좋은지 알아낼 것입니다.

파이썬이란 무엇입니까?

Python은 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 1989년 에 출시된 이후로 코딩 분야의 가명으로 자리 잡았습니다. 90년대부터 사용 가능했지만 Python은 불과 몇 년 전에 데이터 과학 분야에 진입했습니다. 그러나 짧은 기간에 데이터 과학에 많은 이점을 가진 강력한 언어로 발전했습니다.

머신 러닝 및 딥 러닝을 위한 여러 전문 라이브러리가 있어 데이터 과학자가 강력한 데이터 모델을 빠르게 배포할 수 있습니다.

인기 있는 라이브러리는 Scipy, Pandas, Seaborn 및 Numpy입니다. Python을 사용하여 더 큰 규모로 기계 학습을 배포할 수 있습니다. 데이터 과학자는 웹 스크래핑, 데이터 랭글링 및 기타 여러 작업에 Python을 사용합니다.

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R은 무엇입니까?

통계 분석을 하기 위해 많은 사람들이 R을 선택할 것입니다. 개발된 지 약 20년 이 되었습니다 . R에는 사람이 수행할 수 있는 거의 모든 종류의 분석을 위한 라이브러리가 있습니다.

많은 데이터 과학자들은 다른 것보다 R을 선호했습니다(많은 사람들이 여전히 선호합니다). R은 강력한 데이터 시각화를 지원하므로 보고서 생성이 훨씬 더 좋습니다.

R을 사용하면 프레임워크를 통해 환상적인 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이 프로그래밍 언어는 복잡한 절차를 여러 단계로 나누어 데이터 모델을 구축하는 것을 상대적으로 더 편안하게 만듭니다.

이러한 모든 장점에도 불구하고 R은 성능이 느리고 웹 프레임워크가 부족하다는 몇 가지 단점이 있습니다.

데이터 수집의 차이점

Python을 사용하면 웹에서 직접 데이터를 가져올 수 있습니다. 이를 위해 요청 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 요청과 아름다운 수프를 통해 Wikipedia에 있는 테이블의 데이터도 사용할 수 있습니다.

Python을 사용하면 JSON 또는 CSV에서 데이터를 소싱할 수도 있습니다.

반면에 R을 사용하면 Excel 및 CSV에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 웹 스크래핑에서는 Python만큼 효과적이지는 않지만 Rvest와 magrittr을 통해 그 문제를 어느 정도 해결합니다. 그들은 요청과 아름다운 비누와 비슷합니다.

SPSS 또는 Minitab의 파일도 R 데이터 프레임으로 변환할 수 있습니다.

데이터 탐색의 차이점

Python을 사용하면 데이터 분석 라이브러리인 Pandas 를 사용하여 데이터를 발견할 수 있습니다. 데이터를 데이터 프레임으로 구성합니다. 데이터 프레임을 쉽게 정리할 수 있습니다(예: 0으로 NaN 값 제거).

Pandas를 사용하면 방대한 양의 데이터를 보유할 수 있으며 데이터를 효율적 으로 표시할 수 있는 여러 기능을 제공합니다.

R은 이러한 목적으로 만들어졌기 때문에 데이터 탐색에 더 강력합니다. R을 사용하여 통계 테스트를 적용하고 확률 분포를 만들고 데이터 마이닝 기술을 사용할 수 있습니다.

R은 최적화, 신호 처리, 분석 및 난수 생성에 적합합니다.

데이터 시각화의 차이점

Python을 통한 데이터 시각화의 경우 IPython Notebook 또는 Matplotlib 라이브러리를 사용해야 합니다. 이 라이브러리는 보유하고 있는 데이터에 대한 그래프를 생성할 수 있습니다.

고급 그래프 개발에 관심이 있다면 Plot.ly를 사용할 수 있습니다. R은 데이터 시각화 측면에서 Python보다 훨씬 낫습니다. 데이터에 대한 매력적인 시각적 개체를 개발할 수 있는 많은 패키지가 있습니다.

여기에는 모든 데이터 매트릭스에 대한 기본 플롯을 생성할 수 있는 그래픽 모듈이 있습니다. R에서 고급 플롯을 만들기 위해 ggplot2 를 사용할 수도 있습니다 .

기타 차이점

인기

Python은 데이터 과학 분야에서 R보다 훨씬 더 유명합니다. 2017년에는 Python이 가장 인기 있는 프로그래밍 언어였으며 R은 당시 6위였습니다.

따라서 Python이 R보다 더 유명 하다고 말할 수 있습니다. 그러나 R의 인기는 지난 몇 년 동안 상당히 높아졌습니다.

취업 기회

글쎄요, 수요 측면에서는 R과 Python 모두 긍정적인 경향을 보입니다. 그러나 Python이 필요한 데이터 과학 작업의 수는 R이 필요한 작업의 수보다 거의 1.5배 많습니다.

Python은 R 이전에 시장에 존재했으며 데이터 과학 외에도 많은 다른 용도로 사용됩니다. 데이터 분석에서 R에 대한 수요는 Python보다 높으며 해당 역할에 대해 가장 수요가 많은 기술입니다.

2014년에 R을 사용하는 데이터 분석가의 비율은 58%인 반면 Python 사용자는 42%였습니다. 취업 기회 제공 측면 에서 최고의 데이터 과학 언어는 SQL 입니다.

산업

R이 학계에서 더 널리 사용되는 반면 Python은 프로덕션에서 널리 사용됩니다. Python은 이미 본격적인 프로그래밍 언어이기 때문에 많은 회사에서 Python을 R보다 선호합니다.

그러나 R은 학문적 목적으로 학자에 의해 개발되었습니다. 따라서 학계에 진출하려면 R.R을 배워야 합니다. R은 오래전부터 학계에서 사랑받아 왔으며 최근에 기업 업계에 진출했습니다.

R 대 Python: 초보자에게 더 나은 점은 무엇입니까?

R과 Python은 모두 데이터 과학 분야에서 인기가 있습니다. 그리고 그들은 날이 갈수록 인기를 얻고 있습니다. 학습의 용이성 면에서도 다릅니다. R은 학습 곡선이 가파르지만 처음에는 Python이 간단하고 훨씬 빠르게 학습할 수 있습니다. Python 학습은 선형이지만 기본을 완료하면 R 학습은 더 이상 문제로 남아 있지 않습니다.

• 프로그래밍에 대해 아무것도 모른다면 Python 으로 시작해야 합니다.
• 프로그래밍 경험이 있는 경우 R 부터 시작해야 합니다.

이 두 언어를 모두 배우는 것은 재미있을 것입니다. 프로그래머는 여러 가지 이유로 Python을 선택하지만 R은 데이터 분석 및 모델링에 도움이 될 것입니다.

마지막 생각들

Python과 R 모두 고유한 특징이 있습니다. R은 시각화에 더 좋지만 Python은 스크래핑에 더 좋습니다. 그것은 모두 당신의 기술 수준과 목적에 달려 있습니다.

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기계 학습을 하려면 Python을 공부해야 하지만 통계 학습을 위해서는 R이 더 나은 선택입니다.