Python kontra R w nauce o danych: to jest ten, który powinieneś wybrać…

W każdym sektorze toczy się wielka debata, na przykład, kto jest lepszym kapitanem, Virat Kohli czy Sourav Ganguly? Albo kto jest lepszym szefem kuchni, Gordon Ramsay czy Jamie Oliver? W dziedzinie nauki o danych podobna debata dotyczy Pythona i R. Oba są popularnymi językami używanymi do różnych zadań w tym sektorze. Każdy z nich ma również swoje plusy i minusy.

Możesz przeczytać blog na temat 6 najpopularniejszych języków programowania — na żądanie 2019 , aby dowiedzieć się, jakie są Python, R i inne popularne języki oraz ich zapotrzebowanie.

Pod pewnymi względami są podobne (oba są open-source i darmowe), ale mają też pewne wyraźne różnice. W tym artykule omówimy główne różnice między Pythonem a R i ustalimy, który z nich jest najlepszy.

Co to jest Python?

Python to jeden z najpopularniejszych języków programowania. Został wydany w 1989 roku i od tego czasu stał się powszechnie znaną marką w sektorze kodowania. Chociaż jest dostępny od lat 90., Python wszedł na dziedzinę nauki o danych zaledwie kilka lat temu. Jednak w krótkim czasie przekształcił się w potężny język z wieloma zaletami dla nauki o danych.

Posiada wiele specjalistycznych bibliotek do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, które umożliwiają analitykom danych szybkie wdrażanie zaawansowanych modeli danych.

Jego popularne biblioteki to Scipy, Pandas, Seaborn i Numpy. Możesz użyć Pythona do wdrażania uczenia maszynowego na większą skalę. Analitycy danych używają Pythona do skrobania stron internetowych, radzenia sobie z danymi i wielu innych zadań.

Naucz się online kursu nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Co to jest R?

Do analizy statystycznej wiele osób wybrałoby R. Został opracowany około 20 lat temu . R posiada biblioteki do prawie wszystkich rodzajów analiz, jakie może wykonać dana osoba.

Wielu analityków danych wolało R od innych (i wielu nadal to robi). R obsługuje atrakcyjną wizualizację danych, dzięki czemu generowanie raportów jest znacznie lepsze.

R pozwala tworzyć fantastyczne aplikacje internetowe poprzez swoje frameworki. Ten język programowania sprawia, że ​​budowanie modeli danych jest stosunkowo wygodniejsze, ponieważ dzieli złożone procedury na wiele kroków.

Nawet przy tych wszystkich zaletach R ma pewne wady w postaci niskiej wydajności i braku frameworków internetowych.

Różnice w gromadzeniu danych

Python umożliwia pobieranie danych bezpośrednio z sieci. W tym celu możesz skorzystać z biblioteki żądań. Poprzez prośby i piękną zupę możesz wykorzystać dane nawet z tabel obecnych na Wikipedii.

Python pozwala również na pozyskiwanie danych z plików JSON lub CSV.

Z drugiej strony R umożliwia importowanie danych z Excela i plików CSV. Nie jest tak skuteczny w web scrapingu jak Python, ale dzięki Rvest i magrittr do pewnego stopnia rozwiązuje ten problem. Są podobne do próśb i pięknego mydła.

Możesz także konwertować pliki w SPSS lub Minitab do ramek danych R.

Różnice w eksploracji danych

Python pozwala odkrywać dane za pomocą Pandas , biblioteki do analizy danych. Organizuje dane w ramki danych. Możesz łatwo wyczyścić ramki danych (na przykład usuwając wartość NaN z 0).

Pandas umożliwia przechowywanie ogromnej ilości danych i oferuje wiele funkcji do efektywnego wyświetlania danych .

R jest silniejszy w eksploracji danych, ponieważ został stworzony w tym celu. Za pomocą języka R można stosować testy statystyczne, tworzyć rozkłady prawdopodobieństwa i korzystać z technik eksploracji danych.

R doskonale nadaje się do optymalizacji, przetwarzania sygnałów, analiz i generowania liczb losowych.

Różnice w wizualizacji danych

Do wizualizacji danych za pomocą Pythona będziesz musiał użyć Notatnika IPython lub biblioteki Matplotlib. Ta biblioteka może tworzyć wykresy dla posiadanych danych.

Jeśli jesteś zainteresowany tworzeniem zaawansowanych wykresów, możesz użyć Plot.ly. R jest znacznie lepszy od Pythona pod względem wizualizacji danych. Zawiera wiele pakietów, które umożliwiają tworzenie atrakcyjnych wizualizacji danych.

Posiada moduł graficzny, który umożliwia tworzenie podstawowych wykresów dla wszystkich macierzy danych. Możesz użyć ggplot2 do tworzenia bardziej zaawansowanych wykresów również w R.

Inne różnice

Popularność

Python jest znacznie bardziej popularny niż R w sektorze data science. W 2017 roku Python był najpopularniejszym językiem programowania, podczas gdy R był w tym czasie na 6 miejscu.

Możemy więc powiedzieć, że Python jest bardziej popularny niż R . Jednak popularność R znacznie wzrosła w ciągu tych lat.

Oferty pracy

Cóż, pod względem popytu zarówno R, jak i Python wykazują pozytywny trend. Jednak liczba zadań związanych z analizą danych wymagających języka Python jest prawie 1,5 raza większa niż liczba zadań wymagających języka R.

Python był obecny na rynku przed R i ma wiele innych zastosowań poza nauką o danych. Zapotrzebowanie na R w analityce danych jest wyższe niż w Pythonie i jest to najbardziej pożądana umiejętność w tej roli.

Odsetek analityków danych używających R w 2014 roku wyniósł 58%, podczas gdy dla użytkowników Pythona 42%. Jeśli chodzi o oferowanie ofert pracy, najlepszym językiem do nauki o danych byłby SQL .

Branże

Podczas gdy R jest bardziej rozpowszechniony w środowisku akademickim, Python jest popularny w produkcji. Ponieważ Python jest już pełnoprawnym językiem programowania, wiele firm woli go od R.

Jednak R został opracowany przez naukowców do celów akademickich. Tak więc, jeśli chcesz wejść na pole akademickie, musisz nauczyć się, że R. R był faworytem w środowisku akademickim przez długi czas, a niedawno wszedł do branży korporacyjnej.

R vs. Python: co jest lepsze dla początkujących?

Zarówno R, jak i Python są popularne w dziedzinie nauki o danych. I z każdym dniem zyskują na popularności. Różnią się też łatwością nauki. Podczas gdy R ma stromą krzywą uczenia się, na początku Python jest prosty i można go nauczyć się znacznie szybciej. Nauka Pythona jest liniowa, ale jeśli ukończysz podstawy, nauka języka R nie będzie już problemem.

• Jeśli nie wiesz nic o programowaniu, powinieneś zacząć od Pythona
• Jeśli masz doświadczenie w programowaniu, powinieneś zacząć od R

Nauka obu tych języków byłaby fajna. Programiści wybierają Python z wielu powodów, ale R pomoże Ci w analizie i modelowaniu danych.

Końcowe przemyślenia

Zarówno Python, jak i R mają swoje dziwactwa. Podczas gdy R jest lepszy do wizualizacji, Python jest lepszy do scrapingu. Wszystko zależy od twojego poziomu umiejętności i celu.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.

W przypadku uczenia maszynowego będziesz musiał uczyć się Pythona, ale w przypadku uczenia statystycznego lepszym wyborem będzie R.