Python vs R em Data Science: Este é o que você deve escolher…

Todo setor tem um grande debate acontecendo, tipo, quem é o melhor capitão, Virat Kohli ou Sourav Ganguly? Ou quem é melhor chef, Gordon Ramsay ou Jamie Oliver? No campo da ciência de dados, um debate semelhante é sobre Python e R. Ambos são linguagens populares usadas para uma variedade de tarefas nesse setor. Cada um deles tem seus prós e contras também.

Você pode ler o blog sobre as 6 principais linguagens de programação para aprender – sob demanda 2019 para descobrir Python, R e outras linguagens importantes e sua demanda.

Eles são semelhantes em alguns aspectos (ambos são de código aberto e gratuitos), mas também têm algumas diferenças gritantes. Neste artigo, discutiremos as principais diferenças entre Python e R e descobriremos qual é o melhor entre os dois.

O que é Python?

Python é uma das linguagens de programação mais populares. Foi lançado em 1989 e, desde então, tornou-se um nome familiar no setor de codificação. Embora esteja disponível desde os anos 90, o Python entrou no campo da ciência de dados apenas alguns anos atrás. Mas em um pequeno período, evoluiu para uma linguagem poderosa com muitas vantagens para a ciência de dados.

Ele possui várias bibliotecas especializadas para aprendizado de máquina e aprendizado profundo, que permitem que os cientistas de dados implantem modelos de dados poderosos rapidamente.

Suas bibliotecas populares são Scipy, Pandas, Seaborn e Numpy. Você pode usar o Python para implantar o aprendizado de máquina em uma escala maior. Os cientistas de dados usam o Python para raspagem da web, disputa de dados e muitas outras tarefas.

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O que é R?

Para fazer análises estatísticas, muitas pessoas escolheriam o R. Ele foi desenvolvido há cerca de 20 anos . O R possui bibliotecas para quase todos os tipos de análise que uma pessoa pode realizar.

Muitos cientistas de dados preferiram R a outros (e muitos ainda preferem). O R oferece suporte à visualização de dados atraente, portanto, a geração de relatórios é muito melhor.

R permite criar aplicativos web fantásticos por meio de seus frameworks. Essa linguagem de programação torna a construção de modelos de dados relativamente mais confortável, pois divide procedimentos complexos em várias etapas.

Mesmo com todas essas vantagens, o R tem algumas desvantagens na forma de desempenho lento e falta de frameworks web.

Diferenças na coleta de dados

Python permite que você obtenha dados diretamente da web. Você pode usar a biblioteca de solicitação para essa finalidade. Através de pedidos e belas sopas, você pode usar dados até mesmo das tabelas presentes na Wikipedia.

O Python também permite obter dados de JSON ou CSVs.

R, por outro lado, permite importar dados do Excel e CSVs. Não é tão eficaz na raspagem da web quanto o Python, mas por meio do Rvest e do magrittr, resolve esse problema até certo ponto. Eles são semelhantes a pedidos e sabonetes lindos.

Você também pode converter arquivos no SPSS ou Minitab em quadros de dados R.

Diferenças na Exploração de Dados

Python permite descobrir dados usando Pandas , uma biblioteca de análise de dados. Ele organiza os dados em quadros de dados. Você pode limpar quadros de dados facilmente (como remover o valor NaN com 0).

O Pandas permite armazenar uma grande quantidade de dados e oferece vários recursos para exibir os dados com eficiência .

R é mais potente na exploração de dados porque foi feito para essa finalidade. Você pode usar R para aplicar testes estatísticos, construir distribuições de probabilidade e usar técnicas de mineração de dados.

R é ótimo para otimização, processamento de sinal, análise e geração de números aleatórios.

Diferenças na visualização de dados

Para visualização de dados através do Python, você terá que usar o IPython Notebook ou a biblioteca Matplotlib. Esta biblioteca pode criar gráficos para os dados que você possui.

Se você estiver interessado em desenvolver gráficos avançados, você pode usar Plot.ly. R é muito melhor que Python em termos de visualização de dados. Ele tem muitos pacotes que permitem desenvolver visuais atraentes para seus dados.

Possui um módulo gráfico que permite criar plotagens básicas para todas as matrizes de dados. Você também pode usar o ggplot2 para fazer gráficos mais avançados em R.

Outras diferenças

Popularidade

Python é bem mais popular que R no setor de ciência de dados. Em 2017, Python era a linguagem de programação mais popular, enquanto R estava em 6º lugar na época.

Então podemos dizer que Python é mais popular que R . No entanto, a popularidade do R aumentou substancialmente ao longo desses anos.

Oportunidades de emprego

Bem, em termos de demanda, tanto R quanto Python mostram uma tendência positiva. No entanto, o número de trabalhos de ciência de dados que exigem Python é quase 1,5 vezes maior do que o número de trabalhos que exigem R.

O Python esteve presente no mercado antes do R e tem muitos outros usos além da ciência de dados. A demanda por R em análise de dados é maior do que Python e é a habilidade mais procurada para essa função.

A porcentagem de analistas de dados usando R em 2014 foi de 58%, enquanto foi de 42% para os usuários de Python. Em termos de oferta de oportunidades de trabalho, a melhor linguagem de ciência de dados seria o SQL .

Indústrias

Enquanto R é mais prevalente em acadêmicos, Python é popular em produção. Como o Python já é uma linguagem de programação completa, muitas empresas o preferem ao R.

No entanto, R foi desenvolvido por estudiosos para fins acadêmicos. Então, se você quer entrar na área acadêmica, precisa aprender que R. R é o favorito na academia há muito tempo, e recentemente entrou no setor corporativo.

R vs. Python: o que é melhor para iniciantes?

Tanto o R quanto o Python são populares no campo da ciência de dados. E eles estão ganhando popularidade a cada dia que passa. Eles são diferentes em termos de facilidade de aprendizado, também. Embora o R tenha uma curva de aprendizado íngreme, no início, o Python é simples e pode ser aprendido muito mais rápido. Aprender Python é linear, mas se você completar o básico, aprender R não será mais um problema.

• Se você não sabe nada sobre programação, deve começar com Python
• Se você tem experiência em programação, deve começar com R

Aprender essas duas línguas seria divertido. Os programadores escolhem o Python por vários motivos, mas o R o ajudará na análise e modelagem de dados.

Pensamentos finais

Tanto o Python quanto o R têm suas peculiaridades. Enquanto R é melhor para visualização, Python é melhor para scraping. Tudo depende do seu nível de habilidade e propósito.

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Para aprendizado de máquina, você terá que estudar Python, mas para aprendizado estatístico, R seria uma escolha melhor.