Python vs R în știința datelor: acesta este cel pe care ar trebui să-l alegeți...

Fiecare sector are o dezbatere mare, cum ar fi, cine este un căpitan mai bun, Virat Kohli sau Sourav Ganguly? Sau cine este un bucătar mai bun, Gordon Ramsay sau Jamie Oliver? În domeniul științei datelor, o dezbatere similară este despre Python și R. Ambele sunt limbaje populare utilizate pentru o varietate de sarcini din acest sector. Fiecare are, de asemenea, avantajele și dezavantajele lor.

Puteți citi blogul despre Top 6 limbaje de programare de învățat – La cerere 2019 pentru a afla Python, R și alte limbaje de top și cererea acestora.

Sunt similare în anumite privințe (ambele sunt open-source și gratuite), dar au și unele diferențe majore. În acest articol, vom discuta principalele diferențe dintre Python și R și vom afla care dintre ele este cea mai bună dintre cele două.

Ce este Python?

Python este unul dintre cele mai populare limbaje de programare. A fost lansat în 1989 și, de atunci, a devenit un nume cunoscut în sectorul codificării. Deși este disponibil încă din anii 90, Python a intrat în domeniul științei datelor cu doar câțiva ani în urmă. Dar, într-o perioadă mică, a evoluat într-un limbaj puternic, cu multe avantaje pentru știința datelor.

Are mai multe biblioteci specializate pentru învățarea automată și învățarea profundă, care le permit oamenilor de știință de date să implementeze rapid modele de date puternice.

Bibliotecile sale populare sunt Scipy, Pandas, Seaborn și Numpy. Puteți folosi Python pentru implementarea învățării automate la o scară mai mare. Oamenii de știință de date folosesc Python pentru web scraping, dispute de date și o mulțime de alte sarcini.

Învață curs online de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Ce este R?

Pentru a face analize statistice, mulți oameni ar alege R. A fost dezvoltat în urmă cu aproximativ 20 de ani . R are biblioteci pentru aproape toate tipurile de analize pe care le poate efectua o persoană.

Mulți cercetători de date au preferat R în detrimentul altora (și mulți încă o fac). R acceptă vizualizarea convingătoare a datelor, astfel încât generarea de rapoarte este mult mai bună.

R vă permite să creați aplicații web fantastice prin cadrele sale. Acest limbaj de programare face construirea modelelor de date relativ mai confortabilă, deoarece descompune procedurile complexe în mai mulți pași.

Chiar și cu toate aceste avantaje, R are unele dezavantaje sub forma performanței lente și a lipsei cadrelor web.

Diferențele în colectarea datelor

Python vă permite să preluați date direct de pe web. Puteți utiliza biblioteca de solicitări în acest scop. Prin cereri și supă frumoasă poți folosi date chiar și din tabelele prezente pe Wikipedia.

Python vă permite și sursa de date din JSON sau CSV.

R, pe de altă parte, vă permite să importați date din Excel și CSV-uri. Nu este la fel de eficient în web scraping ca Python, dar prin Rvest și magrittr rezolvă această problemă într-o oarecare măsură. Sunt asemănătoare cererilor și săpunului frumos.

De asemenea, puteți converti fișiere în SPSS sau Minitab în cadre de date R.

Diferențele în explorarea datelor

Python vă permite să descoperiți date utilizând Pandas , o bibliotecă de analiză a datelor. Acesta organizează datele în cadre de date. Puteți curăța cu ușurință cadrele de date (cum ar fi eliminarea valorii NaN cu 0).

Pandas vă permite să păstrați o cantitate mare de date și vă oferă mai multe funcții pentru a afișa datele în mod eficient .

R este mai puternic în explorarea datelor, deoarece a fost făcut în acest scop. Puteți folosi R pentru a aplica teste statistice, pentru a construi distribuții de probabilitate și pentru a utiliza tehnici de extragere a datelor.

R este excelent pentru optimizare, procesare a semnalului, analiză și generare de numere aleatorii.

Diferențele în vizualizarea datelor

Pentru vizualizarea datelor prin Python, va trebui să utilizați IPython Notebook sau biblioteca Matplotlib. Această bibliotecă poate crea grafice pentru datele pe care le aveți.

Dacă sunteți interesat să dezvoltați grafice avansate, puteți utiliza Plot.ly. R este mult mai bun decât Python în ceea ce privește vizualizarea datelor. Are multe pachete care vă permit să dezvoltați elemente vizuale convingătoare pentru datele dvs.

Are un modul grafic care vă permite să creați diagrame de bază pentru toate matricele de date. Puteți folosi ggplot2 și pentru a face diagrame mai avansate în R.

Alte diferențe

Popularitate

Python este destul de mai popular decât R în sectorul științei datelor. În 2017, Python a fost cel mai popular limbaj de programare, în timp ce R se afla pe locul 6 la acel moment.

Deci putem spune că Python este mai popular decât R . Cu toate acestea, popularitatea lui R a crescut substanțial în acești ani.

Oportunități de angajare

Ei bine, în ceea ce privește cererea, atât R, cât și Python arată o tendință pozitivă. Cu toate acestea, numărul de joburi din știința datelor care necesită Python este de aproape 1,5 ori mai mare decât numărul de joburi care necesită R.

Python a fost prezent pe piață înainte de R și are multe alte utilizări în afară de știința datelor. Cererea de R în analiza datelor este mai mare decât Python și este cea mai solicitată abilitate pentru acel rol.

Procentul de analiști de date care au folosit R în 2014 a fost de 58%, în timp ce a fost de 42% pentru utilizatorii de Python. În ceea ce privește oferirea de oportunități de angajare, cel mai bun limbaj de știință a datelor ar fi SQL .

Industrii

În timp ce R este mai răspândit în mediul academic, Python este popular în producție. Deoarece Python este deja un limbaj de programare cu drepturi depline, multe companii îl preferă decât R.

Cu toate acestea, R a fost dezvoltat de oameni de știință în scopuri academice. Deci, dacă vrei să intri în domeniul academic, va trebui să înveți că R. R a fost de multă vreme favoritul în mediul academic și tocmai a intrat recent în industria corporativă.

R vs. Python: Ce este mai bun pentru începători?

Atât R, cât și Python sunt populare în domeniul științei datelor. Și câștigă popularitate cu fiecare zi care trece. Ele sunt diferite și în ceea ce privește ușurința de învățare. În timp ce R are o curbă de învățare abruptă, la început, Python este simplu și se poate învăța mult mai repede. Învățarea Python este liniară, dar dacă completați elementele de bază, învățarea R nu mai rămâne o problemă.

• Dacă nu știi nimic despre programare, ar trebui să începi cu Python
• Dacă aveți experiență în programare, ar trebui să începeți cu R

Ar fi distractiv să înveți ambele limbi. Programatorii aleg Python din mai multe motive, dar R vă va ajuta în analiza și modelarea datelor.

Gânduri finale

Atât Python, cât și R au ciudațiile lor. În timp ce R este mai bun pentru vizualizare, Python este mai bun pentru răzuire. Totul depinde de nivelul de calificare și scopul tău.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1 -on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.

Pentru învățarea automată, va trebui să studiați Python, dar pentru învățarea statistică, R ar fi o alegere mai bună.