Python против R в науке о данных: это тот, который вы должны выбрать…

В каждом секторе идут грандиозные дебаты, например, кто лучший капитан, Вират Кохли или Сурав Гангули? Или Кто лучший повар, Гордон Рамзи или Джейми Оливер? В области науки о данных аналогичные дебаты ведутся о Python и R. Оба они являются популярными языками, используемыми для множества задач в этой сфере. У каждого из них также есть свои плюсы и минусы.

Вы можете прочитать блог о 6 лучших языках программирования для изучения — востребованных в 2019 году, чтобы узнать о Python, R и других популярных языках и их спросе.

В некоторых отношениях они похожи (оба с открытым исходным кодом и бесплатны), но у них есть и существенные отличия. В этой статье мы обсудим основные различия между Python и R и выясним, какой из них лучше.

Что такое Питон?

Python — один из самых популярных языков программирования. Он был выпущен в 1989 году и с тех пор стал нарицательным в секторе кодирования. Хотя он доступен с 90-х годов, Python вошел в область науки о данных всего несколько лет назад. Но за небольшой промежуток времени он превратился в мощный язык с множеством преимуществ для науки о данных.

Он имеет несколько специализированных библиотек для машинного обучения и глубокого обучения, которые позволяют специалистам по данным быстро развертывать мощные модели данных.

Популярными библиотеками являются Scipy, Pandas, Seaborn и Numpy. Вы можете использовать Python для развертывания машинного обучения в большем масштабе. Исследователи данных используют Python для веб-скрапинга, обработки данных и множества других задач.

Изучите онлайн-курс по науке о данных от лучших университетов мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Что такое Р?

Для статистического анализа многие выбирают R. Он был разработан около 20 лет назад . В R есть библиотеки почти для всех видов анализа, которые может выполнить человек.

Многие специалисты по данным предпочитали R другим (и многие до сих пор). R поддерживает убедительную визуализацию данных, поэтому создавать отчеты намного удобнее.

R позволяет создавать фантастические веб-приложения с помощью его фреймворков. Этот язык программирования делает построение моделей данных относительно более удобным, поскольку он разбивает сложные процедуры на несколько этапов.

Даже при всех этих преимуществах у R есть некоторые недостатки в виде медленной производительности и отсутствия веб-фреймворков.

Различия в сборе данных

Python позволяет брать данные прямо из Интернета. Для этого можно использовать библиотеку запросов. Через запросы и красивый суп можно использовать данные даже из таблиц, присутствующих в Википедии.

Python также позволяет получать данные из JSON или CSV.

R, с другой стороны, позволяет импортировать данные из Excel и CSV. Он не так эффективен при парсинге веб-страниц, как Python, но с помощью Rvest и magrittr он в некоторой степени решает эту проблему. Они похожи на просьбы и красивое мыло.

Вы также можете конвертировать файлы в SPSS или Minitab во фреймы данных R.

Различия в исследовании данных

Python позволяет вам раскрывать данные с помощью Pandas , библиотеки анализа данных. Он организует данные в фреймы данных. Вы можете легко очистить фреймы данных (например, удалить значение NaN с помощью 0).

Pandas позволяет хранить огромное количество данных и предлагает несколько функций для эффективного отображения данных .

R более эффективен в исследовании данных, потому что он был создан для этой цели. Вы можете использовать R для применения статистических тестов, построения вероятностных распределений и использования методов интеллектуального анализа данных.

R отлично подходит для оптимизации, обработки сигналов, аналитики и генерации случайных чисел.

Различия в визуализации данных

Для визуализации данных через Python вам придется использовать блокнот IPython или библиотеку Matplotlib. Эта библиотека может создавать графики для имеющихся у вас данных.

Если вы заинтересованы в разработке расширенных графиков, вы можете использовать Plot.ly. R намного лучше Python с точки зрения визуализации данных. Он имеет множество пакетов, которые позволяют создавать привлекательные визуальные эффекты для ваших данных.

Он имеет графический модуль, который позволяет создавать базовые графики для всех матриц данных. Вы также можете использовать ggplot2 для создания более сложных графиков в R.

Другие отличия

Популярность

Python гораздо более популярен, чем R, в секторе науки о данных. В 2017 году самым популярным языком программирования был Python, а R на тот момент был на 6-м месте.

Так что можно сказать, что Python более популярен, чем R. Однако за эти годы популярность R существенно возросла.

Предложения работы

Что ж, с точки зрения спроса и R, и Python показывают положительную динамику. Однако количество рабочих мест в области обработки и анализа данных, требующих Python, почти в 1,5 раза больше, чем количество рабочих мест, требующих R.

Python появился на рынке раньше, чем R, и у него есть много других применений, помимо науки о данных. Спрос на R в аналитике данных выше, чем на Python, и это самый востребованный навык для этой роли.

Доля аналитиков данных, использующих R в 2014 году, составила 58%, а среди пользователей Python — 42%. С точки зрения предложения вакансий лучшим языком науки о данных будет SQL .

Отрасли

В то время как R более распространен в академических кругах, Python популярен в производстве. Поскольку Python уже является полноценным языком программирования, многие компании предпочитают его R.

Однако R был разработан учеными для академических целей. Итак, если вы хотите заняться наукой, вам нужно будет изучить R. R долгое время был фаворитом в академических кругах, и только недавно он вошел в корпоративную отрасль.

R против Python: что лучше для начинающих?

И R, и Python популярны в области науки о данных. И они набирают популярность с каждым днем. Они также различаются по легкости обучения. В то время как R имеет крутую кривую обучения, Python поначалу прост, и его можно изучить намного быстрее. Изучение Python линейно, но если вы освоите основы, изучение R больше не будет проблемой.

• Если вы ничего не знаете о программировании, вам следует начать с Python.
• Если у вас есть опыт программирования, вам следует начать с R.

Изучение обоих этих языков было бы весело. Программисты выбирают Python по нескольким причинам, но R поможет вам в анализе данных и моделировании.

Последние мысли

И у Python, и у R есть свои особенности. В то время как R лучше подходит для визуализации, Python лучше подходит для парсинга. Все зависит от вашего уровня мастерства и цели.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Для машинного обучения вам придется изучить Python, но для статистического обучения лучшим выбором будет R.