Python vs R ใน Data Science: นี่คือสิ่งที่คุณควรเลือก...

ทุกภาคส่วนมีการโต้วาทีครั้งใหญ่ เช่น ใครเป็นกัปตันที่ดีกว่า Virat Kohli หรือ Sourav Ganguly? หรือใครเป็นเชฟที่ดีกว่า Gordon Ramsay หรือ Jamie Oliver? ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล การอภิปรายที่คล้ายกันเกี่ยวกับ Python และ R ทั้งคู่เป็นภาษายอดนิยมที่ใช้สำหรับงานที่หลากหลายในภาคนี้ พวกเขาแต่ละคนมีข้อดีและข้อเสียเช่นกัน

คุณสามารถอ่านบล็อกเกี่ยวกับ ภาษาการเขียนโปรแกรม 6 อันดับแรกที่ต้องเรียนรู้ – ตามความต้องการ 2019 เพื่อค้นหา Python, R และภาษายอดนิยมอื่นๆ และความต้องการของพวกเขา

พวกเขามีความคล้ายคลึงกันในบางประการ (ทั้งคู่เป็นโอเพ่นซอร์สและฟรี) แต่ก็มีความแตกต่างอย่างสิ้นเชิงเช่นกัน ในบทความนี้ เราจะพูดถึงความแตกต่างหลักระหว่าง Python และ R และหาว่าอันไหนดีที่สุดในบรรดาทั้งสอง

ไพทอนคืออะไร?

Python เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เปิด ตัวในปี 1989 และตั้งแต่นั้นมาก็กลายเป็นชื่อที่คุ้นเคยในภาคการเข้ารหัส แม้ว่าจะมีให้บริการมาตั้งแต่ยุค 90 แต่ Python ก็เข้าสู่วงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลเมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่ในช่วงเวลาสั้นๆ ภาษานี้ได้พัฒนาเป็นภาษาที่ทรงพลังพร้อมข้อดีมากมายสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

มีไลบรารีเฉพาะจำนวนมากสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถปรับใช้แบบจำลองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็ว

ห้องสมุดยอดนิยม ได้แก่ Scipy, Pandas, Seaborn และ Numpy คุณสามารถใช้ Python เพื่อปรับใช้แมชชีนเลิร์นนิงในขนาดที่ใหญ่ขึ้นได้ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใช้ Python สำหรับการดึงข้อมูลเว็บ การโต้แย้งข้อมูล และงานอื่นๆ มากมาย

เรียนรู้ หลักสูตรออนไลน์วิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

อาร์คืออะไร?

สำหรับการทำวิเคราะห์ทางสถิติ หลายๆ คนคงเลือก R ที่พัฒนาขึ้น เมื่อประมาณ 20 ปีที่ แล้ว R มีห้องสมุดสำหรับการวิเคราะห์เกือบทุกประเภทที่บุคคลสามารถทำได้

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลหลายคนชอบ R มากกว่าคนอื่น ๆ (และหลายคนยังคงทำอยู่) R รองรับการสร้างภาพข้อมูลที่น่าสนใจ ดังนั้นการสร้างรายงานจึงดีกว่ามาก

R ให้คุณสร้างเว็บแอปพลิเคชั่นที่ยอดเยี่ยมผ่านเฟรมเวิร์กของมัน ภาษาการเขียนโปรแกรมนี้ทำให้โมเดลข้อมูลการสร้างค่อนข้างสะดวกสบายมากขึ้น เนื่องจากแบ่งขั้นตอนที่ซับซ้อนออกเป็นหลายขั้นตอน

แม้จะมีข้อดีทั้งหมดเหล่านี้ R ก็มีข้อเสียบางประการในรูปแบบของประสิทธิภาพที่ช้าและการขาดเฟรมเวิร์กของเว็บ

ความแตกต่างในการรวบรวมข้อมูล

Python ให้คุณรับข้อมูลโดยตรงจากเว็บ คุณสามารถใช้ไลบรารีคำขอเพื่อจุดประสงค์นี้ คำขอและซุปที่สวยงาม คุณสามารถใช้ข้อมูลได้แม้กระทั่งจากตารางที่มีอยู่ในวิกิพีเดีย

Python ยังให้คุณแหล่งข้อมูลจาก JSON หรือ CSV

R ให้คุณนำเข้าข้อมูลจาก Excel และ CSV ได้ มันไม่ได้มีประสิทธิภาพในการขูดเว็บเหมือน Python แต่ผ่าน Rvest และ magrittr มันสามารถแก้ไขปัญหานั้นได้ในระดับหนึ่ง คล้ายกับคำขอและสบู่ที่สวยงาม

คุณสามารถแปลงไฟล์ใน SPSS หรือ Minitab เป็นเฟรมข้อมูล R ได้เช่นกัน

ความแตกต่างในการสำรวจข้อมูล

Python ให้คุณเปิดเผยข้อมูลโดยใช้ Pandas ซึ่งเป็นไลบรารีการวิเคราะห์ข้อมูล มันจัดระเบียบข้อมูลลงในกรอบข้อมูล คุณสามารถล้างข้อมูลเฟรมได้อย่างง่ายดาย (เช่น ลบค่า NaN ด้วย 0)

Pandas ให้คุณเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาล และนำเสนอคุณสมบัติหลายอย่างเพื่อแสดง ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

R มีประสิทธิภาพมากกว่าในการสำรวจข้อมูล เพราะมันถูกสร้างขึ้นมาเพื่อจุดประสงค์นี้ คุณสามารถใช้ R เพื่อใช้การทดสอบทางสถิติ สร้างการแจกแจงความน่าจะเป็น และใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล

R นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ การประมวลผลสัญญาณ การวิเคราะห์ และการสร้างตัวเลขสุ่ม

ความแตกต่างในการสร้างภาพข้อมูล

สำหรับการแสดงข้อมูลผ่าน Python คุณจะต้องใช้ IPython Notebook หรือไลบรารี Matplotlib ไลบรารีนี้สามารถสร้างกราฟสำหรับข้อมูลที่คุณมี

หากคุณสนใจที่จะพัฒนากราฟขั้นสูง คุณสามารถใช้ Plot.ly R ดีกว่า Python มากในแง่ของการแสดงข้อมูล มีแพ็คเกจมากมายที่ช่วยให้คุณพัฒนาภาพที่น่าสนใจสำหรับข้อมูลของคุณ

มีโมดูลกราฟิกที่ช่วยให้คุณสามารถสร้างพล็อตพื้นฐานสำหรับเมทริกซ์ข้อมูลทั้งหมด คุณสามารถใช้ ggplot2 เพื่อสร้างพล็อตขั้นสูงใน R ได้เช่นกัน

ความแตกต่างอื่นๆ

ความนิยม

Python ค่อนข้างเป็นที่นิยมมากกว่า R ในภาควิทยาศาสตร์ข้อมูล ในปี 2017 Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ในขณะที่ R อยู่ในอันดับที่ 6 ในขณะนั้น

ดังนั้นเราสามารถพูดได้ว่า Python เป็นที่นิยมมากกว่า R อย่างไรก็ตาม ความนิยมของ R ได้เพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมา

โอกาสในการทำงาน

ในแง่ของความต้องการ ทั้ง R และ Python มีแนวโน้มเชิงบวก อย่างไรก็ตาม จำนวนงาน Data Science ที่ต้องใช้ Python นั้นมากกว่าจำนวนงานที่ต้องใช้ R เกือบ 1.5 เท่า

Python มีอยู่ในตลาดมาก่อน R และมีประโยชน์อื่น ๆ อีกมากมายนอกเหนือจากวิทยาศาสตร์ข้อมูล ความต้องการ R ในการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นสูงกว่า Python และเป็นทักษะที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดสำหรับบทบาทนั้น

เปอร์เซ็นต์ของนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ R ในปี 2014 คือ 58% ในขณะที่ผู้ใช้ Python อยู่ที่ 42% ในแง่ของการเสนอโอกาสในการทำงาน ภาษาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุดคือ SQL

อุตสาหกรรม

แม้ว่า R จะแพร่หลายในด้านวิชาการมากกว่า แต่ Python ก็เป็นที่นิยมในการผลิต เนื่องจาก Python เป็นภาษาโปรแกรมเต็มรูปแบบอยู่แล้ว หลายบริษัทจึงชอบใช้ภาษานี้มากกว่า R

อย่างไรก็ตาม R ได้รับการพัฒนาโดยนักวิชาการเพื่อวัตถุประสงค์ทางวิชาการ ดังนั้นหากคุณต้องการเข้าสู่สายวิชาการ คุณจะต้องเรียนรู้ว่า ร.ร. เป็นที่ชื่นชอบในวงการวิชาการมาเป็นเวลานาน และเพิ่งเข้าสู่อุตสาหกรรมองค์กรได้ไม่นาน

R vs. Python: อะไรจะดีไปกว่าสำหรับผู้เริ่มต้น

ทั้ง R และ Python ได้รับความนิยมในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล และกำลังได้รับความนิยมทุกวัน ต่างกันในแง่ของความง่ายในการเรียนรู้เช่นกัน ในขณะที่ R มีเส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชัน ในตอนเริ่มต้น Python นั้นเรียบง่าย และสามารถเรียนรู้ได้เร็วกว่ามาก การเรียนรู้ Python เป็นแบบเส้นตรง แต่ถ้าคุณทำพื้นฐานครบแล้ว การเรียนรู้ R จะไม่เป็นปัญหาอีกต่อไป

• หากคุณไม่รู้อะไรเลยเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม คุณควรเริ่มด้วย Python
• หากคุณมีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรม คุณควรเริ่มด้วย R

การเรียนรู้ทั้งสองภาษานี้จะเป็นเรื่องสนุก โปรแกรมเมอร์เลือก Python ด้วยเหตุผลหลายประการ แต่ R จะช่วยคุณในการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลอง

ความคิดสุดท้าย

ทั้ง Python และ R มีนิสัยใจคอ ในขณะที่ R นั้นดีกว่าสำหรับการสร้างภาพ แต่ Python นั้นดีกว่าสำหรับการขูด ทั้งหมดขึ้นอยู่กับระดับทักษะและวัตถุประสงค์ของคุณ

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูโปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ

สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง คุณจะต้องศึกษา Python แต่สำหรับการเรียนรู้ทางสถิติ R จะเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า