Veri Biliminde Python ve R: Seçmeniz Gereken Bu…

Her sektörde, kim daha iyi bir kaptan, Virat Kohli veya Sourav Ganguly gibi büyük bir tartışma sürüyor. Veya Kim daha iyi bir şef, Gordon Ramsay veya Jamie Oliver? Veri bilimi alanında da benzer bir tartışma Python ve R hakkındadır. Her ikisi de bu sektörde çeşitli görevler için kullanılan popüler dillerdir. Her birinin artıları ve eksileri de var.

Python, R ve diğer en iyi dilleri ve taleplerini öğrenmek için Öğrenilecek En İyi 6 Programlama Dili - Talep Üzerine 2019 başlıklı blogu okuyabilirsiniz .

Bazı açılardan benzerler (her ikisi de açık kaynaklı ve ücretsiz), ancak bazı belirgin farklılıkları da var. Bu yazıda Python ve R arasındaki temel farkları tartışacağız ve ikisi arasında hangisinin en iyisi olduğunu bulacağız.

Python nedir?

Python en popüler programlama dillerinden biridir. 1989 yılında piyasaya sürüldü ve o zamandan beri kodlama sektöründe bir isim haline geldi. 90'lı yıllardan beri mevcut olmasına rağmen Python, veri bilimi alanına yalnızca birkaç yıl önce girdi. Ancak küçük bir sürede, veri bilimi için birçok avantajı olan güçlü bir dile dönüştü.

Veri bilimcilerin güçlü veri modellerini hızlı bir şekilde dağıtmalarını sağlayan, makine öğrenimi ve derin öğrenme için birden fazla özel kitaplığa sahiptir.

Popüler kütüphaneleri Scipy, Pandas, Seaborn ve Numpy'dir. Python'u makine öğrenimini daha büyük ölçekte dağıtmak için kullanabilirsiniz. Veri bilimcileri, Python'u web kazıma, veri karıştırma ve diğer birçok görev için kullanır.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi çevrimiçi kursunu öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

R nedir?

İstatistiksel analiz yapmak için birçok kişi R'yi seçer. Yaklaşık 20 yıl önce geliştirilmiştir . R, bir kişinin yapabileceği hemen hemen her türlü analiz için kütüphanelere sahiptir.

Birçok veri bilimcisi, R'yi diğerlerine tercih etti (ve çoğu hala tercih ediyor). R, zorlayıcı veri görselleştirmeyi destekler, bu nedenle rapor oluşturmak çok daha iyidir.

R, çerçeveleri aracılığıyla harika web uygulamaları oluşturmanıza olanak tanır. Bu programlama dili, karmaşık prosedürleri birden çok adımda parçaladığı için veri modelleri oluşturmayı nispeten daha rahat hale getirir.

Tüm bu avantajlara rağmen, R'nin yavaş performans ve web çerçevelerinin olmaması şeklinde bazı dezavantajları vardır.

Veri Toplama Farklılıkları

Python, verileri doğrudan web'den almanızı sağlar. Bu amaçla istek kitaplığını kullanabilirsiniz. İstekler ve güzel çorba sayesinde Wikipedia'da bulunan tablolardan bile verileri kullanabilirsiniz.

Python ayrıca JSON veya CSV'lerden veri kaynağı yapmanızı sağlar.

Öte yandan R, Excel ve CSV'lerden veri içe aktarmanıza izin verir. Web kazımada Python kadar etkili değil, ancak Rvest ve magrittr aracılığıyla bu sorunu bir dereceye kadar çözüyor. İsteklere ve güzel sabunlara benzerler.

SPSS veya Minitab'daki dosyaları da R veri çerçevelerine dönüştürebilirsiniz.

Veri Keşfetmedeki Farklılıklar

Python , bir veri analizi kitaplığı olan Pandas'ı kullanarak verileri ortaya çıkarmanıza olanak tanır . Verileri veri çerçeveleri halinde düzenler. Veri çerçevelerini kolayca temizleyebilirsiniz (0 ile NaN değerini kaldırmak gibi).

Pandalar, çok miktarda veri tutmanıza izin verir ve verileri verimli bir şekilde görüntülemeniz için size birden fazla özellik sunar.

R, bu amaç için yapıldığı için veri keşfinde daha güçlüdür. İstatistiksel testler uygulamak, olasılık dağılımları oluşturmak ve veri madenciliği tekniklerini kullanmak için R'yi kullanabilirsiniz.

R, optimizasyon, sinyal işleme, analitik ve rastgele sayı üretimi için mükemmeldir.

Veri Görselleştirmedeki Farklılıklar

Python aracılığıyla veri görselleştirme için IPython Notebook veya Matplotlib kitaplığını kullanmanız gerekir. Bu kütüphane, sahip olduğunuz veriler için grafikler oluşturabilir.

Gelişmiş grafikler geliştirmekle ilgileniyorsanız, Plot.ly'yi kullanabilirsiniz. R, veri görselleştirme açısından Python'dan çok daha iyidir. Verileriniz için ilgi çekici görseller geliştirmenize izin veren birçok pakete sahiptir.

Tüm veri matrisleri için temel grafikler oluşturmanızı sağlayan bir grafik modülüne sahiptir. R'de daha gelişmiş grafikler oluşturmak için ggplot2'yi de kullanabilirsiniz .

Diğer Farklılıklar

Popülerlik

Python, veri bilimi sektöründe R'den oldukça daha popülerdir. 2017'de Python en popüler programlama diliydi, R o sırada 6. sıradaydı.

Yani Python'un R'den daha popüler olduğunu söyleyebiliriz. Bununla birlikte, R'nin popülaritesi bu yıllarda önemli ölçüde arttı.

İş fırsatları

Talep açısından hem R hem de Python olumlu bir eğilim gösteriyor. Ancak, Python gerektiren veri bilimi işlerinin sayısı, R gerektiren işlerin sayısından yaklaşık 1,5 kat daha fazladır.

Python, R'den önce piyasada mevcuttu ve veri bilimi dışında birçok başka kullanımı var. Veri analitiğinde R'ye olan talep Python'dan daha yüksektir ve bu rol için en çok talep edilen beceridir.

2014 yılında R kullanan veri analistlerinin oranı %58 iken Python kullanıcılarının oranı %42 idi. İş fırsatları sunma açısından en iyi veri bilimi dili SQL olacaktır .

endüstriler

R akademisyenlerde daha yaygınken, Python üretimde popülerdir. Python zaten tam teşekküllü bir programlama dili olduğundan, birçok şirket onu R'ye tercih ediyor.

Ancak R, akademisyenler tarafından akademik amaçlar için geliştirilmiştir. Dolayısıyla, akademisyenlik alanına girmek istiyorsanız, R. R'nin uzun süredir akademinin gözdesi olduğunu ve kurumsal sektöre yeni girdiğini öğrenmeniz gerekecek.

R ve Python: Yeni Başlayanlar İçin Hangisi Daha İyi?

Hem R hem de Python, veri bilimi alanında popülerdir. Ve her geçen gün popülerlik kazanıyorlar. Öğrenme kolaylığı açısından da farklıdırlar. R, dik bir öğrenme eğrisine sahip olsa da, başlangıçta Python basittir ve çok daha hızlı öğrenilebilir. Python'u öğrenmek doğrusaldır, ancak temel bilgileri tamamlarsanız, R'yi öğrenmek artık bir sorun olarak kalmaz.

• Programlama hakkında hiçbir şey bilmiyorsanız, Python ile başlamalısınız.
• Programlama konusunda deneyimliyseniz, R ile başlamalısınız.

Bu dillerin her ikisini de öğrenmek eğlenceli olurdu. Programcılar Python'u birçok nedenden dolayı seçerler ancak R, veri analizi ve modellemede size yardımcı olacaktır.

Son düşünceler

Hem Python hem de R'nin tuhaflıkları var. R görselleştirme için daha iyi olsa da, Python kazıma için daha iyidir. Her şey beceri seviyenize ve amacınıza bağlıdır.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.

Makine öğrenimi için Python öğrenmeniz gerekecek, ancak istatistiksel öğrenme için R daha iyi bir seçim olacaktır.