Python oder R: Welche Programmiersprache ist besser für Data Science?

Ein kleiner Hintergrund zu R

R ist eine Programmiersprache und ein Analysetool, die von Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelt und erstmals 1993 eingeführt wurden. Gleichzeitig handelt es sich um eine kostenlose Open-Source-Software mit einer umfangreichen statistischen und grafischen Technologiebibliothek.

R ist eines der von Analysten, Statistikern und Forschern am häufigsten verwendeten Tools zum Abrufen, Bereinigen, Analysieren, Visualisieren und Präsentieren von Daten. Viele Branchen wie IT, Banken, Medizin und Finanzen nutzen R.

Verwendungen

• Datenwissenschaftler können die Programmiersprache R verwenden, um Daten zu sammeln, statistische Analysen durchzuführen und visuelle Ergebnisse zu erstellen.
• Es kann zur grafischen Darstellung verwendet werden.
• R kann sowohl für maschinelles Lernen als auch für tiefes Lernen verwendet werden.
• Es kann auch ein hochentwickeltes statistisches Tool für Finanzoperationen und -berechnungen bereitstellen. R und seine Bibliotheken können gleitende Durchschnitte, Börsenmodellierung und Finanz-KDD implementieren.
• Es implementiert auch statistische Methoden wie lineare und nichtlineare Modellierung.

Statistisches Rechnen: R ist die unter Statistikern am häufigsten verwendete Programmiersprache. Es hilft Statistikern bei der Manipulation, Sammlung, Reinigung und Analyse. Es verfügt außerdem über Diagrammfunktionen und erzeugt aus jeder Aufzeichnung interessante visuelle Darstellungen.

Maschinelles Lernen: Es enthält Bibliotheken für einige grundlegende Aufgaben des maschinellen Lernens, wie z. B. lineare und nichtlineare Regression, Entscheidungsbäume usw. Mit R können Sie Algorithmen für maschinelles Lernen in den Bereichen Finanzen, Einzelhandel, Marketing und Gesundheitswesen erstellen.

Ein kleiner Hintergrund zu Python

Es ist eine bekannte Computersprache und eine weit verbreitete, interpretierte, objektorientierte Programmiersprache. Von Guido van Rossum erfunden und erstmals am 20. Februar 1991 veröffentlicht. Es kann neben der Webentwicklung auch für eine Vielzahl von Programmier- und Softwareentwicklungsaufgaben eingesetzt werden und zur Erstellung eines vollständigen End-to-End-Prozesses verwendet werden.

Verwendung

• Es kann für die Verwaltung von BDA verwendet werden und kann auch komplexe mathematische Berechnungen durchführen.
• Es kann eine Verbindung zum Datenbanksystem herstellen oder Dateien lesen und bearbeiten.
• Es eignet sich für Softwareentwicklung, Geschäftsanwendungen, Audio, Video, Back-End-Netzwerke, Entwicklung mobiler Anwendungen usw.
• Es ermöglicht Analysten, Excel-Berichte in kürzerer Zeit zu erstellen.

Analyse: Python ist für die Analyse sehr praktisch. Wenn eine Datenbank beispielsweise Millionen von Zeilen und Spalten enthält, kann es schwierig und zeitaufwändig sein, Informationen aus diesen Daten zu extrahieren. Hier kommen Bibliotheken wie Pandas, NumPy und SciPy ins Spiel, um die Arbeit schnell zu erledigen.

Extraktion: Da Daten nicht immer verfügbar sind, müssen wir sie aus dem Netzwerk abrufen. In diesem Fall können Sie die Bibliotheken Scrapy und Beautiful Soup verwenden, um Informationen aus dem Internet zu extrahieren.

Grafische Darstellung: Seaborn- und Matplotlib-Bibliotheken können Diagramme, Kreisdiagramme und andere visuelle Inhalte erstellen.

Maschinelles Lernen: Es gibt auch eine Bibliothek für maschinelles Lernen. Scikit-Learn und PyBrain sind eine dieser Bibliotheken, die über eine Schnittstelle einige schnelle Werkzeuge für maschinelles Lernen und statistische Modellierung wie Klassifizierung, Regression und Clustering bereitstellen.

Vorteile von Python

• Verfügbarkeit: Verfügbar auf mehreren Systemen (Windows, Mac, Linux, Raspberry Pi usw.).
• Einfach und unkompliziert: Die Syntax oder Wörter und Symbole, die für die Funktion eines Computerprogramms erforderlich sind, sind intuitiv und unkompliziert. Da es sich eigentlich um englische Begriffe handelt, ist es lesbar. Im Vergleich zu anderen Technologien wie C, Java und C# wird die Codeausführungszeit verkürzt, sodass Entwickler und Softwareentwickler länger arbeiten können.
• Bibliotheken: Hierbei handelt es sich um einen Satz vorgefertigten Codes, der wiederverwendet werden kann, um die Programmierzeit zu verkürzen. Dies erspart Ihnen das Schreiben von Code von Grund auf.
• Flexibilität: Im Vergleich zu anderen Sprachen wie Java bietet es Flexibilität und kann Probleme lösen, die sonst unmöglich zu lösen wären. Es stellt sich heraus, dass es skalierbar ist.

Nachdem wir diese beiden Programmiersprachen aus verschiedenen Blickwinkeln untersucht haben, stellt sich die Frage: „Welche Sprache ist besser für die Datenwissenschaft?“

Python oder R wählen?

Der größte Unterschied zwischen diesen beiden Sprachen besteht in der Art und Weise, wie sie mit Situationen umgehen. Beide Open-Source-Sprachen erhalten große Community-Unterstützung und erweitern ihre Bibliotheken und Tools ständig.

Eine Frage, die Sie sich jedoch stellen sollten, ist: „Worauf möchten Sie sich mehr konzentrieren? Maschinelles Lernen oder statistisches Lernen?“

Maschinelles Lernen ist eine Disziplin der künstlichen Intelligenz, während statistisches Lernen ein Zweig der Statistik ist. R ist eine statistische Sprache und eignet sich daher gut für die Statistik. Jeder mit einem formalen Hintergrund in Statistik kann in R programmieren, weil es leicht zu verstehen ist. Und Python ist die beste Wahl für maschinelles Lernen. Groß angelegte Anwendungen stehen im Mittelpunkt des maschinellen Lernens. Python schien aufgrund seiner Flexibilität und Skalierbarkeit für den Einsatz in Produktionsumgebungen die ideale Wahl zu sein, insbesondere wenn Analysen mit Webanwendungen verbunden werden müssen.

Trendanalyse und Gehaltsvergleich

Wie in der Abbildung unten dargestellt, sind Python oder R die beliebtesten Suchbegriffe weltweit. Trendmäßig war Python im letzten Jahrzehnt beliebter als R.

Laut PayScale.com beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt für Python-Entwickler in den Vereinigten Staaten 79.395 US-Dollar, während das durchschnittliche Jahresgehalt für R-Programme 68.554 US-Dollar beträgt (Stand der Veröffentlichung dieses Artikels).

Zusammenfassung

Python ist eine leistungsstarke und anpassungsfähige Programmiersprache, die für eine Vielzahl von Informatikanwendungen verwendet werden kann. R ist eine beliebte Sprache zum Erstellen von Analysen. Tatsächlich haben beide Sprachen gewisse Vorteile und Bedeutung im Bereich der Datenwissenschaft.

Bevor Sie sich jedoch für eine Sprache entscheiden, sollten Sie sich folgende Fragen stellen:

• Interessieren Sie sich für das Erlernen maschineller und künstlicher Intelligenz oder für statistisches Lernen und Analysieren?
• Was sind die beliebtesten Tools in Ihrem Bereich?
• Möchten Sie Analyst mit einem tieferen Verständnis der Datenvisualisierung werden oder diese zur Integration von Webanwendungen nutzen?
• Wie viel Zeit bist du bereit zu investieren, um eine Programmiersprache zu beherrschen?

Alles in allem ist es nie eine schlechte Idee, diese beiden Sprachen zu lernen, denn „mehr Fähigkeiten zu haben als überfordert zu sein“ wird Ihnen als Informatikingenieur nur nützen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython oder R: Welche Programmiersprache ist besser für Data Science?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!