Python atau R: Bahasa pengaturcaraan manakah yang lebih baik untuk sains data?

Sedikit latar belakang tentang R

R ialah bahasa pengaturcaraan dan alat analisis yang dibangunkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman dan mula diperkenalkan pada tahun 1993. Pada masa yang sama, ia juga merupakan perisian sumber terbuka percuma dengan perpustakaan teknologi statistik dan grafik yang kaya.

R ialah salah satu alat yang paling banyak digunakan oleh penganalisis, ahli statistik dan penyelidik untuk mendapatkan semula, membersihkan, menganalisis, menggambarkan dan mempersembahkan data Ia digunakan oleh banyak industri seperti IT, perbankan, penjagaan kesihatan dan kewangan.

Tujuan

• Saintis data boleh menggunakan bahasa pengaturcaraan R untuk mengumpul data, melakukan analisis statistik dan menghasilkan visualisasi.
• Ia boleh digunakan untuk perwakilan grafik.
• R boleh digunakan untuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.
• Ia juga boleh menyediakan alat statistik yang canggih untuk operasi dan pengiraan kewangan, R dan perpustakaannya boleh melaksanakan purata bergerak, pemodelan pasaran saham dan KDD kewangan.
• Ia juga melaksanakan kaedah statistik seperti pemodelan linear dan bukan linear.

Pengkomputeran Statistik: R ialah bahasa pengaturcaraan yang paling banyak digunakan dalam kalangan ahli statistik. Ia membantu ahli statistik dengan manipulasi, pengumpulan, pembersihan dan analisis. Ia juga mempunyai keupayaan carta dan menghasilkan visual yang menarik daripada sebarang rakaman.

Pembelajaran Mesin: Ia termasuk perpustakaan untuk beberapa tugas pembelajaran mesin asas, seperti regresi linear dan bukan linear, pepohon keputusan, dsb. Anda boleh menggunakan R untuk mencipta algoritma pembelajaran mesin dalam kewangan, runcit, pemasaran dan penjagaan kesihatan.

Sedikit latar belakang tentang Python

Ia adalah bahasa komputer yang terkenal dan digunakan secara meluas, ditafsirkan, bahasa pengaturcaraan berorientasikan objek. Dicipta oleh Guido van Rossum dan pertama kali dikeluarkan pada 20 Februari 1991. Ia boleh digunakan untuk pelbagai pengaturcaraan dan pembangunan perisian sebagai tambahan kepada pembangunan web, dan boleh digunakan untuk mencipta proses hujung ke hujung yang lengkap.

Tujuan

• Ia boleh digunakan untuk pengurusan BDA dan juga boleh melakukan pengiraan matematik yang kompleks.
• Ia boleh menyambung ke sistem pangkalan data atau membaca dan mengedit fail.
• Ia sesuai untuk pembangunan perisian, aplikasi perniagaan, audio, video, rangkaian belakang, pembangunan aplikasi mudah alih, dsb.
• Ia membolehkan penganalisis menjana laporan Excel dalam masa yang singkat.

Analisis: Python sangat mudah untuk analisis. Contohnya, jika pangkalan data mengandungi berjuta-juta baris dan lajur, mengekstrak maklumat daripada data ini boleh menjadi sukar dan memakan masa. Di sinilah perpustakaan seperti Pandas, NumPy dan SciPy datang untuk menyelesaikan kerja dengan cepat.

Pengekstrakan: Oleh kerana data tidak selalu tersedia, kami perlu mendapatkannya daripada rangkaian. Dalam kes ini, anda boleh menggunakan perpustakaan Scrapy dan Beautiful Soup untuk mengekstrak maklumat daripada Internet.

Perwakilan grafik: Perpustakaan Seaborn dan Matplotlib boleh mencipta carta, carta pai dan kandungan visual yang lain.

Pembelajaran Mesin: Ia juga mempunyai perpustakaan pembelajaran mesin. Scikit-Learn dan PyBrain ialah salah satu perpustakaan ini yang menyediakan beberapa alat pembelajaran mesin dan pemodelan statistik yang pantas seperti pengelasan, regresi dan pengelompokan melalui antara muka.

Faedah Python

• Ketersediaan: Tersedia pada berbilang sistem (Windows, Mac, Linux, Raspberry Pi, dll.).
• Ringkas dan mudah: Sintaks atau perkataan dan simbol yang diperlukan untuk program komputer berfungsi adalah intuitif dan langsung. Mereka sebenarnya adalah istilah Inggeris jadi ia boleh dibaca. Berbanding dengan teknologi lain seperti C, Java dan C#, masa pelaksanaan kod dikurangkan, jadi pembangun dan jurutera perisian boleh bekerja lebih lama.
• Perpustakaan: Ia adalah satu set kod pra-pasang yang boleh digunakan semula untuk mengurangkan masa pengekodan. Ini menjimatkan anda daripada perlu menulis kod dari awal.
• Fleksibiliti: Berbanding dengan bahasa lain seperti Java, ia memberikan fleksibiliti dan boleh menyelesaikan masalah yang mungkin mustahil untuk diselesaikan. Ternyata ia boleh berskala.

Sekarang kita telah meneroka kedua-dua bahasa pengaturcaraan ini dari pelbagai sudut, persoalan timbul: “Bahasa manakah yang lebih baik untuk sains data?”

Pilih Python atau R?

Perbezaan terbesar antara kedua-dua bahasa ini ialah cara mereka mengendalikan situasi. Kedua-dua bahasa sumber terbuka menerima sokongan komuniti yang ketara, dan mereka sentiasa mengembangkan perpustakaan dan alatan mereka.

Walau bagaimanapun, soalan yang perlu anda tanyakan kepada diri sendiri ialah, "Apa yang anda ingin lebih fokuskan? Pembelajaran mesin atau pembelajaran statistik?" Pembelajaran adalah satu cabang statistik. R ialah bahasa statistik, jadi ia sesuai untuk statistik. Sesiapa sahaja yang mempunyai latar belakang rasmi dalam statistik boleh memprogram dalam R kerana ia mudah difahami. Python ialah pilihan terbaik untuk pembelajaran mesin. Aplikasi berskala besar adalah fokus pembelajaran mesin. Python kelihatan seperti pilihan yang ideal kerana fleksibiliti dan skalabiliti untuk digunakan dalam persekitaran pengeluaran, terutamanya apabila analitik mesti disambungkan ke aplikasi web.

Analisis Trend dan Perbandingan Gaji

Seperti yang ditunjukkan dalam imej di bawah, Python atau R ialah istilah carian paling popular di seluruh dunia. Dari segi trend, Python telah menjadi lebih popular daripada R sepanjang dekad yang lalu.

Menurut PayScale.com, purata gaji tahunan untuk pembangun Python di Amerika Syarikat ialah $79,395, manakala purata gaji tahunan untuk program R ialah $68,554 (setakat artikel ini penerbitan).

Ringkasan

Python ialah bahasa pengaturcaraan yang berkuasa dan boleh disesuaikan yang boleh digunakan pada pelbagai jenis komputer Saintifik aplikasi. R ialah bahasa yang popular untuk membina analitik. Malah, kedua-dua bahasa mempunyai kelebihan dan kepentingan tertentu dalam bidang sains data.

Namun, sebelum anda memilih bahasa yang hendak digunakan, anda harus bertanya kepada diri sendiri soalan berikut:

• Adakah anda berminat untuk mempelajari mesin dan kecerdasan buatan atau pembelajaran dan analisis statistik?
• Apakah alatan yang paling popular dalam bidang anda?
• Adakah anda ingin menjadi penganalisis dengan pemahaman yang lebih mendalam tentang visualisasi data, atau menggunakannya untuk menyepadukan aplikasi web?
• Berapa lama anda sanggup menghabiskan untuk menguasai bahasa pengaturcaraan?

Secara keseluruhannya, bukanlah idea yang buruk untuk mempelajari kedua-dua bahasa ini, kerana mempunyai lebih banyak kemahiran daripada yang anda perlukan hanya akan memberi manfaat kepada anda sebagai jurutera sains komputer.

Atas ialah kandungan terperinci Python atau R: Bahasa pengaturcaraan manakah yang lebih baik untuk sains data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!