R 是一種程式語言和分析工具,由 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 開發,並於 1993 年首次推出。同時,它也是免費的開源軟體,擁有豐富的 統計和圖形化技術庫。
R 是分析師、統計學家和研究人員用得最多的工具之一,用於檢索、清理、分析、視覺化和呈現數據,許多行業如IT、銀行、醫療、金融都使用R。
統計計算:在統計學家中,R 是使用最廣泛的程式語言。它有助於統計學家進行操作、收集、清理和分析。它還具有製圖功能,並從任何記錄中產生有趣的視覺效果。
機器學習:它包括了一些基本機器學習任務的函式庫,例如線性和非線性迴歸、決策樹等等。可以用 R 來創建金融、零售、行銷和保健領域的機器學習演算法。
它是一種著名的電腦語言,同時也是一種廣泛使用的、解釋性的、物件導向的程式設計語言。由 Guido van Rossum 發明,並於 1991 年 2 月 20 日首次發布。它可以用於網路開發之外的各種程式設計和軟體開發,並且可用於建立完整的端到端流程。
分析:Python 在分析方面非常方便。舉例來說,如果資料庫包含上百萬的行和列,那麼從這些資料中提取資訊就很困難和耗時。這就是 Pandas、NumPy 和 SciPy 之類庫的用武之地,它們可以快速完成工作。
提取:因為資料並非總是可用的,所以我們需要從網路取得。在這種情況下,可以使用函式庫 Scrapy 和 Beautiful Soup 來從網路上提取資訊。
圖形化表示:Seaborn 和 Matplotlib 函式庫可以建立圖表、圓餅圖以及其他視覺化的內容。
機器學習:它也有一個機器學習庫。 Scikit-Learn 和 PyBrain 是這些函式庫的一種,它們透過一個介面提供了分類、回歸和聚類等一些快速機器學習和統計建模工具。
既然我們已經從各種角度探討了這兩種程式語言,那麼「哪種語言更適合資料科學?」這個問題就浮出水面了。
這兩門語言最大的不同之處是它們處理情況的方式。這兩種開源語言都收到了大量社群的支持,它們不斷地擴展其函式庫和工具。
但是,你應該問自己的一個問題是,「你希望更專注於什麼?機器學習還是統計學習?」
機器學習是人工智慧的一門學科,而統計學習是統計學的一個分支。 R 是一種統計語言,所以在統計上很適合。任何人只要有正式的統計學背景,都可以使用 R 進行編程,因為它很容易理解。而 Python 則是機器學習的最佳選擇。大型應用是機器學習的重點。 Python 看起來是理想的選擇,因為它的靈活性和可擴展性適合在生產環境中使用,尤其是當分析必須連接到網路應用程式時。
如下圖所示,Python 或 R 是全球最受歡迎的搜尋字詞。從趨勢來看,Python 在過去十年裡比 R 更流行。
根據 PayScale.com 的數據,美國 Python 開發的平均年薪為 79395 美元,而 R 程式的平均年薪為 68554 美元(截至本文發表時)。
Python 是一種強大且適應性強的程式語言,可用於廣泛的計算機科學應用。而 R 則是一種很流行的分析建構的語言。事實上,這兩種語言在數據科學領域中都具有一定的優勢和意義。
不過,你在選擇具體用哪一門語言之前,應該先問自己以下幾個問題:
總而言之,學習這兩種語言絕對不會是個壞主意,因為“技多不壓身”,只會讓你作為一名計算機科學工程師受益。
以上是Python或R:哪種程式語言比較適合資料科學?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!