R og Python er de mest populære datavidenskabssprog. De er begge åben kildekode og udmærke sig ved dataanalyse. På trods af deres konkurrencedygtige popularitet er R og Python faktisk ganske forskellige, og den ene kan være mere velegnet end den anden til bestemte situationer.
Denne artikel introducerer betydningen af begge sprog for datavidenskab. Endvidere beskriver den deres vigtige forskelle med hensyn til deres evner til at håndtere data og maskinlæringsapplikationer. Sidst men ikke mindst forklarer vi også hvilken man skal lære og hvorfor.
R er et programmeringssprog, der bliver mere og mere populært i datavidenskabens verden. Faktisk, ifølge TIOBE Indeks 2021, R indtager i øjeblikket den 13. plads som de mest populære programmeringssprog i verden.
Denne software blev først introduceret i 1993, designet af Ross Ihaka og Robert Gentleman. Siden da er det kommet langt og erobret et beundringsværdigt ry for sin evne til at håndtere datavidenskab, visualiseringsprojekter, og statistik.
I modsætning til Python (som vi vil forklare senere), blev R-sproget udelukkende udviklet til analysere data og at udvikle applikationer og softwareløsninger, der er i stand til at udføre statistiske analyser og data mining. Det er et komplet økosystem til dataanalyse med et utroligt udvalg af pakker og biblioteker til rådighed.
Python er et af verdens mest populære programmeringssprog. Det blev oprindeligt introduceret i 1991, designet af Guido von Rossum. Ifølge“Udviklerøkonomi: Udviklernationens tilstand 20. udgave„(2021, SlashData), Python har stærkt erobret dataforskernes opmærksomhed som det primære sprog på området.
„Stigningen af datavidenskab og maskinlæring (ML) er en klar faktor i Pythons popularitet. Tæt på 70% af ML udviklere og dataforskere rapporterer, at de bruger Python.
- Slashdata
Pythons popularitet kommer dog ikke udelukkende fra datavidenskab. Derudover giver dette multi-paradigmesprog også et stort og imponerende antal biblioteker og værktøjer til at håndtere softwareudvikling, kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML). Kort sagt, som et generelt sprog er det stort set muligt at bruge Python til at gøre alt!
Formålet er sandsynligvis kerneforskellen mellem disse to sprog. Som nævnt er R's primære formål statistisk analyse og datavisualisering. Det er stærkt afhængig af statistiske modeller og kræver ikke mange linjer med kodning for at vise sine analyseevner. Faktisk er denne grund også det, der gør det så populært blandt forskere, ingeniører, statistikere og andre fagfolk uden computerprogrammeringsevner.
Desuden forskere foretrækker ofte at bruge R da det giver plot og grafik, der straks kan bruges til offentliggørelse, i betragtning af at det indeholder de korrekte matematiske formler og notation. Samlet set tiltrækker R også opmærksomhed for sin datavisualisering, vedrørende grafer, diagrammer, plot osv. Disse typer visualiseringer letter datatolkning og identifikation af mønstre, afvigelser (eller anomalier) og tendenser i datasæt.
Til gengæld Python er en mere sprog til generelle formål med et betydeligt fokus på produktion og implementering. Selvom det kræver computerprogrammeringsevner, er Python faktisk rimeligt let at lære på grund af dets læsbar syntaks.
Sproget bruges hovedsageligt af udviklere eller programmører at udføre dataanalyse samt at udnytte maskinlæring i produktionsmiljøer. Plus, Python giver den nødvendige fleksibilitet til at oprette nye modeller fra bunden, da det kan integreres med alle udviklingsstadier.
Python er mere alsidig end R, når det kommer til dataindsamling. På den ene side understøtter Python alle slags dataformater (for eksempel CVS. og JSON-filer), og det gør det ret nemt at hente data fra internettet ved hjælp af Python anmodningsbibliotek. Desuden er det også muligt at importere SQL tabeller i Pythons kode.
På den anden side importerer R filer fra CSV-, Excel- og tekstfiler. R er ikke så ligetil som Python, når det kommer til at hente data fra nettet, men det er muligt at bruge Rvest pakke til grundlæggende webdataekstraktion. Plus, SPSS og Minitab filer kan også konvertere til R datarammer.
Som sagt før skiller R sig ud for sine datavisualiseringsevner. Det illustrerer resultaterne fra statistiske analyser ved hjælp af plot, diagrammer og grafer. Til mere avancerede plot kan dataforskere også bruge ggplot2, en af de mest populære R-pakker. Det er muligt at bygge næsten enhver type graf ved hjælp af dette værktøj. Plus, ggplot2 giver brugerne mulighed for at ændre komponenter inden for et plot med et højt abstraktionsniveau.
Python er ikke så stærk som R med hensyn til datavisualisering. Python-brugere kan dog altid stole på Maplotlib bibliotek. Dette værktøj giver brugerne mulighed for at bruge interaktive figurer og oprette flere typer plot (histogrammer, spredningsdiagrammer, 3D-plot osv.).
Der er flere biblioteker tilgængelige til forskellige metoder til datamanipulation. For eksempel, til dataaggregering, kan R-brugere stole på enten integreret datarammetype eller på dplyr (en biblioteksdel af Tidyverse-pakken). Til formmanipulation er tidyr bibliotek (også en del af Tidyverse-pakken) er også en god R-løsning.
I modsætning hertil kan Python-brugere bruge Pandaer, et enkelt bibliotek, til at udføre flere metoder til datamanipulation. Pandas er et populært open source-værktøj, der skiller sig ud til håndtering af dataanalyse og styring af datastrukturer.
Ud over at udføre datamanipulation er Pandas også et almindeligt kendt værktøj til dataudforskning i Python. Faktisk, Pandas er sandsynligvis det primære dataanalysebibliotek til Python. Det giver brugerne mulighed for nemt at filtrere, sortere og vise data. Således muliggør effektiv statistisk og dataminingsbehandling inden for et datasæt.
R giver også brugerne en bred vifte af muligheder for at udføre dataudforskning og anvende datamineteknikker. Det kan styre grundlæggende dataanalyse (f.eks. Clustering og sandsynlighedsfordelinger) uden at kræve installation af yderligere pakker. Desuden er den let anvendelig statistiske test og bruger formler.
Datamodellering består i at skabe modeller til at fastslå, hvordan data skal lagres i en database. På den ene side tilbyder Python flere løsninger vedrørende datamodellering i henhold til det specifikke formål med hver data. For eksempel:
På den anden side kan R-sproget være nødt til at stole på eksterne pakker (f.eks. Tidyverse) for at udføre mere specifikke modelleringsanalyser. Ikke desto mindre dækker Base-R - den grundlæggende software, der inkluderer R-sproget - de primære datamodelleringsanalyser.
IDE er et softwareprogram, der giver udviklere mulighed for at skrive, teste og debugge kode mere ligetil ved at aktivere kodefærdiggørelse, kodefremhævning, fejlfindingsværktøjer osv.
Python tilbyder forskellige IDE'er at vælge imellem, da de er de mest populære Jupiter Notebooks, Spyder IDE og PyCharm. R-sproget er også kompatibelt med Jupiter Notebooks; den mest anvendte R-løsning er dog R Studio. RStudio er tilgængelig for R-brugere i to formater: RStudio Server (adgang via webbrowser) og RStudio Desktop (kører som en almindelig desktop-applikation).
Python og R understøtter deep learning-biblioteker. Blandt de mest kendte og anvendte biblioteker, PyTorch og TensorFlow skille sig ud. Dette er maskinlæringsbiblioteker, der bruges til at udvikle deep learning-modeller og med særligt fokus på dybe neurale netværk.
Størstedelen af AI-funktioner og biblioteker blev først introduceret i Python og først derefter i R. I øjeblikket er begge R og Python er kompatible med TensorFlow og Keras (et andet bibliotek til kunstige neurale netværk). I september 2020 blev Torch-biblioteket tilgængeligt for R. Torch for R-økosystemet inkluderer fakkel, fakkelvision, torchaudio og andre udvidelser.
På grund af sin letlæselige syntaks betragtes Python som ret let at lære. Det udmærker sig for sin læsbarhed og enkelhed; således er indlæringskurven ikke særlig stejl. Plus, det er et komplet sprog og generelt meget velegnet til begyndende udviklere.
R er dog lettere at lære for dem, der ikke har computerprogrammeringsevner. Det giver brugerne mulighed for at starte udføre dataanalyser med det samme, men det kan blive komplekst, da det anvender mere avancerede analyser og funktionaliteter. Desuden er R meget udbredt af dataforskere såvel som af Forskere fra andre områder (f.eks. biologi, fysik, ledelse, teknik osv.), der ønsker at analysere data og producere grafik hurtigt med data fra eksperimenter og anden forskning.
Et andet kritisk aspekt at overveje, når man vælger, hvilken man skal lære, er formålet med dataanalyserne. På den ene side R anbefales primært til brugere, der er interesseret i statistisk læring, dataudforskning og eksperimentelle designs. På den anden side Python bruges hovedsageligt til dataanalyse inden for webapplikationer og er også den mest egnede mulighed for maskinlæring.
På trods af at de konkurrerer om titlen „Number 1 Language in Data Science“, er R og Python faktisk meget forskellige, og den forskel starter i deres tilgang.
R skiller sig ud for statistisk læring, der giver et stort antal funktionaliteter til dataanalyse. Det er et utroligt komplet sprog til at håndtere avanceret analyse inden for datavidenskab og på andre områder (f.eks. Biologi, ledelse og fysik). Plus, R-brugere kræver ikke computerprogrammeringsevner, hvilket gør det til et mere tilgængeligt sprog for forskere og forskere. En anden stor fordel ved at bruge R er, at det udmærker sig ved datavisualisering.
Til sammenligning er Pythons tilgang til datavidenskab mere optaget af produktion og implementering. Dette sprog bruges primært til dataanalyse inden for webapplikationer. Desuden er Python det mest egnede sprog til maskinindlæring, og det er en fremragende mulighed for Datavidenskabsrørledninger.
Marketing praktikant med særlig interesse for teknologi og forskning. I min fritid spiller jeg volleyball og forkæler min hund så meget som muligt.
Data Scientist med en dyb passion for teknik, fysik, og matematik. Jeg kan godt lide at lytte til og lave musik, rejse, og ride mountainbike-stier.
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
.webp)
.webp)
%20(1).webp)
.webp)
