R und Python sind die beliebtesten Data-Science-Sprachen. Sie sind beide quelloffen und zeichnen sich durch Datenanalyse aus. Trotz ihrer Beliebtheit im Wettbewerb sind R und Python tatsächlich ziemlich unterschiedlich, und einer könnte für bestimmte Situationen besser geeignet sein als der andere.
Dieser Artikel stellt die Bedeutung beider Sprachen für Data Science vor. Außerdem beschreibt er ihre Hauptunterschiede in Bezug auf ihre Fähigkeiten im Umgang mit Daten und maschinellen Lernanwendungen. Zu guter Letzt erklären wir auch welches soll man lernen und warum.
R ist eine Programmiersprache, die in der Welt der Datenwissenschaft immer beliebter wird. In der Tat, laut TIOBE-Index 2021, R belegt derzeit den 13. Platz als beliebteste Programmiersprache der Welt.
Diese Software wurde erstmals 1993 eingeführt und von Ross Ihaka und Robert Gentleman entworfen. Seitdem hat sie einen langen Weg zurückgelegt und sich einen bewundernswerten Ruf für ihre Benutzerfreundlichkeit erarbeitet Datenwissenschaft, Visualisierungsprojekte, und Statistiken.
Im Gegensatz zu Python (wie wir später erklären werden) wurde die R-Sprache ausschließlich entwickelt, um Daten analysieren und um Anwendungen und Softwarelösungen zu entwickeln, die ausgeführt werden können statistische Analysen und Data Mining. Es ist ein vollständiges Ökosystem für die Datenanalyse mit einer unglaublichen Vielfalt an verfügbaren Paketen und Bibliotheken.
Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt. Es wurde ursprünglich 1991 eingeführt und von Guido von Rossum entworfen. Laut“Developer Economics: State of the Developer Nation 20. Ausgabe„(2021, SlashData), Python hat die Aufmerksamkeit von Datenwissenschaftlern als Hauptsprache auf diesem Gebiet stark auf sich gezogen.
„Der Aufstieg von Datenwissenschaft und maschinellem Lernen (ML) ist ein klarer Faktor für die Popularität von Python. Fast 70% der ML-Entwickler und Datenwissenschaftler geben an, Python zu verwenden.“
- Slash-Daten
Pythons Popularität kommt jedoch nicht ausschließlich von Datenwissenschaft. Darüber hinaus bietet diese multiparadigmatische Sprache eine große und beeindruckende Anzahl von Bibliotheken und Tools um Softwareentwicklung, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) abzuwickeln. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es als Allzwecksprache so gut wie möglich ist, Python für alles zu verwenden!
Der Zweck ist wahrscheinlich der Hauptunterschied zwischen diesen beiden Sprachen. Wie bereits erwähnt, ist der Hauptzweck von R die statistische Analyse und Datenvisualisierung. Es stützt sich stark auf statistische Modelle und benötigt nicht viele Codezeilen, um seine analytischen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Genau aus diesem Grund ist es auch der Grund, warum es bei Forschern, Ingenieuren, Statistikern und anderen Fachleuten ohne Computerprogrammierkenntnisse so beliebt ist.
Darüber hinaus Forscher ziehen es oft vor, R zu verwenden da es Plots und Grafiken bietet, die sofort für die Veröffentlichung verwendet werden können, sofern es die richtigen mathematischen Formeln und Notationen enthält. Insgesamt erregt R auch Aufmerksamkeit für seine Datenvisualisierung, in Bezug auf Grafiken, Diagramme, Diagramme usw. Diese Arten von Visualisierungen erleichtern die Dateninterpretation und die Identifizierung von Mustern, Ausreißern (oder Anomalien) und Trends in Datensätzen.
Im Gegenzug Python ist ein mehr Allzwecksprache mit einem signifikanten Fokus auf Produktion und Einsatz. Obwohl Python Programmierkenntnisse erfordert, ist es aufgrund seiner Eigenschaften relativ einfach zu erlernen lesbare Syntax.
Diese Sprache wird hauptsächlich verwendet von Entwickler oder Programmierer zur Durchführung von Datenanalysen sowie zur Nutzung von maschinellem Lernen in Produktionsumgebungen. Darüber hinaus bietet Python die erforderliche Flexibilität, um neue Modelle von Grund auf neu zu erstellen, da es in jede Entwicklungsphase integriert werden kann.
Python ist vielseitiger als R, wenn es um die Datenerfassung geht. Einerseits unterstützt Python alle Arten von Datenformaten (zum Beispiel CVS.- und JSON-Dateien), und es macht es ziemlich einfach, Daten aus dem Web abzurufen, indem man Bibliothek für Python-Anfragen. Darüber hinaus ist es auch möglich zu importieren SQL Tabellen in Pythons Code.
Andererseits importiert R Dateien aus CSV-, Excel- und Textdateien. R ist nicht so einfach wie Python, wenn es darum geht, Daten aus dem Internet abzurufen, aber es ist möglich, Paket revest für die grundlegende Extraktion von Webdaten. Außerdem SPSS und Minitab Dateien können auch in R-Datenrahmen konvertiert werden.
Wie bereits erwähnt, zeichnet sich R durch seine Fähigkeiten zur Datenvisualisierung aus. Es veranschaulicht die Ergebnisse statistischer Analysen anhand von Diagrammen, Diagrammen und Grafiken. Für komplexere Diagramme können Datenwissenschaftler auch Folgendes verwenden ggplot 2, eines der beliebtesten R-Pakete. Mit diesem Tool ist es möglich, fast jede Art von Diagramm zu erstellen. Außerdem ermöglicht ggplot2 Benutzern, Komponenten innerhalb eines Plots mit einem hohen Abstraktionsgrad zu ändern.
Python ist in Bezug auf Datenvisualisierung nicht so stark wie R. Python-Benutzer können sich jedoch immer auf das verlassen Maplotlib-Bibliothek. Mit diesem Tool können Benutzer interaktive Abbildungen verwenden und verschiedene Arten von Diagrammen erstellen (Histogramme, Streudiagramme, 3D-Diagramme usw.).
Es stehen mehrere Bibliotheken für verschiedene Methoden der Datenmanipulation zur Verfügung. Bei der Datenaggregation können sich R-Benutzer beispielsweise auf Folgendes verlassen integrierter Datenrahmentyp oder auf dplyr (eine Bibliothek, die Teil des Tidyverse-Pakets ist). Für die Formmanipulation verwendet das aufräumen Die Bibliothek (auch Teil des Tidyverse-Pakets) ist ebenfalls eine gute R-Lösung.
Im Gegensatz dazu können Python-Benutzer verwenden Pandas, eine einzige Bibliothek, um verschiedene Methoden der Datenmanipulation durchzuführen. Pandas ist ein beliebtes Open-Source-Tool, das sich durch Datenanalysen und Verwaltung von Datenstrukturen auszeichnet.
Pandas führt nicht nur Datenmanipulationen durch, sondern ist auch ein weithin bekanntes Tool für die Datenexploration in Python. In der Tat Pandas ist wahrscheinlich die primäre Datenanalysebibliothek für Python. Es ermöglicht Benutzern, Daten einfach zu filtern, zu sortieren und anzuzeigen. Dies ermöglicht eine effektive statistische und Data-Mining-Behandlung innerhalb eines Datensatzes.
R bietet Benutzern auch eine Vielzahl von Optionen zur Durchführung und Anwendung von Daten. Data-Mining-Techniken. Es kann grundlegende Datenanalysen (z. B. Clustering und Wahrscheinlichkeitsverteilungen) verwalten, ohne dass zusätzliche Pakete installiert werden müssen. Darüber hinaus ist es leicht nutzbar statistische Tests und verwendet Formeln.
Die Datenmodellierung besteht aus der Erstellung von Modellen, um festzulegen, wie Daten in einer Datenbank gespeichert werden sollen. Einerseits bietet Python verschiedene Lösungen zur Datenmodellierung an, die dem spezifischen Zweck der einzelnen Daten entsprechen. Zum Beispiel:
Andererseits muss sich die R-Sprache möglicherweise darauf verlassen externe Pakete (z. B. Tidyverse), um spezifischere Modellierungsanalysen durchzuführen. Nichtsdestotrotz deckt Base-R — die Basissoftware, die die Sprache R beinhaltet — die primären Datenmodellierungsanalysen ab.
IDE ist eine Softwareanwendung, mit der Entwickler Code einfacher schreiben, testen und debuggen können, indem sie Codevervollständigung, Codehervorhebung, Debugging-Tools usw. aktiviert.
Python bietet verschiedene IDEs zur Auswahl, die beliebtesten sind Jupiter Notebooks, Spyder IDE und PyCharm. Die R-Sprache ist auch mit Jupiter Notebooks kompatibel. Die am häufigsten verwendete R-Lösung ist jedoch R Studio. RStudio ist für R-Benutzer in zwei Formaten verfügbar: RStudio Server (Zugriff über einen Webbrowser) und RStudio Desktop (läuft als reguläre Desktop-Anwendung).
Python und R unterstützen Deep-Learning-Bibliotheken. Zu den bekanntesten und am häufigsten verwendeten Bibliotheken gehören PyTorch und TensorFlow auffallen. Dabei handelt es sich um Bibliotheken für maschinelles Lernen, die zur Entwicklung von Deep-Learning-Modellen verwendet werden und sich insbesondere auf Folgendes konzentrieren tiefe neuronale Netze.
Die meisten KI-Funktionen und -Bibliotheken wurden zuerst in Python und erst dann in R eingeführt. Derzeit sind beide R und Python sind kompatibel mit TensorFlow und Keras (einer weiteren Bibliothek für künstliche neuronale Netze). Im September 2020 wurde R die Torch-Bibliothek zur Verfügung gestellt. Das Torch for R-Ökosystem umfasst Torch, Torchvision, Torchaudio und andere Erweiterungen.
Aufgrund seiner leicht lesbaren Syntax gilt Python als relativ einfach zu erlernen. Es zeichnet sich durch Lesbarkeit und Einfachheit; daher ist die Lernkurve nicht sehr steil. Außerdem ist es eine vollständige Sprache und insgesamt sehr gut für beginnende Entwickler geeignet.
R ist jedoch einfacher für diejenigen zu lernen, die keine Computerprogrammierkenntnisse haben. Es ermöglicht Benutzern den Start sofortige Durchführung von Datenanalysen, aber es kann komplex werden, da es fortschrittlichere Analysen und Funktionen verwendet. Darüber hinaus wird R häufig von Datenwissenschaftlern sowie von verwendet Wissenschaftler aus anderen Bereichen (z. B. Biologie, Physik, Management, Ingenieurwesen usw.), die Daten analysieren möchten, erstellen wir schnell Grafiken mit Daten aus Experimenten und anderen Forschungen.
Ein weiterer kritischer Aspekt, der bei der Auswahl des Lernens berücksichtigt werden muss, ist das Ziel der Datenanalysen. Auf der einen Seite R wird in erster Linie Benutzern empfohlen, die sich für statistisches Lernen, Datenexploration und experimentelle Designs interessieren. Auf der anderen Seite Python wird hauptsächlich für die Datenanalyse in Webanwendungen verwendet und ist auch die geeignetste Option für maschinelles Lernen.
Obwohl R und Python um den Titel „Die Sprache Nummer 1 in der Datenwissenschaft“ konkurrieren, sind sie in der Tat sehr unterschiedlich, und dieser Unterschied beginnt in ihrem Ansatz.
R zeichnet sich durch statistisches Lernen aus, bietet eine Vielzahl von Funktionen für die Datenanalyse. Es ist eine unglaublich vollständige Sprache für fortgeschrittene Analysen in der Datenwissenschaft und in anderen Bereichen (z. B. Biologie, Management und Physik). Außerdem benötigen R-Benutzer keine Computerprogrammierkenntnisse, was es zu einer zugänglicheren Sprache für Forscher und Wissenschaftler macht. Ein weiterer großer Vorteil der Verwendung von R ist, dass es sich hervorragend bei der Datenvisualisierung eignet.
Im Vergleich dazu befasst sich Pythons Ansatz zur Datenwissenschaft mehr mit Produktion und Einsatz. Diese Sprache wird hauptsächlich für die Datenanalyse in Webanwendungen verwendet. Darüber hinaus ist Python die am besten geeignete Sprache für maschinelles Lernen, und es ist eine hervorragende Option für Datenwissenschaftliche Pipelines.
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Datenwissenschaftler mit einer tiefen Leidenschaft für Ingenieurwesen, Physik und Mathematik. Ich höre und mache gerne Musik, reise und fahre gerne Mountainbike-Strecken.
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