R och Python är de mest populära datavetenskapliga språken. De är båda öppen källkod och utmärker sig vid dataanalys. Trots deras konkurrenskraftiga popularitet är R och Python faktiskt ganska olika, och den ena kan vara mer lämplig än den andra för specifika situationer.
Denna artikel introducerar vikten av båda språken för datavetenskap. Vidare beskriver den deras viktiga skillnader avseende deras förmåga att hantera data och maskininlärningsapplikationer. Sist men inte minst förklarar vi också vilken man ska lära sig och varför.
R är ett programmeringsspråk som blir alltmer populärt i datavetenskapens värld. Faktiskt, enligt TIOBE-index 2021, R upptar för närvarande den 13: e plats som de mest populära programmeringsspråken i världen.
Denna programvara introducerades först 1993, designad av Ross Ihaka och Robert Gentleman. Sedan dess har det kommit långt och erövrat ett beundransvärt rykte för sin förmåga att hantera datavetenskap, visualiseringsprojekt, och statistik.
Till skillnad från Python (som vi kommer att förklara senare) utvecklades R-språket uteslutande för analysera data och att utveckla applikationer och mjukvarulösningar som kan exekvera statistiska analyser och data mining. Det är ett komplett ekosystem för dataanalys, med ett otroligt utbud av paket och bibliotek tillgängliga.
Python är ett av världens mest populära programmeringsspråk. Den introducerades ursprungligen 1991, designad av Guido von Rossum. Enligt”Utvecklarekonomi: Utvecklarnationens tillstånd 20:e upplagan”(2021, SlashData), Python har starkt erövrat datavetenskaparnas uppmärksamhet som det främsta språket i fältet.
”Ökningen av datavetenskap och maskininlärning (ML) är en tydlig faktor i Pythons popularitet. Nästan 70% av ML-utvecklare och datavetare rapporterar att de använder Python.
- Slashdata
Pythons popularitet kommer dock inte uteslutande från datavetenskap. Dessutom, detta språk med flera paradigmer ger också ett stort och imponerande antal bibliotek och verktyg hantera mjukvaruutveckling, artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML). Sammanfattningsvis, som ett allmänt språk, är det ganska mycket möjligt att använda Python för att göra allt!
Syftet är förmodligen kärnskillnaden mellan dessa två språk. Som nämnts är R: s primära syfte statistisk analys och datavisualisering. Det förlitar sig starkt på statistiska modeller och kräver inte många rader av kodning för att visa upp sina analysförmågor. I själva verket är detta skäl också det som gör det så populärt bland forskare, ingenjörer, statistiker och andra yrkesverksamma utan datorprogrammeringsfärdigheter.
Dessutom, forskare föredrar ofta att använda R eftersom det ger diagram och grafik som omedelbart kan användas för publicering, med tanke på att den innehåller korrekta matematiska formler och notation. Sammantaget lockar R också uppmärksamhet för sin datavisualisering, angående grafer, diagram, diagram etc. Dessa typer av visualiseringar underlättar datatolkning och identifiering av mönster, avvikelser (eller avvikelser) och trender i datamängder.
I sin tur Python är en mer språk för allmänt ändamål Med ett betydande fokus på Produktion och driftsättning. Även om det kräver datorprogrammeringsfärdigheter är Python faktiskt ganska lätt att lära sig på grund av dess läsbar syntax.
Språket används främst av utvecklare eller programmerare att utföra dataanalys samt att utnyttja maskininlärning i produktionsmiljöer. Dessutom ger Python den flexibilitet som behövs för att skapa nya modeller från grunden eftersom det kan integreras med varje utvecklingssteg.
Python är mer mångsidig än R när det gäller datainsamling. Å ena sidan stöder Python alla typer av dataformat (till exempel CVS. och JSON-filer), och det gör det ganska enkelt att hämta data från webben genom att använda Bibliotek för Python-förfrågningar. Dessutom är det också möjligt att importera SQL tabeller i Pythons kod.
Å andra sidan importerar R filer från CSV-, Excel- och textfiler. R är inte lika enkelt som Python när det gäller att ta tag i data från webben, men det är möjligt att använda Rvest-paket för grundläggande webbdatautvinning. Plus, SPSS och Minitab filer kan också konvertera till R dataramar.
Som sagt tidigare sticker R ut för sina datavisualiseringsförmågor. Den illustrerar resultaten från statistiska analyser med hjälp av diagram, diagram och grafer. För mer avancerade tomter kan datavetare också använda ggplot2, ett av de mest populära R-paketen. Det är möjligt att bygga nästan vilken typ av graf som helst med det här verktyget. Dessutom tillåter ggplot2 användare att ändra komponenter inom en plot med en hög abstraktionsnivå.
Python är inte lika stark som R när det gäller datavisualisering. Python-användare kan dock alltid lita på Maplotlib bibliotek. Detta verktyg gör det möjligt för användare att använda interaktiva figurer och skapa flera typer av diagram (histogram, spridningsdiagram, 3D-diagram, etc.).
Det finns flera bibliotek tillgängliga för olika metoder för datamanipulering. Till exempel, för dataaggregering, R-användare kan lita på antingen integrerad dataramtyp eller på dplyr (en biblioteksdel av Tidyverse-paketet). För formmanipulation, tidyr bibliotek (en del av Tidyverse-paketet också) är också en bra R-lösning.
Däremot kan Python-användare använda Pandor, ett enda bibliotek, för att utföra flera metoder för datamanipulering. Pandas är ett populärt verktyg med öppen källkod som sticker ut för hantering av dataanalys och hantering av datastrukturer.
Förutom att utföra datamanipulation är Pandas också ett allmänt känt verktyg för datautforskning i Python. Faktiskt, Pandas är förmodligen det primära dataanalysbiblioteket för Python. Det gör det möjligt för användare att filtrera, sortera och visa data enkelt. Således möjliggör effektiv statistisk och datautvinningsbehandling inom en datamängd.
R ger också användarna ett brett utbud av alternativ för att utföra datautforskning och tillämpa datautvinningstekniker. Den kan hantera grundläggande dataanalys (t.ex. klustring och sannolikhetsfördelningar) utan att behöva installera ytterligare paket. Dessutom är den lätt användbar statistiska tester och använder formler.
Datamodellering består av att skapa modeller för att fastställa hur data ska lagras i en databas. Å ena sidan erbjuder Python flera lösningar angående datamodellering enligt det specifika syftet med varje data. Till exempel:
Å andra sidan kan R-språket behöva förlita sig på externa paket (t.ex. Tidyverse) för att utföra mer specifika modelleringsanalyser. Ändå täcker Base-R - den grundläggande programvaran som inkluderar R-språket - de primära datamodelleringsanalyserna.
IDE är ett program som gör det möjligt för utvecklare att skriva, testa och felsöka kod mer enkelt genom att aktivera kodkomplettering, kodmarkering, felsökningsverktyg etc.
Python erbjuder olika IDE: er att välja mellan, eftersom de är de mest populära Jupiter Notebooks, Spyder IDE och PyCharm. R-språket är också kompatibelt med Jupiter Notebooks; den mest använda R-lösningen är dock Rstudio. RStudio är tillgängligt för R-användare i två format: RStudio Server (åtkomst via webbläsare) och RStudio Desktop (körs som en vanlig skrivbordsapplikation).
Python och R stöder djupinlärningsbibliotek. Bland de mest kända och använda biblioteken, PyTorch och TensorFlow sticker ut. Dessa är maskininlärningsbibliotek som används för att utveckla djupa inlärningsmodeller och med särskilt fokus på djupa neurala nätverk.
Majoriteten av AI-funktioner och bibliotek introducerades först i Python och först sedan i R. För närvarande, båda R och Python är kompatibla med TensorFlow och Keras (ett annat bibliotek för artificiella neurala nätverk). I september 2020 blev Torch-biblioteket tillgängligt för R. Facklan för R-ekosystemet inkluderar fackla, facklampa, torchaudio och andra tillägg.
På grund av sin lättlästa syntax anses Python vara ganska lätt att lära sig. Det utmärker sig för sin läsbarhet och enkelhet; Således är inlärningskurvan inte särskilt brant. Dessutom är det ett komplett språk och överlag mycket lämpligt för nybörjare.
R är dock lättare att lära sig för dem som inte har datorprogrammeringsfärdigheter. Det gör det möjligt för användare att starta utföra dataanalyser omedelbart, men det kan bli komplext eftersom det använder mer avancerade analyser och funktioner. Vidare används R i stor utsträckning av datavetare såväl som av Forskare från andra områden (t.ex. biologi, fysik, ledning, teknik, etc.) som vill analysera data och producera grafik snabbt med data från experiment och annan forskning.
En annan kritisk aspekt att tänka på när man väljer vilken man ska lära sig är syftet med dataanalyserna. Å ena sidan R rekommenderas främst för användare som är intresserade av statistiskt lärande, datautforskning och experimentell design. Å andra sidan Python används främst för dataanalys inom webbapplikationer och är också det lämpligaste alternativet för maskininlärning.
Trots att de tävlar om titeln ”The Number 1 Language in Data Science” är R och Python verkligen mycket olika, och den skillnaden börjar i deras tillvägagångssätt.
R sticker ut för statistiskt lärande, ger ett stort antal funktioner för dataanalys. Det är ett otroligt komplett språk för att hantera avancerad analys inom datavetenskap och inom andra områden (t.ex. biologi, ledning och fysik). Dessutom behöver R-användare inte datorprogrammeringsfärdigheter, vilket gör det till ett mer tillgängligt språk för forskare och forskare. En annan stor fördel med att använda R är att det utmärker sig vid datavisualisering.
Jämförelsevis är Pythons tillvägagångssätt för datavetenskap mer bekymrad över Produktion och driftsättning. Detta språk används främst för dataanalys inom webbapplikationer. Dessutom är Python det mest lämpliga språket för maskininlärning, och det är ett utmärkt alternativ för Datavetenskapliga rörledningar.
Marknadsföringspraktikant med särskilt intresse för teknik och forskning. På min fritid spelar jag volleyboll och skämmer bort min hund så mycket som möjligt.
Data Scientist med en djup passion för teknik, fysik, och matematik. Jag gillar att lyssna på och göra musik, resa, och åka mountainbikeleder.
Människor som läste det här inlägget tyckte också att dessa var intressanta:
.webp)
.webp)
.webp)
%20(1).webp)
.webp)
