Conţinut
- Ce sunt R și Python?
- Cum se diferențiază de alte limbi
- De ce sunt utilizate în aplicațiile pentru știința datelor
- Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
- Care sunt avantajele?
- Folosiți Carcase pentru R și Python
- Viitorul lui R și Python în știința datelor
- Concluzie
Sursa: Drx / Dreamstime.com
La pachet:
R și Python sunt ambele extrem de utile în știința datelor și limbajul de utilizat poate fi determinat în mare măsură de nevoile utilizatorului.
Există o dezbatere foarte fierbinte pe tema limbii care este mai potrivită pentru știința datelor: R sau Python. Răspunsul este ambele. Oamenii se confundă adesea comparând caracteristicile R și Python, dar trebuie să înțelegem că singurele caracteristici nu pot defini caracterul adecvat al niciunei limbi. Atât R cât și Python au propriile caracteristici specifice, adecvate pentru aplicațiile de știință a datelor și analitice. Pot exista anumite situații în care o limbă este mai preferată decât cealaltă, dar aceasta nu înseamnă că cealaltă limbă este inutilă. (Pentru a afla mai multe despre știința datelor, consultați 7 pași pentru învățarea mineritului de date și știința datelor.)
Ce sunt R și Python?
R este un limbaj open-source care a fost dezvoltat la mijlocul anilor ’90 ca variație a limbii S. A fost dezvoltat de Robert Gentleman și Ross Ihaka. Acesta a fost proiectat pentru a eficientiza experiența de programare. În zilele noastre, este utilizat pe scară largă pentru cercetare, întreprinderi și medici universitari. Datorită utilizării sale în multe domenii, este unul dintre cele mai populare limbaje de programare statistică. Este destul de simplu de utilizat, dar poate fi puțin dificil pentru cei complet noi de programare. Cu toate acestea, pot afla mai multe din diferitele resurse disponibile pe internet.
Python a fost creat la începutul anilor 1990 de către Guido Van Rossum. Se concentrează pe ușurința de codare și mai multă adaptabilitate. Python este utilizat pe scară largă de acei programatori care doresc să aibă un control mai mare asupra codurilor pe care le fac pentru o analiză a datelor mai rapidă și mai eficientă. Este, de asemenea, utilizat pentru tehnici statistice speciale din codul lor pentru a face să funcționeze și mai rapid. Limbajul de programare este foarte ușor de utilizat și de învățat. De asemenea, este foarte flexibil și poate fi folosit pentru a crea ceea ce utilizatorul dorește să creeze.
Cum se diferențiază de alte limbi
Activitatea de analiză a datelor este foarte importantă, iar procesul trebuie să fie flexibil. Pentru aceasta, procesul trebuie să fie foarte interactiv, astfel încât să rămână eficient. Cu toate acestea, limba trebuie să fie, de asemenea, foarte flexibilă, interactivă și ușor de utilizat. R este un limbaj foarte flexibil. În timp ce alte limbi sunt utilizate în anumite scopuri exacte și nu pot funcționa pentru altceva, R poate funcționa de fapt pentru o serie de scopuri, în special în domeniile științifice.
Un alt lucru care diferențiază R de alte limbaje de programare statistice este interactivitatea sa. R are un mecanism foarte puternic care poate fi utilizat pentru crearea rapidă a structurilor de date. R este, de asemenea, un mediu grafic foarte puternic, spre deosebire de limbajele de programare ual; grafica este foarte utilă, mai ales în domeniul statisticilor și analizei datelor. R poate fi utilizat pentru a produce cu ușurință multe tipuri diferite de grafice.
Python este, de asemenea, o alegere excelentă pentru analiza datelor. Este foarte adaptabil în comparație cu limbi precum Perl sau Ruby, deoarece poate fi personalizat prin utilizarea de module. De asemenea, are multe caracteristici. Este, de asemenea, un limbaj grafic, care îi permite să aibă biblioteci vizuale și care ajută la vizualizarea cu ușurință a graficelor și datelor statistice. Un alt lucru care îl diferențiază de alte limbi este sintaxa ușor de utilizat. (Pentru mai multe despre limbajele de programare, consultați Limbile de script 101.)
De ce sunt utilizate în aplicațiile pentru știința datelor
Știința datelor este unul dintre cele mai importante domenii ale științei în zilele noastre. Fără acest lucru, este aproape imposibil să prezicem nimic, iar predicția exactă este baza societății actuale. Astfel, cele mai bune instrumente sunt necesare pentru analiza datelor, ceea ce este o parte crucială a științei datelor.
R și Python au ambele multe caracteristici care le fac potrivite pentru știința datelor. Cu toate acestea, care ar trebui să folosești depinde în totalitate de preferințele tale. R este perfect pentru reprezentarea grafică a datelor și Python este extrem de ușor de utilizat.
Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
Care sunt avantajele?
Există multe avantaje atât R, cât și Python. Unul dintre cele mai mari avantaje ale ambelor limbi este sistemul lor de vizualizare grafică. R acceptă multe pachete de vizualizare profesională, cum ar fi googleVis, ggvis și rCharts. Aceste pachete pot fi personalizate pentru a face reprezentări grafice perfecte ale datelor statistice. Python are de asemenea multe biblioteci de vizualizare puternice precum Pygal, Seaborn și Bokeh.
Un lucru care face ca R să fie atât de util este ecosistemul său. Ambele limbi au o comunitate permanent activă, care este întotdeauna fericită să ajute și ambele limbi sunt actualizate în mod constant, pentru a se acomoda cu noi funcții și tehnologii. Aceste limbi sunt instrumente polivalente care sunt foarte ușor de învățat.
Folosiți Carcase pentru R și Python
Există multe cazuri de utilizare atât de R cât și de Python pentru analiza datelor. De exemplu, ForecastWatch.com colectează date de pe diferite site-uri de prognoze meteo și evaluează site-urile în funcție de exactitatea acestora. Acest lucru permite prognoza meteo mai bună și permite predictorilor meteorologici să-și compare exactitatea cu ceilalți. Python a fost utilizat pentru fiecare componentă a acestui serviciu datorită flexibilității sale, care vine din capacitatea sa de a utiliza multe biblioteci standard.
Un alt caz de utilizare al Python este că a fost folosit pentru alimentarea rețelelor sociale pentru EZTrip.com și Gusto.com. Aceștia au solicitat un sistem care să îi ajute pe clienți să își raporteze călătoriile, în timp ce își îmbunătățesc sistemul de rezervări online. Deși sistemul lor de rezervare existent deja a funcționat destul de bine, acesta nu a putut răspunde eficient mai multor solicitări. Cu toate acestea, de când a fost utilizat Python, a devenit mult mai rapid din cauza facilităților de analiză și gestionare a datelor mai bune. Acest lucru i-a ajutat în continuare să creeze o interfață de utilizator mai bună pe baza întrebărilor utilizatorului.
R este, de asemenea, utilizat în multe locuri, cum ar fi rețelele de socializare și crowdfunding. Abilitatea de vizualizare a lui R îl face preferatul multor organizații de analiză a datelor. În prezent, R este utilizat în ANZ Bank pentru analizarea riscurilor de creditare. utilizează, de asemenea, R pentru a analiza un număr mare de actualizări de stare.
Viitorul lui R și Python în știința datelor
R și Python vor avea un viitor foarte luminos în știința datelor. Ambele limbaje de programare open-source sunt foarte puternice și sunt dezvoltate și actualizate periodic de o comunitate activă. Mii de organizații, atât noi, cât și vechi, apelează rapid la aceste soluții, deoarece sunt gratuite și foarte personalizabile. Acestea înlocuiesc alte limbi utilizate în știința datelor într-un ritm furios.
Concluzie
Mulți oameni de știință de date se întreabă care limbă este mai bună pentru analiza datelor, R sau Python. Ambele limbaje de programare sunt foarte populare și sunt puternice în propriile domenii. Ei au propriile pro și contra, astfel încât oamenii trebuie să decidă pe care să aleagă pentru a obține cele mai bune din datele lor. Cu toate acestea, ei uită faptul că ambele pot fi folosite pentru a analiza cu ușurință datele.