R против Python в науке данных
Наука о данных занимается идентификацией, представлением и извлечением значимой информации из источников данных, которая будет использоваться для выполнения некоторых бизнес-логик. Специалист по данным использует машинное обучение, статистику, вероятность, линейную и логистическую регрессию и многое другое, чтобы разобрать некоторые значимые данные. Поиск закономерностей и подобных комбинаций и поиск наилучшего пути в соответствии с бизнес-логикой - это самая большая задача анализа.
R, Python, SQL, SAS, Tableau, MATLAB и т. Д. Являются наиболее полезными инструментами для науки о данных, а R и Python - наиболее часто используемыми. Но все же новичку становится сложно выбрать лучший или наиболее подходящий из двух, R и Python. Попробуем визуализировать разницу.
Обзор:
| р | Python |
|---|---|
| R - это язык программирования и бесплатная программная среда для статистических вычислений и графики, поддерживаемая R Foundation for Statistical Computing. Он был разработан Россом Ихакой и Робертом Джентльманом и впервые выпущен в августе 1993 года. Он широко используется статистиками и специалистами по обработке данных для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. | Python - это интерпретируемый язык программирования высокого уровня для программирования общего назначения. Он был создан Гвидо Ван Россумом и впервые был выпущен в 1991 году. Python имеет очень чистый и простой синтаксис кода. Он подчеркивает удобочитаемость кода, и поэтому отладка в Python также намного проще и проще. |
Специальности для науки о данных:
| р | Python |
|---|---|
| Пакеты R охватывают передовые методы, которые очень полезны для статистической работы. Текстовое представление CRAN предоставляет вам множество полезных пакетов R. Пакеты R охватывают все, от психометрии до генетики и финансов. С другой стороны, Python с помощью таких библиотек, как SciPy, и пакетов, таких как statsmodels, охватывает только наиболее распространенные методы. | R и Python одинаково хороши для поиска выбросов в наборе данных, но для разработки веб-службы, позволяющей другим людям загружать наборы данных и находить выбросы, лучше использовать Python. Люди создали модули для создания веб-сайтов, взаимодействия с различными базами данных и управления пользователями на Python. В общем, для создания инструмента или сервиса, использующего анализ данных, лучше выбрать Python. |
Функциональные возможности:
| р | Python |
|---|---|
| R имеет встроенные функции для анализа данных. R был создан выдающимися статистиками с учетом статистики и анализа данных, поэтому многие инструменты, которые были добавлены в Python извне через пакеты, по умолчанию встроены в R. | Python - это язык программирования общего назначения. Таким образом, большинство функций анализа данных не встроены и доступны через такие пакеты, как Numpy и Pandas, которые доступны в PyPi (индекс пакетов Python). |
Ключевые области применения:
| р | Python |
|---|---|
| Визуализация данных - ключевой аспект анализа, поскольку визуальные данные лучше всего воспринимаются. Пакеты R, такие как ggplot2, ggvis, lattice и т. Д., Упрощают визуализацию данных в R. Python догоняет такие пакеты, как Bokeh, Matplotlib и т. Д., Но все еще сильно отстает в этом отношении. | Python лучше подходит для глубокого обучения. Такие пакеты, как Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, Tensor flow и т. Д., Позволяют гораздо проще разрабатывать глубокие нейронные сети на Python. Хотя некоторые из них, такие как тензорный поток, переносятся на R (такие пакеты, как deepnet, H2O и т. Д.), В Python это все же лучше. |
Наличие пакетов:
| р | Python |
|---|---|
| В R есть сотни пакетов и способов решения необходимых задач в области науки о данных. Хотя это позволяет достичь желаемого совершенства в выполнении задачи, неопытным разработчикам трудно достичь определенных целей. | Python полагается на несколько основных пакетов, а именно, Scikit learn и Pandas - это пакеты для анализа данных машинного обучения соответственно. Это облегчает выполнение требуемых задач, но, следовательно, становится трудным достижение специализации. |
В конечном счете, задача самого специалиста по обработке данных - выбрать наиболее подходящий язык по мере необходимости. Для статистической подготовки лучше использовать R. Но для опыта работы с CS или даже для новичка Python - самый подходящий вариант. Но лучше иметь хорошее знание обоих, потому что оба могут быть полезны время от времени в карьере специалиста по данным.
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.