R Vs Python — самая актуальная дискуссия для начинающих ученых данных
Теперь пришло время битвы двух самых требовательных языков программирования — R против Python. Мы углубимся в понимание различий между двумя языками. И, мы вас уверяем, у вас не останется никакой путаницы после завершения этой статьи, то есть R vs Python — самой популярной дискуссии начинающих ученых-данных.
R против Python
Чтобы изучить все о R против Python, сначала вы должны знать, что такое R и Python. Ниже приводится краткое введение в оба языка.
Что такое R?
R — это язык программирования, предназначенный специально для статистических и графических вычислений. Проект R — это расширение языка S, разработанное в Bell Laboratories Джоном Чемберсом и его коллегами. Это язык и среда для статистических вычислений и графики.
Аналитики данных, ученые данных, статистики используют язык программирования R для анализа данных и статистического анализа с помощью графиков и других типов визуализаций. R позволяет пользователям выполнять анализ больших наборов данных. Этот язык постоянно растет с тысячами пакетов, которые могут быть легко использованы для многих приложений.
Существуют различные статистические и графические методы, которые предоставляет R, такие как линейное и нелинейное моделирование, статистическое тестирование, анализ временных рядов, классификация, регрессия, кластеризация и многие другие.
Основным преимуществом R является его широко разрекламированные графики качества, которые мы можем изготовить, используя множество функций и пакетов. Пользователь также сохраняет полный контроль над выбором дизайна в своей графике.
Окружающая среда R
R представляет собой комплексный набор различных средств и функций, которые мы можем использовать для манипулирования данными, расчетов, а также для графического отображения. Эти объекты включают в себя:
Это обеспечивает эффективную обработку данных, а также хранилище.
Он предоставляет набор операторов, которые мы можем использовать для выполнения вычислений над массивами и, в частности, многомерными матрицами.
Обилие графических средств и функций, предназначенных для анализа данных, обеспечивает различный экспорт отображения в различных форматах.
Он предоставляет большой, согласованный и интегрированный набор из нескольких инструментов, которые мы можем использовать для анализа данных.
Это хорошо разработанный, простой и эффективный язык программирования, включающий циклы, условия, рекурсивные функции, а также несколько функций ввода-вывода.
Что такое Python?
Python — это основанный на интерпретаторе высокоуровневый и объектно-ориентированный язык программирования, состоящий из динамической семантики. Python — это встроенные высокоуровневые структуры данных, которые мы можем комбинировать с динамической типизацией и динамическим связыванием, чтобы сделать его очень привлекательным для быстрой разработки приложений. Мы также можем использовать его для написания скриптов или связующего языка для объединения нескольких компонентов в одну структуру.
Python прост, легок в освоении, а также делает акцент на удобочитаемости, что значительно снижает общую стоимость обслуживания программы. Python имеет простую кривую обучения и поддерживает модульность программы, а также возможность многократного использования кода. Интерпретатор Python, а также обширная стандартная библиотека представлены в двоичном виде, который не взимается за основные платформы и обеспечивает бесплатное распространение.
Программисты, которые плохо знакомы с программированием, часто влюбляются в Python из-за его обширной функциональности и простоты обучения. Поскольку в Python нет этапа компиляции, предоставление цикла edit-test-debug значительно ускоряется. В Python процесс отладки программ невероятно прост. В отличие от других языков, таких как C и C ++, неправильный ввод никогда не приведет к ошибке сегментации. Когда интерпретатор обнаруживает ошибку, он вызывает исключение для пользователя сразу после ввода ввода. Однако, если программа перехватывает исключение, интерпретатор предоставляет трассировку стека. Все эти функции, добавленные в массивные библиотеки для различных целей, делают Python эффективным языком программирования. Используя отладчик на уровне исходного кода, можно легко проверять как локальные, так и глобальные переменные.
Ниже мы обсудим R против Python на основе определения, обязанностей, карьерных возможностей, преимуществ и недостатков:
R против Python — Определение
R
В частности, он был направлен на рассмотрение статистических методов.
R имеет несколько графических библиотек, таких как ggplot2 и plotly, которые делают его очень популярным благодаря качественным отчетам и изображениям, которые мы можем генерировать.
Мы можем использовать R для нескольких статистических функций, таких как регрессия, кластеризация, классификация, статистическое тестирование и т. д. Следовательно, R имеет множество поддерживаемых операций для машинного обучения и статистических задач.
В то время как R страдает от крутой кривой обучения, он оказывается идеальным языком для выражения статистических методологий, позволяя ученым по обработке данных в соответствии с их требованиями.
R — это язык программирования с открытым исходным кодом, означающий, что пользователи могут активно участвовать в развитии растущего языка, а также пользоваться многими преимуществами без какой-либо лицензии.
Будучи основанным на интерпретаторе языком, R может немедленно запустить скрипт и предоставить вывод пользователю. Это позволяет легко отладить код.
Python
Это многоцелевой язык программирования, который мы можем использовать для самых разных задач.
В Python есть библиотека для каждой задачи. Начиная с разработки веб-приложений и заканчивая тестированием на проникновение и изучением данных, Python предлагает решение для всего.
Он предоставляет достаточное количество библиотек, которые мы можем использовать для различных операций машинного обучения, а также передовых методологий глубокого обучения.
Python обеспечивает плавную кривую обучения, что делает его очень популярным среди новичков, а также опытных программистов, которые хотят перейти к разработке, используя Python в качестве основного языка. Благодаря обширным библиотекам поддержки, он становится выбором для многих операций, так как пользователи Python считают, что язык является единственным решением многих проблем.
Python также является языком программирования с открытым исходным кодом, в котором есть много проектов с открытым исходным кодом, в которые пользователи могут активно участвовать.
Мы можем проанализировать скрипты Python, а также сразу запустить их. Кроме того, мы можем сохранить Python как скомпилированные программы, на которые могут ссылаться другие программы.
R Vs Python — Обязанности
Обязанности разработчика на R следующие:
R профессионал несет ответственность за обеспечение моделирования, проводить анализ данных, визуализацию с использованием различных пакетов R.
Разработчик R оказывает помощь в проектировании и разработке базовой архитектуры, которая будет использоваться в статистической модели.
Разработчик также координирует работу с конечным пользователем для проектирования и разработки решения аналитических задач, связанных с проектными предложениями.
Другая ключевая обязанность — обеспечить доступ к данным, манипулировать информацией и сообщать о функциях.
Создание ключевых процедур для интеграции R-программирования с источниками данных и системами доставки, которые экспортируют файл данных в несколько форматов.
Разработчик R отвечает за оказание помощи разработчикам в выполнении их планов с учетом требований клиента.
Программисты R должны создать код, который состоит из качественной переменной, а также задач манипуляции с несколькими статистическими процедурами.
Разработчик Python должен иметь возможность реализовывать серверную логику для выполнения серверных вычислений.
Разработка программного обеспечения для управления активами является еще одной ключевой обязанностью программиста Python.
Чтобы интегрировать различные программные системы, разработчик Python должен иметь возможность разрабатывать масштабируемый клейкий код.
Написание многоразового и тестируемого кода для лучшего качества работы — одна из основных функций разработчика Python.
Защита данных и защита программного обеспечения также является одним из требований программного решения. Таким образом, разработчик Python должен быть в состоянии решить эту проблему.
Программист Python должен уметь реализовывать программирование на основе событий.
Другая важная рабочая задача — провести эффективное модульное тестирование и отладку.
R Vs Python — карьерные возможности
Некоторые отрасли, которые нанимают разработчиков R:
Академии
Финансы
Банковское дело
Здравоохранение
Производство
Электронная коммерция
Некоторые компании, нанимающие разработчиков R — это IBM, Airbnb, Uber, Twitter, а также несколько государственных статистических институтов.
Некоторые отрасли, которые нанимают разработчиков Python:
Разработка программного обеспечения
Производство
Робототехника
Встроенные системы
Автоматизация и тестирование
Этический взлом
Некоторые из компаний, нанимающих разработчиков Python — это Google, Amazon, Dropbox, Quora, Reddit, Pinterest и многие другие.
R Vs Python — Преимущества и недостатки
Преимущества R
Основным преимуществом R является его природа с открытым исходным кодом. Поэтому вы можете работать с R без какой-либо лицензии или оплаты сборов. Будучи открытым исходным кодом, вы также можете внести свой вклад в настройку пакетов R, более новую разработку, а также в решение проблем.
R обеспечивает образцовую поддержку для обработки данных. Пакеты, такие как dplyr, readr, способны преобразовывать грязные данные в структурированную форму.
Имея более 10 000 пакетов в своем репозитории CRAN, R поддерживает библиотеки, которые разнообразны, и каждое поле, которое использует данные, может использовать их.
R имеет некоторые существенные особенности для построения графиков и эстетического улучшения графиков. Существуют популярные библиотеки, такие как ggplot2 и plotly, которые предлагают пользователям широкий спектр возможностей настройки графиков.
Это независимый от платформы язык, который может выполнять программы в Windows, Linux и Mac.
R — это особый язык, который используется для статистического моделирования. Это основной инструмент для создания статистических инструментов для науки о данных. Это дает R существенное преимущество перед другими языками программирования, такими как Python.
R постоянно развивается. Он предоставляет различные современные функции, которые продолжают обновлять его всякий раз, когда выпускается новый алгоритм.
У этого есть активное и привлекательное сообщество. В R существуют различные онлайн-форумы, которые предоставляют помощь и поддержку программистам R. Кроме того, существуют различные буткемпы и онлайн-семинары, которые предоставляют активное обучение начинающим программистам.
Язык программирования R имеет свои корни в гораздо более древнем языке программирования, называемом S. Из-за этого в R отсутствуют большинство функций современного языка программирования, таких как поддержка динамической или трехмерной графики.
R требует, чтобы его объекты были сохранены в физической памяти. По сравнению с другими статистическими инструментами R требует больше памяти для своих программ. Поскольку R требует, чтобы все данные были загружены в его память, это не очень хороший вариант при работе с большими данными .
Поскольку R вытекает из гораздо более старой технологии, базовые возможности, такие как безопасность, не были родными для R. Это ограничивает R, поскольку веб-приложения не могут его встроить или использовать в качестве языка внутренних вычислений, такого как Java, Python или Node.js.
R представляет собой крутой кривой обучения. Людям, имеющим опыт работы в области статистики, было бы идеально использовать R. Поэтому для людей, начинающих заново в науке о данных, R может оказаться сложным языком для адаптации.
Пакеты в R, как правило, медленнее, чем другие конкурирующие языки, такие как Python и MATLAB.
Большинство алгоритмов R реализованы в разных пакетах. Такая децентрализация пакетов затрудняет применение алгоритмов к задачам без предварительного знания требуемого пакета.
Преимущества Python
Как и R, Python с открытым исходным кодом. Вы можете использовать Python бесплатно. Кроме того, вы можете изменить, настроить и внести свой вклад в библиотеки Python.
Python — это язык программирования общего назначения, который облегчает его использование в различных задачах. Области разработки программного обеспечения, робототехники, встроенных систем, автоматизации и т. д. Интенсивно используют Python.
Python включает в себя современные API-интерфейсы, такие как TensorFlow, pytorch, keras, numpy, которые чрезвычайно полезны при создании искусственных нейронных сетей .
Это удобный язык программирования. Это одна из основных причин того, почему Python является стандартным языком программирования в университетах.
Python безопасен. Серверные вычисления включают в себя Python, поскольку он предоставляет различные платформы для разработки веб-приложений.
Python способен обрабатывать большие наборы данных. Он может загружать файлы данных намного быстрее, а также может работать с экосистемами больших данных.
Недостатки Python
Будучи основанным на интерпретаторе языком, Python медленнее, чем другие языки, такие как C, C ++ и Java.
Python отстает от R, когда дело доходит до статистического анализа. Хотя Python, возможно, значительно улучшился, но ему все еще не хватает определенных статистических пакетов по сравнению с R.
Динамически типизированная природа Python делает его уязвимым для ошибок во время выполнения.
Python, по сравнению с JDBC, имеет недостаточно развитый уровень доступа к базе данных.
Задачи, которые требуют большой памяти, страдают от Python. Гибкие типы данных в Python способствуют его высокому потреблению памяти.
Резюме
Здесь приходит заключение R против Python. Мы обсудили все основные моменты для понимания различия между R и Python. Надеюсь, теперь вы можете выбрать лучший способ стать специалистом по данным.
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Загрузка...
