Дураков меньше, чем думают: люди просто не понимают друг друга (Л. Вовенарг).

9 мин для чтенияR Vs Python – самая актуальная дискуссия для начинающих ученых данных

FavoriteLoadingДобавить в избранное
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (1 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...
11 января 2020
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.

 

Разница между R и Python

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.

 

Обязанности программиста на Python следующие:

  • 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.

 

Недостатки R

  • 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.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Читайте также

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам:

Заполните форму и наш менеджер перезвонит Вам в самое ближайшее время!

badge
Обратный звонок 1
Отправить
galka

Спасибо! Ваша заявка принята

close
galka

Спасибо! Ваша заявка принята

close