R gegen Python – Unterschied zwischen ihnen

Hauptunterschied zwischen R und Python

• R wird hauptsächlich für statistische Analysen verwendet, während Python bietet einen allgemeineren Ansatz für die Datenwissenschaft
• Das Hauptziel von R ist die Datenanalyse und Statistik, während das Hauptziel von Python ist Bereitstellung und Produktion
• R-Benutzer sind hauptsächlich Wissenschaftler und F&E-Experten, während Python Benutzer sind hauptsächlich Programmierer und Entwickler
• R bietet die Flexibilität, verfügbare Bibliotheken zu verwenden, während Python bietet die Flexibilität, neue Modelle von Grund auf zu konstruieren
• R ist am Anfang schwer zu lernen, während Python ist linear und leicht zu erlernen
• R ist integriert und wird lokal ausgeführt, während Python ist gut in Apps integriert
• Sowohl R als auch Python kann riesige Datenbankgrößen verarbeiten
• R kann in der R Studio IDE verwendet werden, während Python kann verwendet werden auf Spyder und Ipython Notebook-IDEs
• R besteht aus verschiedenen Paketen und Bibliotheken wie tidyverse, ggplot2, caret, zoo, während Python besteht aus Paketen und Bibliotheken wie Pandas, Scipy, Scikit-Learn, TensorFlow, Caret

R und Python sind beides Open-Source-Programmiersprachen mit einer großen Community. Ihrem jeweiligen Katalog werden kontinuierlich neue Bibliotheken oder Tools hinzugefügt. R wird hauptsächlich für statistische Analysen verwendet, während Python bietet einen allgemeineren Ansatz zur Datenwissenschaft.

R und Python sind auf dem neuesten Stand der Technik in Bezug auf die auf Datenwissenschaft ausgerichtete Programmiersprache. Das Erlernen beider ist natürlich die ideale Lösung. R und Python erfordert einen Zeitaufwand und ein solcher Luxus ist nicht für jeden verfügbar. Python ist eine Allzwecksprache mit einer lesbaren Syntax. R hingegen wurde von Statistikern entwickelt und umfasst deren spezifische Sprache.

R

Akademiker und Statistiker haben R über zwei Jahrzehnte entwickelt. R verfügt heute über eines der umfangreichsten Ökosysteme zur Durchführung von Datenanalysen. Im CRAN (Open-Source-Repository) sind rund 12000 Pakete verfügbar. Es ist möglich, für jede Analyse, die Sie durchführen möchten, eine Bibliothek zu finden. Die große Vielfalt an Bibliotheken macht R zur ersten Wahl für statistische Analysen, insbesondere für spezialisierte Analysearbeiten.

Der entscheidende Unterschied zwischen R und den anderen statistischen Produkten ist die Ausgabe. R verfügt über fantastische Tools zur Kommunikation der Ergebnisse. Rstudio wird mit der Bibliothek knitr geliefert. Xie Yihui hat dieses Paket geschrieben. Er machte die Berichterstattung trivial und elegant. Die Kommunikation der Ergebnisse mit einer Präsentation oder einem Dokument ist einfach.

Python

Python kann im Wesentlichen dieselben Aufgaben wie R erledigen: Datenbereinigung, Engineering, Feature-Auswahl, Web-Scraping, App und so weiter. Python ist ein Tool zum Bereitstellen und Implementieren von maschinellem Lernen im großen Maßstab. Python Codes sind einfacher zu warten und robuster als R. Vor Jahren; Python hatte nicht viele Bibliotheken für Datenanalyse und maschinelles Lernen. Vor kurzem Python holt auf und bietet eine hochmoderne API für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz. Die meisten Data-Science-Aufgaben können mit fünf Python Bibliotheken: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn und Seaborn.

Python, andererseits, macht Reproduzierbarkeit und Zugänglichkeit einfacher als R. Tatsächlich, wenn Sie die Ergebnisse Ihrer Analyse in einer Anwendung oder Website verwenden müssen, Python ist die beste Wahl.

Beliebtheitsindex

Das IEEE Spectrum Ranking ist eine Kennzahl, die die Beliebtheit eines Produkts quantifiziert Programmiersprache. Die linke Spalte zeigt das Ranking im Jahr 2017 und die rechte Spalte im Jahr 2016. Im Jahr 2017 Python schaffte es auf den ersten Platz im Vergleich zum dritten Platz im Jahr zuvor. R ist in 6^th statt.

Stellenangebot

Das Bild unten zeigt die Anzahl der Jobs im Zusammenhang mit Data Science nach Programmiersprachen. SQL liegt weit vorne, gefolgt von Python und Java. R Rang 5^th.

Betrachtet man den langfristigen Trend zwischen Python (in gelb) und R (blau), können wir sehen, dass Python wird in Stellenbeschreibungen häufiger zitiert als R.

Analyse durchgeführt von R und Python

Wenn wir uns jedoch die Datenanalyseaufgaben ansehen, ist R bei weitem das beste Werkzeug.

Prozentsatz der Leute, die wechseln

Im Bild unten gibt es zwei wichtige Punkte.

• Python Benutzer sind loyaler als R-Benutzer
• Der Prozentsatz der R-Benutzer, die zu Python ist doppelt so groß wie Python nach R.

Unterschied zwischen R und Python

R oder Python Anwendungsbereich

Python wurde etwa 1991 von Guido van Rossum, einem Computertypen, entwickelt. Python verfügt über einflussreiche Bibliotheken für Mathematik, Statistik und Künstliche Intelligenz. Sie können denken Python als reiner Player im Bereich des maschinellen Lernens. Python ist für die Ökonometrie und Kommunikation (noch) nicht ganz ausgereift. Python ist das beste Tool für die Integration und Bereitstellung von maschinellem Lernen, jedoch nicht für Geschäftsanalysen.

Die gute Nachricht ist, dass R von Akademikern und Wissenschaftlern entwickelt wurde. Es wurde entwickelt, um statistische Probleme, maschinelles Lernen und Datenwissenschaft zu beantworten. Aufgrund seiner leistungsstarken Kommunikationsbibliotheken ist R das richtige Werkzeug für die Datenwissenschaft. Darüber hinaus ist R mit zahlreichen Paketen zur Durchführung von Zeitreihenanalysen, Paneldaten und Data Mining ausgestattet. Darüber hinaus gibt es im Vergleich zu R keine besseren Tools.

Unserer Meinung nach müssen Sie sich als Data-Science-Anfänger mit den notwendigen statistischen Kenntnissen die folgenden zwei Fragen stellen:

• Möchte ich lernen, wie der Algorithmus funktioniert?
• Möchte ich das Modell bereitstellen?

Wenn Sie beide Fragen mit „Ja“ beantworten, werden Sie wahrscheinlich anfangen zu lernen Python Erstens. Einerseits Python enthält großartige Bibliotheken zur Manipulation von Matrizen oder zum Codieren der Algorithmen. Als Anfänger ist es möglicherweise einfacher, zu lernen, wie man ein Modell von Grund auf erstellt, und dann auf die Funktionen aus den Bibliotheken für maschinelles Lernen umzusteigen. Andererseits kennen Sie den Algorithmus bereits oder möchten sofort in die Datenanalyse einsteigen, dann sind sowohl R als auch Python sind für den Anfang in Ordnung. Ein Vorteil von R, wenn Sie sich auf statistische Methoden konzentrieren möchten.

Zweitens, wenn Sie mehr als nur Statistiken machen wollen, sagen wir Einsatz und Reproduzierbarkeit, Python ist die bessere Wahl. R ist für Ihre Arbeit besser geeignet, wenn Sie einen Bericht schreiben und ein Dashboard erstellen müssen.

Kurz gesagt, die statistische Lücke zwischen R und Python kommen sich näher. Die meiste Arbeit kann mit beiden Sprachen erledigt werden. Sie sollten die Sprache wählen, die Ihren Bedürfnissen und auch dem von Ihren Kollegen verwendeten Tool entspricht. Es ist besser, wenn Sie alle dieselbe Sprache sprechen. Wenn Sie Ihre erste Programmiersprache beherrschen, ist das Erlernen der zweiten einfacher.

Fazit

Am Ende steht die Wahl zwischen R oder Python kommt drauf an:

• Die Ziele Ihrer Mission: Statistische Analyse oder Einsatz
• Die Zeit, die Sie investieren können
• Das in Ihrem Unternehmen/Ihrer Branche am häufigsten verwendete Tool