R vs Python – Διαφορά μεταξύ τους

Βασική διαφορά μεταξύ R και Python

• Το R χρησιμοποιείται κυρίως για στατιστική ανάλυση ενώ Python παρέχει μια γενικότερη προσέγγιση στην επιστήμη των δεδομένων
• Ο πρωταρχικός στόχος του R είναι η ανάλυση δεδομένων και η στατιστική ενώ ο πρωταρχικός στόχος του Python είναι Ανάπτυξη και Παραγωγή
• Οι χρήστες R αποτελούνται κυρίως από Μελετητές και επαγγελματίες Ε&Α ενώ Python Οι χρήστες είναι κυρίως Προγραμματιστές και Προγραμματιστές
• Το R παρέχει ευελιξία στη χρήση διαθέσιμων βιβλιοθηκών ενώ Python παρέχει ευελιξία για την κατασκευή νέων μοντέλων από την αρχή
• Το R είναι δύσκολο να το μάθεις στην αρχή ενώ Python είναι Γραμμικό και ομαλό στην εκμάθηση
• Το R είναι ενσωματωμένο στην τοπική εκτέλεση ενώ Python είναι καλά ενσωματωμένο με εφαρμογές
• Τόσο το R όσο και Python μπορεί να χειριστεί τεράστιο μέγεθος βάσης δεδομένων
• Το R μπορεί να χρησιμοποιηθεί στο R Studio IDE ενώ Python μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε Spyder και IDE Notebook Ipython
• Το R αποτελείται από διάφορα πακέτα και βιβλιοθήκες όπως tidyverse, ggplot2, caret, zoo ενώ Python αποτελείται από πακέτα και βιβλιοθήκες όπως pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret

R και Python είναι και οι δύο γλώσσες προγραμματισμού ανοιχτού κώδικα με μεγάλη κοινότητα. Νέες βιβλιοθήκες ή εργαλεία προστίθενται συνεχώς στον αντίστοιχο κατάλογό τους. R χρησιμοποιείται κυρίως για στατιστική ανάλυση ενώ Python παρέχει μια γενικότερη προσέγγιση στην επιστήμη των δεδομένων.

R και Python είναι τελευταίας τεχνολογίας όσον αφορά τη γλώσσα προγραμματισμού προσανατολισμένη στην επιστήμη των δεδομένων. Η εκμάθηση και των δύο είναι φυσικά η ιδανική λύση. R και Python απαιτεί μια επένδυση χρόνου, και μια τέτοια πολυτέλεια δεν είναι διαθέσιμη για όλους. Python είναι μια γλώσσα γενικής χρήσης με ευανάγνωστη σύνταξη. Το R, ωστόσο, κατασκευάζεται από στατιστικολόγους και περιλαμβάνει τη συγκεκριμένη γλώσσα τους.

R

Ακαδημαϊκοί και στατιστικολόγοι έχουν αναπτύξει το R για δύο δεκαετίες. Το R διαθέτει πλέον ένα από τα πλουσιότερα οικοσυστήματα για την εκτέλεση ανάλυσης δεδομένων. Υπάρχουν περίπου 12000 πακέτα διαθέσιμα στο CRAN (αποθετήριο ανοιχτού κώδικα). Είναι δυνατό να βρείτε μια βιβλιοθήκη για οποιαδήποτε ανάλυση θέλετε να κάνετε. Η πλούσια ποικιλία βιβλιοθήκης καθιστά την R την πρώτη επιλογή για στατιστική ανάλυση, ειδικά για εξειδικευμένη αναλυτική εργασία.

Η διαφορά αιχμής μεταξύ του R και των άλλων στατιστικών προϊόντων είναι το αποτέλεσμα. Το R έχει φανταστικά εργαλεία για να επικοινωνήσει τα αποτελέσματα. Το Rstudio συνοδεύεται από το πλεκτό βιβλιοθήκης. Ο Xie Yihui έγραψε αυτό το πακέτο. Έκανε το ρεπορτάζ ασήμαντο και κομψό. Η επικοινωνία των ευρημάτων με μια παρουσίαση ή ένα έγγραφο είναι εύκολη.

Python

Python μπορεί να κάνει σχεδόν τις ίδιες εργασίες με το R: διαμάχη δεδομένων, μηχανική, κατάργηση ιστού επιλογής χαρακτηριστικών, εφαρμογή και ούτω καθεξής. Python είναι ένα εργαλείο για την ανάπτυξη και την εφαρμογή μηχανικής μάθησης σε μεγάλη κλίμακα. Python Οι κωδικοί είναι πιο εύκολο να διατηρηθούν και πιο στιβαροί από R. Πριν από χρόνια. Python δεν διέθετε πολλές βιβλιοθήκες ανάλυσης δεδομένων και μηχανικής μάθησης. Πρόσφατα, Python πλησιάζει και παρέχει API αιχμής για μηχανική εκμάθηση ή Τεχνητή Νοημοσύνη. Το μεγαλύτερο μέρος της δουλειάς της επιστήμης δεδομένων μπορεί να γίνει με πέντε Python βιβλιοθήκες: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn και Seaborn.

Python, από την άλλη πλευρά, διευκολύνει την αναπαραγωγή και την προσβασιμότητα από το R. Στην πραγματικότητα, εάν χρειάζεται να χρησιμοποιήσετε τα αποτελέσματα της ανάλυσής σας σε μια εφαρμογή ή ιστότοπο, Python είναι η καλύτερη επιλογή.

Δείκτης δημοτικότητας

Η κατάταξη IEEE Spectrum είναι μια μέτρηση που ποσοτικοποιεί τη δημοτικότητα του α γλώσσα προγραμματισμού. Η αριστερή στήλη δείχνει την κατάταξη το 2017 και η δεξιά στήλη το 2016. Το 2017, Python κατέκτησε την πρώτη θέση σε σύγκριση με μια τρίτη κατάταξη ένα χρόνο πριν. Το R είναι στο 6^th θέση.

Ευκαιρία εργασίας

Η παρακάτω εικόνα δείχνει τον αριθμό των θέσεων εργασίας που σχετίζονται με την επιστήμη δεδομένων ανά γλώσσες προγραμματισμού. SQL είναι πολύ μπροστά, ακολουθούμενη από Python και Java. R κατατάσσεται 5^th.

Αν εστιάσουμε στη μακροπρόθεσμη τάση μεταξύ Python (με κίτρινο) και R (μπλε), μπορούμε να το δούμε αυτό Python αναφέρεται πιο συχνά στην περιγραφή της θέσης εργασίας από το R.

Ανάλυση που έγινε από τους R και Python

Ωστόσο, αν δούμε τις εργασίες ανάλυσης δεδομένων, το R είναι μακράν το καλύτερο εργαλείο.

Ποσοστό ατόμων που αλλάζουν

Υπάρχουν δύο βασικά σημεία στην παρακάτω εικόνα.

• Python Οι χρήστες είναι πιο πιστοί από τους χρήστες R
• Το ποσοστό των χρηστών R που αλλάζουν σε Python είναι διπλάσιο από το Python στο R.

Διαφορά μεταξύ R και Python

R ή Python Χρήση

Python έχει αναπτυχθεί από τον Guido van Rossum, έναν τύπο υπολογιστή, περίπου το 1991. Python έχει σημαντικές βιβλιοθήκες για τα μαθηματικά, τη στατιστική και την τεχνητή νοημοσύνη. Μπορείτε να σκεφτείτε Python ως καθαρός παίκτης στη Μηχανική Μάθηση. Ωστόσο, Python δεν είναι εντελώς ώριμη (ακόμα) για οικονομετρία και επικοινωνία. Python είναι το καλύτερο εργαλείο για την ενσωμάτωση και την ανάπτυξη της Μηχανικής Μάθησης, αλλά όχι για την ανάλυση επιχειρήσεων.

Τα καλά νέα είναι ότι το R αναπτύχθηκε από ακαδημαϊκούς και επιστήμονες. Έχει σχεδιαστεί για να απαντά σε στατιστικά προβλήματα, μηχανική μάθηση και επιστήμη δεδομένων. Το R είναι το κατάλληλο εργαλείο για την επιστήμη δεδομένων λόγω των ισχυρών βιβλιοθηκών επικοινωνίας του. Επιπλέον, το R είναι εξοπλισμένο με πολλά πακέτα για την εκτέλεση ανάλυσης χρονοσειρών, δεδομένων πάνελ και εξόρυξης δεδομένων. Επιπλέον, δεν υπάρχουν καλύτερα εργαλεία σε σύγκριση με το R.

Κατά τη γνώμη μας, εάν είστε αρχάριος στην επιστήμη των δεδομένων με την απαραίτητη στατιστική βάση, θα πρέπει να αναρωτηθείτε τα ακόλουθα δύο ερωτήματα:

• Θέλω να μάθω πώς λειτουργεί ο αλγόριθμος;
• Θέλω να αναπτύξω το μοντέλο;

Εάν η απάντησή σας και στις δύο ερωτήσεις είναι ναι, πιθανότατα θα αρχίσετε να μαθαίνετε Python πρώτα. Από τη μια πλευρά, Python περιλαμβάνει εξαιρετικές βιβλιοθήκες για χειρισμό μήτρας ή κωδικοποίηση αλγορίθμων. Ως αρχάριος, ίσως είναι πιο εύκολο να μάθετε πώς να δημιουργείτε ένα μοντέλο από την αρχή και στη συνέχεια να μεταβείτε στις λειτουργίες από τις βιβλιοθήκες μηχανικής εκμάθησης. Από την άλλη πλευρά, γνωρίζετε ήδη τον αλγόριθμο ή θέλετε να προχωρήσετε στην ανάλυση δεδομένων αμέσως, τότε τόσο το R όσο και Python είναι εντάξει για αρχή. Ένα πλεονέκτημα για το R εάν πρόκειται να εστιάσετε σε στατιστικές μεθόδους.

Δεύτερον, αν θέλετε να κάνετε περισσότερα από στατιστικά, ας πούμε την ανάπτυξη και την αναπαραγωγιμότητα, Python είναι καλύτερη επιλογή. Το R είναι πιο κατάλληλο για την εργασία σας εάν χρειάζεται να γράψετε μια αναφορά και να δημιουργήσετε έναν πίνακα εργαλείων.

Με λίγα λόγια, το στατιστικό χάσμα μεταξύ R και Python πλησιάζουν. Το μεγαλύτερο μέρος της δουλειάς μπορεί να γίνει και από τις δύο γλώσσες. Καλύτερα να επιλέξετε αυτό που ταιριάζει στις ανάγκες σας αλλά και το εργαλείο που χρησιμοποιούν οι συνάδελφοί σας. Είναι καλύτερα όταν μιλάτε όλοι την ίδια γλώσσα. Αφού μάθετε την πρώτη σας γλώσσα προγραμματισμού, η εκμάθηση της δεύτερης είναι πιο απλή.

Συμπέρασμα

Στο τέλος, η επιλογή μεταξύ R ή Python εξαρτάται από:

• Οι στόχοι της αποστολής σας: Στατιστική ανάλυση ή ανάπτυξη
• Ο χρόνος που μπορείτε να επενδύσετε
• Το πιο χρησιμοποιημένο εργαλείο της εταιρείας/βιομηχανίας σας