आर बनाम Python – उनके बीच अंतर

आर और के बीच मुख्य अंतर Python

• आर का उपयोग मुख्यतः सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए किया जाता है जबकि Python डेटा विज्ञान के लिए एक अधिक सामान्य दृष्टिकोण प्रदान करता है
• आर का प्राथमिक उद्देश्य डेटा विश्लेषण और सांख्यिकी है जबकि आर का प्राथमिक उद्देश्य डेटा विश्लेषण और सांख्यिकी है Python तैनाती और उत्पादन है
• आर उपयोगकर्ताओं में मुख्य रूप से विद्वान और आर एंड डी पेशेवर शामिल हैं Python उपयोगकर्ता ज्यादातर प्रोग्रामर और डेवलपर्स हैं
• आर उपलब्ध पुस्तकालयों का उपयोग करने के लिए लचीलापन प्रदान करता है जबकि Python नए मॉडल को शुरू से बनाने की सुविधा प्रदान करता है
• आर को शुरुआत में सीखना कठिन है, जबकि Python रैखिक और सीखने में आसान है
• R को स्थानीय रूप से चलाने के लिए एकीकृत किया गया है जबकि Python ऐप्स के साथ अच्छी तरह से एकीकृत है
• आर और Python डेटाबेस के विशाल आकार को संभाल सकता है
• R का उपयोग R स्टूडियो IDE पर किया जा सकता है Python पर इस्तेमाल किया जा सकता है Spyder और Ipython नोटबुक IDEs
• R में विभिन्न पैकेज और लाइब्रेरीज़ शामिल हैं जैसे tidyverse, ggplot2, caret, zoo जबकि Python इसमें पांडा, साइपी, स्किकिट-लर्न, टेन्सरफ्लो, कैरेट जैसे पैकेज और लाइब्रेरी शामिल हैं

आर और Python दोनों ही ओपन सोर्स प्रोग्रामिंग भाषाएँ हैं और इनका समुदाय बहुत बड़ा है। इनके संबंधित कैटलॉग में लगातार नई लाइब्रेरी या उपकरण जोड़े जाते हैं। R मुख्य रूप से सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है Python डेटा विज्ञान के लिए एक अधिक सामान्य दृष्टिकोण प्रदान करता है।

आर और Python डेटा विज्ञान की ओर उन्मुख प्रोग्रामिंग भाषा के मामले में अत्याधुनिक हैं। बेशक, दोनों को सीखना आदर्श समाधान है। आर और Python इसमें समय का निवेश करना पड़ता है और ऐसी सुविधा हर किसी के लिए उपलब्ध नहीं होती। Python यह एक सामान्य प्रयोजन वाली भाषा है जिसमें पठनीय वाक्यविन्यास है। हालाँकि, R सांख्यिकीविदों द्वारा बनाया गया है और इसमें उनकी विशिष्ट भाषा शामिल है।

R

शिक्षाविदों और सांख्यिकीविदों ने दो दशकों में R का विकास किया है। R अब डेटा विश्लेषण करने के लिए सबसे समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्रों में से एक है। CRAN (ओपन-सोर्स रिपोजिटरी) में लगभग 12000 पैकेज उपलब्ध हैं। आप जो भी विश्लेषण करना चाहते हैं, उसके लिए लाइब्रेरी ढूँढना संभव है। लाइब्रेरी की समृद्ध विविधता R को सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पहली पसंद बनाती है, खासकर विशेष विश्लेषणात्मक कार्य के लिए।

आर और अन्य सांख्यिकीय उत्पादों के बीच अत्याधुनिक अंतर आउटपुट है। आर के पास परिणामों को संप्रेषित करने के लिए शानदार उपकरण हैं। आरस्टूडियो लाइब्रेरी निटर के साथ आता है। ज़ी यिहुई ने इस पैकेज को लिखा है। उन्होंने रिपोर्टिंग को सरल और सुरुचिपूर्ण बनाया। प्रेजेंटेशन या दस्तावेज़ के साथ निष्कर्षों को संप्रेषित करना आसान है।

Python

Python यह आर के समान ही कार्य कर सकता है: डेटा प्रबंधन, इंजीनियरिंग, फीचर चयन, वेब स्क्रैपिंग, ऐप इत्यादि। Python यह मशीन लर्निंग को बड़े पैमाने पर तैनात और कार्यान्वित करने का एक उपकरण है। Python कोडों का रखरखाव आसान है और आर. वर्षों पहले की तुलना में अधिक मजबूत हैं; Python हाल ही में, हमारे पास डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग लाइब्रेरीज़ नहीं थीं। Python तेजी से आगे बढ़ रहा है और मशीन लर्निंग या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए अत्याधुनिक एपीआई प्रदान करता है। डेटा साइंस का अधिकांश काम पांच से किया जा सकता है Python लाइब्रेरीज़: न्यूम्पी, पांडाज़, सिप्पी, स्किकिट-लर्न और सीबॉर्न।

Pythonदूसरी ओर, R की तुलना में प्रतिकृति और पहुंच को आसान बनाता है। वास्तव में, यदि आपको किसी एप्लिकेशन या वेबसाइट में अपने विश्लेषण के परिणामों का उपयोग करने की आवश्यकता है, Python सबसे अच्छा विकल्प है।

लोकप्रियता सूचकांक

IEEE स्पेक्ट्रम रैंकिंग एक मीट्रिक है जो किसी उत्पाद की लोकप्रियता को मापता है। प्रोग्रामिंग भाषाबायां कॉलम 2017 की रैंकिंग दिखाता है और दायां कॉलम 2016 की रैंकिंग दिखाता है। 2017 में, Python एक साल पहले तीसरे स्थान की तुलना में यह पहले स्थान पर पहुंच गया है। आर 6वें स्थान पर है^th जगह.

नौकरी के अवसर

नीचे दी गई तस्वीर प्रोग्रामिंग भाषाओं द्वारा डेटा विज्ञान से संबंधित नौकरियों की संख्या दर्शाती है। एसक्यूएल बहुत आगे है, उसके बाद Python और Java.आर रैंक 5^th.

यदि हम दीर्घकालिक प्रवृत्ति पर ध्यान केंद्रित करें तो Python (पीले रंग में) और R (नीले रंग में), हम देख सकते हैं कि Python नौकरी विवरण में R की तुलना में अधिक बार उद्धृत किया जाता है।

आर और द्वारा किया गया विश्लेषण Python

हालाँकि, यदि हम डेटा विश्लेषण कार्यों को देखें तो R अब तक का सबसे अच्छा उपकरण है।

स्विच करने वाले लोगों का प्रतिशत

नीचे दी गई तस्वीर में दो मुख्य बिंदु हैं।

• Python उपयोगकर्ता R उपयोगकर्ताओं की तुलना में अधिक वफादार हैं
• आर उपयोगकर्ताओं का स्विच करने का प्रतिशत Python से दोगुना बड़ा है Python आर.

आर और के बीच अंतर Python

आर या Python प्रयोग

Python इसे 1991 में एक कंप्यूटर विशेषज्ञ गुइडो वान रोसम द्वारा विकसित किया गया था। Python गणित, सांख्यिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए प्रभावशाली पुस्तकालय हैं। आप सोच सकते हैं Python मशीन लर्निंग में एक शुद्ध खिलाड़ी के रूप में। हालाँकि, Python अर्थमिति और संचार के लिए अभी तक पूरी तरह से परिपक्व नहीं है। Python मशीन लर्निंग एकीकरण और परिनियोजन के लिए यह सबसे अच्छा उपकरण है, लेकिन व्यवसाय विश्लेषण के लिए नहीं।

अच्छी खबर यह है कि R को शिक्षाविदों और वैज्ञानिकों द्वारा विकसित किया गया है। इसे सांख्यिकीय समस्याओं, मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान का उत्तर देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। R अपने शक्तिशाली संचार पुस्तकालयों के कारण डेटा विज्ञान के लिए सही उपकरण है। इसके अलावा, R समय श्रृंखला विश्लेषण, पैनल डेटा और डेटा माइनिंग करने के लिए कई पैकेजों से सुसज्जित है। इसके अलावा, R की तुलना में कोई बेहतर उपकरण नहीं है।

हमारी राय में, यदि आप आवश्यक सांख्यिकीय आधार के साथ डेटा विज्ञान में शुरुआती हैं, तो आपको अपने आप से निम्नलिखित दो प्रश्न पूछने की आवश्यकता है:

• क्या मैं यह जानना चाहता हूं कि एल्गोरिदम कैसे काम करता है?
• क्या मैं मॉडल तैनात करना चाहता हूँ?

यदि आपके दोनों प्रश्नों का उत्तर हाँ है, तो संभवतः आप सीखना शुरू कर देंगे Python पहला. एक ओर, Python मैट्रिक्स में हेरफेर करने या एल्गोरिदम को कोड करने के लिए बेहतरीन लाइब्रेरी शामिल हैं। एक शुरुआती के रूप में, स्क्रैच से मॉडल बनाना सीखना और फिर मशीन लर्निंग लाइब्रेरी से फ़ंक्शन पर स्विच करना आसान हो सकता है। दूसरी ओर, आप पहले से ही एल्गोरिदम जानते हैं या तुरंत डेटा विश्लेषण में जाना चाहते हैं, तो R और Python आर के लिए एक फायदा यह है कि अगर आप सांख्यिकीय तरीकों पर ध्यान केंद्रित करने जा रहे हैं।

दूसरा, यदि आप सांख्यिकी से अधिक कुछ करना चाहते हैं, जैसे कि परिनियोजन और पुनरुत्पादनशीलता, Python एक बेहतर विकल्प है। यदि आपको कोई रिपोर्ट लिखनी है और डैशबोर्ड बनाना है तो R आपके काम के लिए अधिक उपयुक्त है।

संक्षेप में, R और के बीच सांख्यिकीय अंतर Python करीब आ रहे हैं। ज़्यादातर काम दोनों भाषाओं से किया जा सकता है। बेहतर होगा कि आप अपनी ज़रूरतों के हिसाब से एक भाषा चुनें, साथ ही अपने सहकर्मियों द्वारा इस्तेमाल किए जा रहे टूल के हिसाब से भी चुनें। जब आप सभी एक ही भाषा बोलते हैं तो यह बेहतर होता है। जब आप अपनी पहली प्रोग्रामिंग भाषा सीख लेते हैं, तो दूसरी भाषा सीखना आसान हो जाता है।

निष्कर्ष

अंत में, R या Python निर्भर करता है:

• आपके मिशन के उद्देश्य: सांख्यिकीय विश्लेषण या परिनियोजन
• आप कितना समय निवेश कर सकते हैं
• आपकी कंपनी/उद्योग द्वारा सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला उपकरण