R vs Python – Perbedaan Antara Mereka
Evelyn Clarke
Perbedaan Utama Antara R dan Python
- R terutama digunakan untuk analisis statistik sementara Python memberikan pendekatan yang lebih umum untuk ilmu data
- Tujuan utama R adalah analisis data dan Statistik sedangkan tujuan utama Python adalah Penerapan dan Produksi
- Pengguna R sebagian besar terdiri dari Cendekiawan dan profesional R&D Python pengguna sebagian besar adalah Pemrogram dan Pengembang
- R memberikan fleksibilitas untuk menggunakan perpustakaan yang tersedia Python memberikan fleksibilitas untuk membangun model baru dari awal
- R sulit dipelajari pada awalnya Python adalah Linear dan lancar untuk dipelajari
- R terintegrasi ke Jalankan secara lokal sementara Python terintegrasi dengan baik dengan aplikasi
- Baik R dan Python dapat menangani database berukuran besar
- R dapat digunakan pada R Studio IDE sementara Python bisa digunakan Spyder dan IDE Notebook Ipython
- R terdiri dari berbagai paket dan perpustakaan seperti rapiverse, ggplot2, caret, zoo sedangkan Python terdiri dari paket dan perpustakaan seperti pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret
R dan Python Keduanya merupakan bahasa pemrograman sumber terbuka dengan komunitas yang besar. Pustaka atau alat baru terus ditambahkan ke katalog masing-masing. R terutama digunakan untuk analisis statistik sementara Python memberikan pendekatan yang lebih umum untuk ilmu data.
R dan Python adalah yang tercanggih dalam hal bahasa pemrograman yang berorientasi pada ilmu data. Mempelajari keduanya tentu saja merupakan solusi ideal. R dan Python membutuhkan investasi waktu, dan kemewahan seperti itu tidak tersedia untuk semua orang. Python adalah bahasa pemrograman serbaguna dengan sintaksis yang mudah dibaca. Namun, R dibuat oleh para ahli statistik dan mencakup bahasa khusus mereka.
R
Akademisi dan ahli statistik telah mengembangkan R selama dua dekade. R kini memiliki salah satu ekosistem terkaya untuk melakukan analisis data. Ada sekitar 12000 paket yang tersedia di CRAN (open-source repository). Anda dapat menemukan pustaka untuk analisis apa pun yang ingin Anda lakukan. Beragamnya pustaka menjadikan R pilihan utama untuk analisis statistik, terutama untuk pekerjaan analitis khusus.
Perbedaan paling mutakhir antara R dan produk statistik lainnya adalah keluarannya. R memiliki alat yang luar biasa untuk mengkomunikasikan hasilnya. Rstudio dilengkapi dengan rajutan perpustakaan. Xie Yihui menulis paket ini. Dia membuat pemberitaan menjadi sepele dan elegan. Mengkomunikasikan temuan dengan presentasi atau dokumen itu mudah.
Python
Python dapat melakukan hampir semua tugas yang sama seperti R: perselisihan data, rekayasa, penghapusan web pemilihan fitur, aplikasi, dan sebagainya. Python adalah alat untuk menerapkan dan mengimplementasikan pembelajaran mesin dalam skala besar. Python kode lebih mudah dipelihara dan lebih kuat dibandingkan R. Bertahun-tahun yang lalu; Python tidak memiliki banyak perpustakaan analisis data dan pembelajaran mesin. Baru-baru ini, Python sedang mengejar dan menyediakan API mutakhir untuk pembelajaran mesin atau Kecerdasan Buatan. Sebagian besar pekerjaan ilmu data dapat dilakukan dengan lima Python perpustakaan: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn dan Seaborn.
Python, di sisi lain, membuat replikasi dan aksesibilitas lebih mudah dibandingkan R. Faktanya, jika Anda perlu menggunakan hasil analisis Anda dalam aplikasi atau situs web, Python adalah pilihan terbaik
Indeks popularitas
Peringkat Spektrum IEEE adalah metrik yang mengukur popularitas a bahasa pemrograman. Kolom kiri menunjukkan peringkat tahun 2017 dan kolom kanan tahun 2016. Tahun 2017, Python berhasil menduduki peringkat pertama dibandingkan peringkat ketiga pada tahun sebelumnya. R ada di 6th tempat.
Kesempatan kerja
Gambar di bawah menunjukkan jumlah pekerjaan yang berhubungan dengan ilmu data menurut bahasa pemrograman. SQL Jauh di depan, diikuti oleh Python dan Java. R peringkat 5th.
Jika kita fokus pada tren jangka panjang antara Python (berwarna kuning) dan R (biru), kita bisa melihatnya Python lebih sering dikutip dalam deskripsi pekerjaan daripada R.
Analisis dilakukan oleh R dan Python
Namun, jika kita melihat pekerjaan analisis data, R sejauh ini merupakan alat terbaik.
Persentase orang yang beralih
Ada dua poin penting pada gambar di bawah ini.
- Python pengguna lebih setia daripada pengguna R
- Persentase pengguna R yang beralih ke Python dua kali lebih besar dari Python ke R.
Perbedaan antara R dan Python
| Parameter | R | Python |
|---|---|---|
| Tujuan | Analisis data dan statistik | Penerapan dan produksi |
| Pengguna Utama | Sarjana dan R&D | Pemrogram dan pengembang |
| keluwesan | Perpustakaan yang tersedia mudah digunakan | Mudah untuk membuat model baru dari awal. Yaitu komputasi matriks dan optimasi |
| Kurva belajar | Sulit pada awalnya | Linier dan halus |
| Popularitas Bahasa Pemrograman. Perubahan persentase | 4.23% di 2018 | 21.69% di 2018 |
| Gaji rata-rata | $99.000 | $100.000 |
| integrasi | Jalankan secara lokal | Terintegrasi dengan baik dengan aplikasi |
| tugas | Mudah untuk mendapatkan hasil utama | Bagus untuk menerapkan algoritma |
| Ukuran basis data | Menangani ukuran besar | Menangani ukuran besar |
| IDE | studio | Spyder, Buku Catatan Ipython |
| Paket dan perpustakaan penting | rapiverse, ggplot2, tanda sisipan, kebun binatang | panda, scipy, scikit-learn, TensorFlow, tanda sisipan |
| Kekurangan | Lambat Kurva Pembelajaran Tinggi Ketergantungan antar perpustakaan |
Perpustakaannya tidak sebanyak R |
| Kelebihan |
|
|
R atau Python penggunaan
Python telah dikembangkan oleh Guido van Rossum, seorang ahli komputer, sekitar tahun 1991. Python memiliki perpustakaan berpengaruh untuk matematika, statistik, dan Kecerdasan Buatan. Anda bisa berpikir Python sebagai pemain murni dalam Pembelajaran Mesin. Namun, Python belum sepenuhnya matang untuk ekonometrika dan komunikasi. Python adalah alat terbaik untuk integrasi dan penerapan Machine Learning tetapi tidak untuk analisis bisnis.
Kabar baiknya adalah R dikembangkan oleh akademisi dan ilmuwan. Ini dirancang untuk menjawab masalah statistik, pembelajaran mesin, dan ilmu data. R adalah alat yang tepat untuk ilmu data karena perpustakaan komunikasinya yang kuat. Selain itu, R dilengkapi dengan banyak paket untuk melakukan analisis deret waktu, data panel, dan penambangan data. Selain itu, tidak ada alat yang lebih baik dibandingkan dengan R.
Menurut pendapat kami, jika Anda seorang pemula dalam ilmu data dengan dasar statistik yang diperlukan, Anda perlu bertanya pada diri sendiri dua pertanyaan berikut:
- Apakah saya ingin mempelajari cara kerja algoritme?
- Apakah saya ingin menerapkan model tersebut?
Jika jawaban Anda terhadap kedua pertanyaan tersebut adalah ya, Anda mungkin akan mulai belajar Python Pertama. Di satu sisi, Python mencakup pustaka yang hebat untuk memanipulasi matriks atau mengkodekan algoritma. Sebagai seorang pemula, mungkin lebih mudah untuk mempelajari cara membangun model dari awal dan kemudian beralih ke fungsi dari pustaka pembelajaran mesin. Di sisi lain, Anda sudah mengetahui algoritmanya atau ingin langsung masuk ke analisis data, maka R dan Python tidak apa-apa untuk memulainya. Satu keuntungan bagi R jika Anda ingin fokus pada metode statistik.
Kedua, jika Anda ingin melakukan lebih dari sekadar statistik, misalnya penerapan dan reproduktifitas, Python adalah pilihan yang lebih baik. R lebih cocok untuk pekerjaan Anda jika Anda perlu menulis laporan dan membuat dashboard.
Singkatnya, kesenjangan statistik antara R dan Python semakin dekat. Sebagian besar pekerjaan dapat dilakukan dengan kedua bahasa. Anda sebaiknya memilih salah satu yang sesuai dengan kebutuhan Anda, tetapi juga alat yang digunakan rekan Anda. Lebih baik jika Anda semua berbicara dalam bahasa yang sama. Setelah Anda mengetahui bahasa pemrograman pertama, mempelajari bahasa kedua menjadi lebih sederhana.
Kesimpulan
Pada akhirnya, pilihan antara R atau Python tergantung pada:
- Tujuan misi Anda: Analisis atau penerapan statistik
- Jumlah waktu yang dapat Anda investasikan
- Alat yang paling sering digunakan di perusahaan/industri Anda
