R と Python – それらの違い

R と Python の主な違い

  • R は主に統計分析に使用されますが、Python はデータ サイエンスに対するより一般的なアプローチを提供します。
  • R の主な目的はデータ分析と統計ですが、Python の主な目的はデプロイと運用です
  • R ユーザーは主に学者と研究開発の専門家で構成されていますが、Python ユーザーは主にプログラマーと開発者です。
  • R は利用可能なライブラリを使用する柔軟性を提供しますが、Python は新しいモデルを最初から構築する柔軟性を提供します
  • R は最初は習得が難しいですが、Python はリニアでスムーズに習得できます
  • R はローカルで実行するために統合されており、Python はアプリと適切に統合されています
  • R と Python はどちらも巨大なサイズのデータ​​ベースを処理できます
  • R は R Studio IDE で使用でき、Python は R Studio IDE で使用できます。 Spyder および Ipython ノートブック IDE
  • R は、tidyverse、ggplot2、caret、zoo などのさまざまなパッケージとライブラリで構成されますが、Python は、pandas、scipy、scikit-learn、TensorFlow、caret などのパッケージとライブラリで構成されます。

R と Python はどちらも大規模なコミュニティを持つオープンソース プログラミング言語です。 新しいライブラリまたはツールは、それぞれのカタログに継続的に追加されます。 R は主に統計分析に使用されますが、Python はデータ サイエンスに対するより一般的なアプローチを提供します。

R と Python は、データ サイエンスを指向したプログラミング言語という点では最先端です。 もちろん、両方を学ぶことが理想的な解決策です。 R と Python には時間の投資が必要ですが、そのような贅沢は誰でもできるわけではありません。 Python は、読みやすい構文を備えた汎用言語です。 ただし、R は統計学者によって構築されており、統計学者特有の言語が含まれています。

R

学者や統計学者は XNUMX 年以上かけて R を開発してきました。 R は現在最も裕福な人物の XNUMX 人を持っています ecosデータ分析を実行するシステム。 CRAN (オープンソース リポジトリ) では、約 12000 のパッケージが利用可能です。実行したい分析に適したライブラリを見つけることができます。ライブラリの種類が豊富なため、R は統計分析、特に特殊な分析作業に最初の選択肢となります。

R と他の統計製品との最先端の違いは、出力です。 R には結果を伝えるための素晴らしいツールがあります。 Rstudio にはライブラリ Knitr が付属しています。 このパッケージは Xie Yihui が書きました。 彼はレポートを簡単かつエレガントなものにしました。 調査結果をプレゼンテーションや文書で伝えるのは簡単です。

Python

Python R とほぼ同じタスク (データ ラングリング、エンジニアリング、機能選択 Web スクレイピング、アプリなど) を実行できます。 Python は、機械学習を大規模に展開して実装するためのツールです。 Python コードは R よりも保守が簡単で、堅牢です。数年前。 Python にはデータ分析と機械学習のライブラリがあまりありませんでした。 最近では Python が追い上げてきており、機械学習や人工知能向けの最先端の API を提供しています。 データ サイエンスの仕事のほとんどは、Numpy、Pandas、Scipy、Scikit-learn、Seaborn の XNUMX つの Python ライブラリで実行できます。

一方、Python は R よりも複製性とアクセシビリティが容易です。実際、分析結果をアプリケーションや Web サイトで使用する必要がある場合、Python が最良の選択です。

人気指数

IEEE スペクトラム ランキングは、ネットワークの人気を定量化する指標です。 プログラミング言語。 左の列は 2017 年のランキング、右の列は 2016 年のランキングを示しています。2017 年には、Python が 6 位になりました (XNUMX 年前は XNUMX 位でした)。 RはXNUMXにありますth 場所。

就職の機会

下の図は、データサイエンス関連の求人数をプログラミング言語ごとに示したものです。 SQL がはるかに先を行っており、Python と Java がそれに続きます。 Rランク5th.

雇用の機会 R と Python
雇用の機会 R と Python

Python (黄色) と R (青色) の間の長期的な傾向に注目すると、職務内容の中で R よりも Python が引用されることが多いことがわかります。

RとPythonによる分析

しかし、データ分析の仕事に目を向けると、R が断然最高のツールです。

RとPythonによる分析

切り替えた人の割合

下の図には重要なポイントが XNUMX つあります。

  • Python ユーザーは R ユーザーよりも忠実です
  • Python に切り替える R ユーザーの割合は、Python から R に切り替える割合の XNUMX 倍です。

乗り換える人の割合

RとPythonの違い

R Python
DevOps Tools Engineer試験のObjective データ分析と統計 導入と運用
プライマリ ユーザー 学者と研究開発者 プログラマーと開発者
柔軟性 使いやすい利用可能なライブラリ 新しいモデルを最初から簡単に構築できます。 つまり、行列の計算と最適化
学習曲線 最初は難しい リニアでスムーズ
プログラミング言語の人気。 変化率 4.23中2018% 21.69中2018%
平均給与 $99.000 $100.000
統合 ローカルで実行 アプリとうまく統合されている
仕事 一次結果が簡単に得られる 導入に適したアルゴリズム
データベースサイズ 巨大なサイズを扱う 巨大なサイズを扱う
IDE Rスタジオ Spyder、Ipython ノートブック
重要なパッケージとライブラリ tinyverse、ggplot2、キャレット、動物園 パンダ、scipy、scikit-learn、TensorFlow、キャレット
デメリット 遅く
高い学習曲線
ライブラリ間の依存関係
R ほどライブラリは多くありません
Advantages
  • グラフは語るために作られています。 Rはそれを美しくします
  • データ分析用の大規模カタログ
  • GitHubインターフェース
  • Rマークダウン
  • シャイニー
  • Jupyter ノートブック: ノートブックは同僚とデータを共有するのに役立ちます
  • 数学的計算
  • 展開
  • コードの可読性
  • 速度
  • Pythonの関数

R または Python の使用法

Python は、1991 年頃にコンピューターマニアの Guido van Rossum によって開発されました。Python には、数学、統計、人工知能のための影響力のあるライブラリがあります。 Python は機械学習の純粋なプレイヤーと考えることができます。 ただし、Python は計量経済学とコミュニケーションに関しては (まだ) 完全には成熟していません。 Python は機械学習の統合と展開には最適なツールですが、ビジネス分析には最適ではありません。

良いニュースは、R は学者と科学者によって開発されたということです。 統計問題、機械学習、データ サイエンスに答えるように設計されています。 R は強力な通信ライブラリを備えているため、データ サイエンスに最適なツールです。 さらに、R には時系列分析、パネル データ、データ マイニングを実行するための多くのパッケージが装備されています。 その上、R に比べて優れたツールはありません。

私たちの意見では、あなたが必要な統計的基礎を備えたデータ サイエンスの初心者である場合は、次のことを自問する必要があります。wing XNUMXつの質問:

  • アルゴリズムがどのように機能するかを知りたいですか?
  • モデルをデプロイしますか?

両方の質問に対する答えが「はい」の場合は、おそらく最初に Python の学習を始めるでしょう。 一方で、Python には行列を操作したり、アルゴリズムをコーディングしたりするための優れたライブラリが含まれています。 初心者としては、モデルを最初から構築する方法を学び、その後、機械学習ライブラリの関数に切り替える方が簡単かもしれません。 一方、アルゴリズムをすでに知っている場合、またはすぐにデータ分析に着手したい場合は、最初は R と Python の両方で問題ありません。 統計的手法に重点を置く場合、R には利点が XNUMX つあります。

次に、統計以上のこと、たとえばデプロイメントや再現性などを行いたい場合は、Python の方が良い選択です。 レポートを書いてダッシュボードを作成する必要がある場合は、R の方が作業に適しています。

一言で言えば、R と Python の間の統計的な差は近づいています。 ほとんどの作業は両方の言語で実行できます。 自分のニーズだけでなく、同僚が使用しているツールにも適したものを選択することをお勧めします。 全員が同じ言語を話す方が良いです。 最初のプログラミング言語を理解したら、XNUMX 番目のプログラミング言語を学ぶのは簡単です。

要約

最終的に、R と Python のどちらを選択するかは、次の要素によって決まります。

  • ミッションの目的: 統計分析または展開
  • 投資できる時間
  • あなたの会社/業界で最もよく使われているツール