R 대 Python – 그들 사이의 차이점

R과 R의 주요 차이점 Python

• R은 주로 통계분석에 사용되지만, Python 데이터 과학에 대한 보다 일반적인 접근 방식을 제공합니다.
• R의 주요 목표는 데이터 분석 및 통계인 반면, R의 주요 목표는 Python 배포 및 생산입니다
• R 사용자는 주로 학자, R&D 전문가로 구성되며, Python 사용자는 대부분 프로그래머와 개발자입니다.
• R은 사용 가능한 라이브러리를 사용할 수 있는 유연성을 제공하는 반면 Python 처음부터 새로운 모델을 구성할 수 있는 유연성 제공
• R은 처음에 배우기가 어렵습니다. Python 선형적이고 학습하기 매끄러움
• R은 로컬로 실행되도록 통합되었지만 Python 앱과 잘 통합되어 있습니다
• R과 Python 거대한 규모의 데이터베이스를 처리할 수 있음
• R은 R Studio IDE에서 사용할 수 있지만 Python 에 사용할 수 있습니다 Spyder 및 Ipython 노트북 IDE
• R은 tidyverse, ggplot2, caret, Zoo와 같은 다양한 패키지와 라이브러리로 구성되어 있습니다. Python pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret와 같은 패키지 및 라이브러리로 구성됩니다.

R과 Python 둘 다 대규모 커뮤니티를 가진 오픈소스 프로그래밍 언어입니다. 새로운 라이브러리나 도구가 각각의 카탈로그에 지속적으로 추가됩니다. R 주로 통계분석에 사용되지만, Python 데이터 과학에 대한 보다 일반적인 접근 방식을 제공합니다.

R과 Python 데이터 과학을 지향하는 프로그래밍 언어 측면에서 최첨단 기술입니다. 물론 둘 다 배우는 것이 이상적인 솔루션입니다. R과 Python 시간 투자가 필요하며 그러한 사치는 모든 사람에게 제공되지 않습니다. Python 읽기 쉬운 구문을 갖춘 범용 언어입니다. 그러나 R은 통계학자가 구축했으며 그들의 특정 언어를 포함합니다.

R

학자와 통계학자는 12000년 이상 R을 개발했습니다. R은 현재 데이터 분석을 수행하는 가장 풍부한 생태계 중 하나입니다. CRAN(오픈소스 저장소)에는 약 XNUMX개의 패키지가 있습니다. 수행하고자 하는 모든 분석에 대한 라이브러리를 찾을 수 있습니다. 다양한 라이브러리 덕분에 R은 통계 분석, 특히 전문 분석 작업에 첫 번째 선택이 됩니다.

R과 다른 통계 제품의 최첨단 차이점은 출력입니다. R에는 결과를 전달하는 환상적인 도구가 있습니다. Rstudio에는 라이브러리 knitr가 함께 제공됩니다. Xie Yihui가 이 패키지를 작성했습니다. 그는 보고를 사소하고 우아하게 만들었습니다. 프레젠테이션이나 문서를 통해 결과를 쉽게 전달할 수 있습니다.

Python

Python 데이터 랭글링, 엔지니어링, 기능 선택 웹 스크랩핑, 앱 등 R과 거의 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. Python 대규모로 기계 학습을 배포하고 구현하는 도구입니다. Python 코드는 R보다 유지 관리가 더 쉽고 강력합니다. 몇 년 전; Python 데이터 분석 및 기계 학습 라이브러리가 많지 않았습니다. 최근에, Python 기계 학습이나 인공 지능을 위한 최첨단 API를 따라잡고 제공하고 있습니다. 대부분의 데이터 과학 작업은 5명만으로 수행할 수 있습니다. Python 라이브러리: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn 및 Seaborn.

Python반면, R보다 복제성과 접근성이 더 쉽습니다. 실제로 분석 결과를 애플리케이션이나 웹사이트에서 사용해야 하는 경우, Python 최고의 선택입니다.

인기 지수

IEEE 스펙트럼 순위는 특정 분야의 인기를 정량화하는 지표입니다. 프로그래밍 언어. 왼쪽 열은 2017년 순위, 오른쪽 열은 2016년 순위를 나타냅니다. 2017년에는 Python 6년 전 XNUMX위에서 XNUMX위를 차지했습니다. R은 XNUMX에 있다^th 장소.

직업 기회

아래 그림은 프로그래밍 언어별로 데이터 사이언스 관련 일자리 수를 나타낸 것이다. SQL 훨씬 앞서 있고 그 다음이 Python 그리고 Java. R 5랭크^th.

우리가 장기적인 추세에 초점을 맞춘다면 Python (노란색)과 R(파란색)을 보면 알 수 있습니다. Python R보다 직무 설명에서 더 자주 인용됩니다.

R에 의해 수행된 분석 및 Python

하지만 데이터 분석 작업을 살펴보면 단연 R이 최고의 도구입니다.

전환하는 사람의 비율

아래 그림에는 두 가지 핵심 사항이 있습니다.

• Python 사용자는 R 사용자보다 충성도가 높습니다.
• R 사용자의 전환 비율 Python 2배나 크다 Python R에게.

R과 R의 차이점 Python

R 또는 Python 용법

Python 1991년경 컴퓨터 전문가인 Guido van Rossum이 개발했습니다. Python 수학, 통계 및 인공 지능을 위한 영향력 있는 라이브러리를 보유하고 있습니다. 당신은 생각할 수 있습니다 Python 머신러닝의 순수 플레이어로서. 하지만, Python 계량경제학과 의사소통에 있어서는 (아직) 완전히 성숙하지 않았습니다. Python 기계 학습 통합 및 배포를 위한 최고의 도구이지만 비즈니스 분석에는 적합하지 않습니다.

좋은 소식은 R이 학계와 과학자에 의해 개발되었다는 것입니다. 통계 문제, 기계 학습 및 데이터 과학에 답하도록 설계되었습니다. R은 강력한 통신 라이브러리 덕분에 데이터 과학에 적합한 도구입니다. 게다가 R에는 시계열 분석, 패널 데이터, 데이터 마이닝을 수행하기 위한 많은 패키지가 장착되어 있습니다. 게다가 R에 비해 더 나은 도구는 없습니다.

우리의 의견으로는, 필요한 통계적 기초를 갖춘 데이터 과학 초보자라면 다음 두 가지 질문을 스스로에게 던져봐야 합니다.

• 알고리즘이 어떻게 작동하는지 배우고 싶나요?
• 모델을 배포하시겠습니까?

두 질문에 대한 대답이 모두 '예'라면 아마도 배우기 시작할 것입니다. Python 첫 번째. 한편으로는, Python 행렬을 조작하거나 알고리즘을 코딩하는 데 유용한 라이브러리가 포함되어 있습니다. 초보자의 경우 처음부터 모델을 빌드하는 방법을 배우고 머신 러닝 라이브러리의 함수로 전환하는 것이 더 쉬울 수 있습니다. 반면에 이미 알고리즘을 알고 있거나 바로 데이터 분석에 들어가고 싶은 경우 R과 Python 처음부터 괜찮아요. 통계적 방법에 중점을 두는 경우 R의 한 가지 이점은 다음과 같습니다.

둘째, 통계 이상의 일을 하고 싶다면 배포와 재현성이라고 해보자. Python 더 나은 선택입니다. 보고서를 작성하고 대시보드를 만들어야 하는 업무에는 R이 더 적합합니다.

간단히 말해서 R과 R 사이의 통계적 격차는 다음과 같습니다. Python 점점 가까워지고 있습니다. 대부분의 작업은 두 언어로 모두 수행할 수 있습니다. 자신의 필요에 맞는 것을 선택하는 것이 좋지만 동료가 사용하는 도구도 선택하는 것이 좋습니다. 모두가 같은 언어를 사용하면 더 좋습니다. 첫 번째 프로그래밍 언어를 알고 나면 두 번째 프로그래밍 언어를 배우는 것이 더 쉽습니다.

결론

결국 R과 R 중 하나를 선택하게 된다. Python 다음에 의존:

• 임무 목표: 통계 분석 또는 배포
• 투자할 수 있는 시간
• 귀하의 회사/업계에서 가장 많이 사용되는 도구