R versus Python – Verschil daartussen

Belangrijkste verschil tussen R en Python

• R wordt voornamelijk gebruikt voor statistische analyses Python biedt een meer algemene benadering van datawetenschap
• Het primaire doel van R is gegevensanalyse en statistiek, terwijl het primaire doel van Python is implementatie en productie
• R-gebruikers bestaan ​​voornamelijk uit wetenschappers en R&D-professionals Python gebruikers zijn meestal programmeurs en ontwikkelaars
• R biedt flexibiliteit om beschikbare bibliotheken te gebruiken terwijl Python biedt flexibiliteit om nieuwe modellen vanaf nul te bouwen
• R is in het begin moeilijk te leren Python is lineair en soepel om te leren
• R is geïntegreerd om lokaal te draaien terwijl Python is goed geïntegreerd met apps
• Zowel R als Python kan een enorme databasegrootte aan
• R kan worden gebruikt op de R Studio IDE terwijl Python kan worden gebruikt op Spyder en Ipython Notebook IDE's
• R bestaat uit verschillende pakketten en bibliotheken zoals Tidverse, ggplot2, caret, zoo while Python bestaat uit pakketten en bibliotheken zoals pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret

R en Python zijn beide open-source programmeertalen met een grote community. Nieuwe bibliotheken of tools worden continu toegevoegd aan hun respectievelijke catalogus. R wordt voornamelijk gebruikt voor statistische analyses Python biedt een meer algemene benadering van datawetenschap.

R en Python zijn state of the art op het gebied van programmeertaal gericht op data science. Beide leren is natuurlijk de ideale oplossing. R en Python vereist een tijdsinvestering, en dergelijke luxe is niet voor iedereen beschikbaar. Python is een algemene taal met een leesbare syntaxis. R is echter gebouwd door statistici en omvat hun specifieke taal.

R

Academici en statistici hebben R in twee decennia ontwikkeld. R heeft nu een van de rijkste ecosystemen om data-analyses uit te voeren. Er zijn ongeveer 12000 pakketten beschikbaar in CRAN (open-source repository). Het is mogelijk om een ​​bibliotheek te vinden voor welke analyse u ook wilt uitvoeren. De rijke verscheidenheid aan bibliotheken maakt R de eerste keuze voor statistische analyse, met name voor gespecialiseerd analytisch werk.

Het allernieuwste verschil tussen R en de andere statistische producten is de output. R heeft fantastische tools om de resultaten te communiceren. Rstudio wordt geleverd met de bibliotheek Knitr. Xie Yihui schreef dit pakket. Hij maakte verslaggeving triviaal en elegant. Het communiceren van de bevindingen via een presentatie of een document is eenvoudig.

Python

Python kan vrijwel dezelfde taken uitvoeren als R: gegevensruzie, engineering, webscraping van functieselectie, app enzovoort. Python is een tool om machine learning op grote schaal in te zetten en te implementeren. Python codes zijn gemakkelijker te onderhouden en robuuster dan R. Jaren geleden; Python had niet veel data-analyse- en machine learning-bibliotheken. Onlangs, Python is bezig met een inhaalslag en biedt geavanceerde API voor machine learning of kunstmatige intelligentie. Het grootste deel van het data science-werk kan met vijf worden gedaan Python bibliotheken: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn en Seaborn.

Python, aan de andere kant, maakt repliceerbaarheid en toegankelijkheid eenvoudiger dan R. Als u de resultaten van uw analyse in een applicatie of website moet gebruiken, Python is de beste keuze.

Populariteitsindex

De IEEE Spectrum-ranglijst is een maatstaf die de populariteit van een programmeertaal. De linkerkolom toont de rangschikking in 2017 en de rechterkolom in 2016. In 2017 Python bereikte de eerste plaats, vergeleken met een derde plaats een jaar eerder. R staat op 6^th plaats.

Vacature

Onderstaande afbeelding toont het aantal banen gerelateerd aan data science per programmeertaal. SQL is ver vooruit, gevolgd door Python en Java. R staat op plaats 5^th.

Als we ons concentreren op de langetermijntrend tussen Python (in geel) en R (blauw), dat kunnen we zien Python wordt vaker in functiebeschrijvingen genoemd dan R.

Analyse uitgevoerd door R en Python

Als we echter naar de data-analysetaken kijken, is R veruit het beste hulpmiddel.

Percentage mensen dat overstapt

Er zijn twee belangrijke punten in de onderstaande afbeelding.

• Python gebruikers zijn loyaler dan R-gebruikers
• Het percentage R-gebruikers waarnaar wordt overgeschakeld Python is twee keer zo groot als Python aan R.

Verschil tussen R en Python

R of Python Gebruik

Python is ontwikkeld door Guido van Rossum, een computerman, rond 1991. Python heeft invloedrijke bibliotheken voor wiskunde, statistiek en kunstmatige intelligentie. Je kunt denken Python als pure speler in Machine Learning. Echter, Python is (nog) niet helemaal volwassen voor econometrie en communicatie. Python is de beste tool voor Machine Learning-integratie en -implementatie, maar niet voor bedrijfsanalyses.

Het goede nieuws is dat R is ontwikkeld door academici en wetenschappers. Het is ontworpen om statistische problemen, machinaal leren en datawetenschap te beantwoorden. R is de juiste tool voor datawetenschap vanwege de krachtige communicatiebibliotheken. Daarnaast is R uitgerust met veel pakketten om tijdreeksanalyses, paneldata en datamining uit te voeren. Bovendien zijn er geen betere tools vergeleken met R.

Als u een beginner bent in data science en over de nodige statistische basiskennis beschikt, moet u uzelf volgens ons de volgende twee vragen stellen:

• Wil ik leren hoe het algoritme werkt?
• Wil ik het model implementeren?

Als je antwoord op beide vragen ja is, begin je waarschijnlijk te leren Python Eerst. Enerzijds, Python bevat geweldige bibliotheken om matrix te manipuleren of om de algoritmen te coderen. Als beginner is het misschien makkelijker om te leren hoe je een model vanaf nul bouwt en dan over te schakelen naar de functies uit de machine learning-bibliotheken. Aan de andere kant, als je het algoritme al kent of meteen de data-analyse in wilt gaan, dan zijn zowel R als Python zijn oké om mee te beginnen. Eén voordeel voor R als je je gaat concentreren op statistische methoden.

Ten tweede: als je meer wilt doen dan alleen maar statistieken, bijvoorbeeld implementatie en reproduceerbaarheid, Python is een betere keuze. R is meer geschikt voor je werk als je een rapport moet schrijven en een dashboard moet maken.

Kortom, de statistische kloof tussen R en Python komen dichterbij. Het grootste deel van het werk kan in beide talen worden gedaan. U kunt beter degene kiezen die bij u past, maar ook bij de tool die uw collega's gebruiken. Het is beter als jullie allemaal dezelfde taal spreken. Nadat u uw eerste programmeertaal kent, is het leren van de tweede eenvoudiger.

Conclusie

Uiteindelijk is de keuze tussen R of Python hangt af van:

• De doelstellingen van uw missie: Statistische analyse of inzet
• De hoeveelheid tijd die u kunt investeren
• Uw bedrijf/branche meest gebruikte tool