R versus Python – Verschil daartussen

Belangrijkste verschil tussen R en Python

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

R en Python zijn beide open-source programmeertalen met een grote community. Er worden voortdurend nieuwe bibliotheken of tools aan hun respectievelijke catalogus toegevoegd. R wordt voornamelijk gebruikt voor statistische analyse, terwijl Python een meer algemene benadering van datawetenschap biedt.

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 vereisen een tijdsinvestering, en dergelijke luxe is niet voor iedereen beschikbaar. Python is een taal voor algemeen gebruik met een leesbare syntaxis. R is echter gebouwd door statistici en omvat hun specifieke taal.

R

Academici en statistici hebben R gedurende twintig jaar ontwikkeld. R heeft nu een van de rijkste ecossystemen om data-analyse uit te voeren. Er zijn ongeveer 12000 pakketten beschikbaar in CRAN (open-source repository). Het is mogelijk om een ​​bibliotheek te vinden voor de analyse die u wilt uitvoeren. De rijke verscheidenheid aan bibliotheken maakt R de eerste keuze voor statistische analyse, vooral 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 beschikte niet over veel data-analyse- en machine learning-bibliotheken. Onlangs heeft Python een inhaalslag gemaakt en biedt het geavanceerde API voor machine learning of kunstmatige intelligentie. Het grootste deel van het data science-werk kan worden gedaan met vijf Python-bibliotheken: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn en Seaborn.

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

Populariteitsindex

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

Vacature

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

Vacatures R versus Python
Vacatures R versus Python

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

Analyse uitgevoerd door R en Python

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

Analyse uitgevoerd door R en Python

Percentage mensen dat overstapt

Er zijn twee belangrijke punten in de onderstaande afbeelding.

  • Python-gebruikers zijn loyaler dan R-gebruikers
  • Het percentage R-gebruikers dat overstapt naar Python is twee keer zo groot als Python naar R.

Percentage mensen dat overstapt

Verschil tussen R en Python

Parameter R Python
Objectief Data-analyse en statistieken Implementatie en productie
Primaire gebruikers Wetenschapper en R&D Programmeurs en ontwikkelaars
Flexibiliteit Gemakkelijk te gebruiken beschikbare bibliotheek Gemakkelijk om nieuwe modellen vanaf nul te bouwen. Dat wil zeggen, matrixberekening en -optimalisatie
Leercurve In het begin lastig Lineair en soepel
Populariteit van programmeertaal. Percentage Verandering 4.23% in 2018 21.69% in 2018
Gemiddeld salaris $99.000 $100.000
Integratie Lokaal uitvoeren Goed geïntegreerd met app
Taak Gemakkelijk om primaire resultaten te verkrijgen Goed om algoritme in te zetten
Databasegrootte Behandel enorme afmetingen Behandel enorme afmetingen
IDE studio Spyder, Ipython-notitieboekje
Belangrijke pakketten en bibliotheek ridverse, ggplot2, caret, dierentuin panda's, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret
Nadelen Langzaam
Hoge leercurve
Afhankelijkheden tussen bibliotheek
Niet zoveel bibliotheken als R
voordelen
  • Grafieken zijn gemaakt om te praten. R maakt het mooi
  • Grote catalogus voor data-analyse
  • GitHub-interface
  • R Markdown
  • Shiny
  • Jupyter notebook: Notebooks helpen bij het delen van gegevens met collega's
  • Wiskundige berekening
  • Deployment
  • Codeleesbaarheid
  • Speed
  • Functie in 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 Python zien als een pure speler in Machine Learning. Python is echter (nog) niet helemaal volwassen op het gebied van 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.

Naar onze mening moet je, als je een beginner bent in data science met de nodige statistische basis, jezelf de volgende vraag stellenwing twee vragen:

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

Als je antwoord op beide vragen ja is, zou je waarschijnlijk eerst Python gaan leren. Aan de ene kant bevat Python geweldige bibliotheken om de matrix te manipuleren of de algoritmen te coderen. Als beginner is het misschien gemakkelijker om te leren hoe je een model helemaal opnieuw kunt bouwen en vervolgens over te schakelen naar de functies uit de machine learning-bibliotheken. Aan de andere kant ken je het algoritme al of wil je meteen aan de slag met de data-analyse, dan zijn zowel R als Python in orde 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, laten we zeggen implementatie en reproduceerbaarheid, is Python 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 wordt steeds kleiner. 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 hangt de keuze tussen R of Python af van:

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