R vs Python – Różnica między nimi

Kluczowa różnica między R i Python

• R jest używany głównie do analizy statystycznej, podczas gdy Python zapewnia bardziej ogólne podejście do nauki o danych
• Podstawowym celem R jest analiza danych i statystyka, natomiast głównym celem Python jest wdrażanie i produkcja
• Użytkownicy R to głównie naukowcy i specjaliści ds. badań i rozwoju Python użytkownicy to głównie programiści i programiści
• R zapewnia elastyczność korzystania z dostępnych bibliotek, natomiast Python zapewnia elastyczność w konstruowaniu nowych modeli od podstaw
• R jest trudne do nauczenia się na początku Python jest liniowy i łatwy w nauce
• R jest zintegrowany z funkcją Uruchom lokalnie podczas Python jest dobrze zintegrowany z aplikacjami
• Zarówno R., jak i Python może obsłużyć ogromny rozmiar bazy danych
• R może być używany w R Studio IDE podczas Python może być używany na Spyder i IDE Ipython Notebook
• R składa się z różnych pakietów i bibliotek, takich jak tidyverse, ggplot2, caret, zoo Python składa się z pakietów i bibliotek takich jak pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret

R i Python oba są językami programowania typu open-source z dużą społecznością. Nowe biblioteki lub narzędzia są stale dodawane do ich odpowiednich katalogów. R jest używany głównie do analizy statystycznej, podczas gdy Python zapewnia bardziej ogólne podejście do nauki o danych.

R i Python są najnowocześniejszymi językami programowania zorientowanymi na naukę danych. Uczenie się obu jest oczywiście idealnym rozwiązaniem. R i Python wymaga inwestycji czasu, a taki luksus nie jest dostępny dla każdego. Python jest językiem ogólnego przeznaczenia o czytelnej składni. R jest jednak tworzony przez statystyków i obejmuje ich specyficzny język.

R

Naukowcy i statystycy rozwijali R przez ponad dwie dekady. R ma obecnie jeden z najbogatszych ekosystemów do przeprowadzania analizy danych. W CRAN (repozytorium open-source) dostępnych jest około 12000 XNUMX pakietów. Można znaleźć bibliotekę do dowolnej analizy, którą chcesz wykonać. Bogata różnorodność bibliotek sprawia, że ​​R jest pierwszym wyborem do analizy statystycznej, szczególnie do wyspecjalizowanych prac analitycznych.

Wynikiem jest przełomowa różnica między R a innymi produktami statystycznymi. R ma fantastyczne narzędzia do komunikowania wyników. Rstudio zawiera bibliotekę knitr. Xie Yihui napisał ten pakiet. Sprawił, że reportaż stał się trywialny i elegancki. Przekazywanie wniosków w formie prezentacji lub dokumentu jest łatwe.

Python

Python może wykonywać prawie te same zadania, co R: przetwarzanie danych, inżynieria, usuwanie stron internetowych z wyborem funkcji, aplikacja i tak dalej. Python to narzędzie do wdrażania i wdrażania uczenia maszynowego na dużą skalę. Python kody są łatwiejsze w utrzymaniu i solidniejsze niż R. Wiele lat temu; Python nie posiadało wielu bibliotek do analizy danych i uczenia maszynowego. Ostatnio, Python nadrabia zaległości i dostarcza najnowocześniejsze API do uczenia maszynowego czy sztucznej inteligencji. Większość zadań związanych z analizą danych można wykonać za pomocą pięciu osób Python biblioteki: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn i Seaborn.

Python, z drugiej strony, sprawia, że ​​powtarzalność i dostępność są łatwiejsze niż R. Tak naprawdę, jeśli chcesz wykorzystać wyniki swojej analizy w aplikacji lub stronie internetowej, Python jest najlepszym wyborem.

Indeks popularności

Ranking IEEE Spectrum to wskaźnik określający ilościowo popularność język programowania. W lewej kolumnie ranking w 2017 r., w prawej w 2016 r. W 2017 r. Python uplasował się na pierwszym miejscu w porównaniu do trzeciego miejsca rok wcześniej. R jest w 6^th Zamiast.

Możliwość pracy

Poniższy rysunek przedstawia liczbę stanowisk związanych z analityką danych w podziale na języki programowania. SQL jest daleko przed nami, a za nim następuje Python oraz Java. R zajmuje 5^th.

Jeśli skupimy się na długoterminowym trendzie pomiędzy Python (na żółto) i R (na niebiesko), widzimy to Python jest częściej cytowane w opisie stanowiska niż R.

Analiza przeprowadzona przez R. i Python

Jeśli jednak spojrzymy na zadania związane z analizą danych, R jest zdecydowanie najlepszym narzędziem.

Procent osób zmieniających firmę

Na poniższym obrazku znajdują się dwa kluczowe punkty.

• Python użytkownicy są bardziej lojalni niż użytkownicy R
• Odsetek użytkowników R przechodzących na Python jest dwa razy większy od Python do R.

Różnica między R i Python

R lub Python Stosowanie

Python został opracowany przez Guido van Rossuma, informatyka, około 1991 roku. Python posiada wpływowe biblioteki matematyczne, statystyczne i sztucznej inteligencji. Możesz myśleć Python jako czysty gracz w uczeniu maszynowym. Jednakże, Python nie jest (jeszcze) całkowicie dojrzały dla ekonometrii i komunikacji. Python to najlepsze narzędzie do integracji i wdrażania Machine Learning, ale nie do analityki biznesowej.

Dobra wiadomość jest taka, że ​​R jest rozwijany przez naukowców i naukowców. Został zaprojektowany, aby rozwiązywać problemy statystyczne, uczenie maszynowe i analizę danych. R jest właściwym narzędziem do nauki o danych ze względu na jego potężne biblioteki komunikacyjne. Poza tym R jest wyposażony w wiele pakietów do przeprowadzania analizy szeregów czasowych, danych panelowych i eksploracji danych. Na dodatek nie ma lepszych narzędzi w porównaniu do R.

Naszym zdaniem, jeśli jesteś początkującym w dziedzinie nauki o danych i posiadasz niezbędną wiedzę statystyczną, powinieneś zadać sobie następujące dwa pytania:

• Czy chcę dowiedzieć się jak działa algorytm?
• Czy chcę wdrożyć model?

Jeśli Twoja odpowiedź na oba pytania brzmi „tak”, prawdopodobnie zacząłbyś się uczyć Python Pierwszy. Z jednej strony, Python zawiera świetne biblioteki do manipulowania macierzą lub kodowania algorytmów. Jako początkujący, może być łatwiej nauczyć się, jak zbudować model od podstaw, a następnie przejść do funkcji z bibliotek uczenia maszynowego. Z drugiej strony, znasz już algorytm lub chcesz od razu przejść do analizy danych, wtedy zarówno R, jak i Python na początek są w porządku. Jedna zaleta dla R, jeśli zamierzasz skupić się na metodach statystycznych.

Po drugie, jeśli chcesz zrobić coś więcej niż statystyki, powiedzmy wdrażanie i odtwarzalność, Python jest lepszym wyborem. R jest bardziej odpowiedni do Twojej pracy, jeśli chcesz napisać raport i utworzyć dashboard.

Krótko mówiąc, statystyczna różnica między R a Python są coraz bliżej. Większość zadań można wykonać w obu językach. Lepiej wybierz to, które odpowiada Twoim potrzebom, ale także narzędzie, z którego korzystają Twoi współpracownicy. Lepiej będzie, jeśli wszyscy będziecie mówić tym samym językiem. Kiedy już znasz swój pierwszy język programowania, nauka drugiego jest prostsza.

Podsumowanie

Ostatecznie wybór pomiędzy R lub Python zależy od:

• Cele Twojej misji: Analiza statystyczna lub wdrożenie
• Ilość czasu, którą możesz zainwestować
• Najczęściej używane narzędzie w Twojej firmie/branży