R против Python – разница между ними

Ключевая разница между R и Python

  • R в основном используется для статистического анализа, тогда как Python обеспечивает более общий подход к науке о данных.
  • Основная цель R — анализ данных и статистика, тогда как основная цель Python — развертывание и производство.
  • Пользователи R в основном состоят из ученых и специалистов по исследованиям и разработкам, тогда как пользователи Python в основном являются программистами и разработчиками.
  • R обеспечивает гибкость использования доступных библиотек, тогда как Python обеспечивает гибкость для создания новых моделей с нуля.
  • R сложно освоить вначале, тогда как Python линейен и удобен для изучения.
  • R интегрирован для локального запуска, а Python хорошо интегрирован с приложениями.
  • И R, и Python могут обрабатывать базы данных огромного размера.
  • R можно использовать в R Studio IDE, а Python — в Spyder и IDE для ноутбуков Ipython
  • R состоит из различных пакетов и библиотек, таких как tidyverse, ggplot2, Caret, Zoo, тогда как Python состоит из пакетов и библиотек, таких как pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, Caret.

R и Python — это языки программирования с открытым исходным кодом, имеющие большое сообщество. Новые библиотеки или инструменты постоянно добавляются в соответствующий каталог. R в основном используется для статистического анализа, в то время как Python обеспечивает более общий подход к науке о данных.

R и Python являются современными языками программирования, ориентированными на науку о данных. Изучение обоих из них, конечно, является идеальным решением. R и Python требуют затрат времени, а такая роскошь доступна не каждому. Python — это язык общего назначения с читаемым синтаксисом. Однако R создан статистиками и включает в себя их специфический язык.

R

Учёные и статистики разрабатывали R более двух десятилетий. R теперь имеет один из самых богатых ecosсистемы для выполнения анализа данных. В CRAN (репозиторий с открытым исходным кодом) доступно около 12000 XNUMX пакетов. Можно найти библиотеку для любого анализа, который вы хотите выполнить. Богатое разнообразие библиотек делает R лучшим выбором для статистического анализа, особенно для специализированной аналитической работы.

Главное отличие R от других статистических продуктов — это выходные данные. В R есть фантастические инструменты для передачи результатов. Rstudio поставляется с библиотекой Knitr. Се Ихуэй написал этот пакет. Он сделал репортаж тривиальным и элегантным. Сообщить о результатах с помощью презентации или документа легко.

Питон

Питон может выполнять практически те же задачи, что и R: обработка данных, проектирование, выбор функций, удаление веб-страниц, создание приложений и так далее. Python — это инструмент для крупномасштабного развертывания и реализации машинного обучения. Коды Python легче поддерживать и они более надежны, чем R. Много лет назад; В Python не было большого количества библиотек анализа данных и машинного обучения. В последнее время Python догоняет его и предоставляет передовой API для машинного обучения или искусственного интеллекта. Большую часть работы по обработке данных можно выполнить с помощью пяти библиотек Python: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn и Seaborn.

Python, с другой стороны, упрощает тиражирование и доступность, чем R. Фактически, если вам нужно использовать результаты анализа в приложении или на веб-сайте, Python — лучший выбор.

Индекс популярности

Рейтинг IEEE Spectrum — это показатель, который количественно определяет популярность язык программирования. В левом столбце показан рейтинг в 2017 году, а в правом — в 2016 году. В 2017 году Python занял первое место по сравнению с третьим местом годом ранее. R находится в 6th место.

Вакансия

На рисунке ниже показано количество вакансий, связанных с наукой о данных, по языкам программирования. SQL далеко впереди, за ним следуют Python и Java. R занимает 5 местоth.

Возможность трудоустройства R против Python
Возможность трудоустройства R против Python

Если мы сосредоточимся на долгосрочной тенденции между Python (желтым цветом) и R (синим), мы увидим, что Python чаще упоминается в описаниях вакансий, чем R.

Анализ выполнен с помощью R и Python

Однако, если мы посмотрим на задачи по анализу данных, R, безусловно, лучший инструмент.

Анализ выполнен с помощью R и Python

Процент людей, перешедших

На рисунке ниже есть два ключевых момента.

  • Пользователи Python более лояльны, чем пользователи R
  • Процент пользователей R, переходящих на Python, в два раза превышает процент пользователей Python на R.

Процент людей, переключающихся

Разница между R и Python

Параметр R Питон
Цель Анализ данных и статистика Развертывание и производство
Основные пользователи Ученый и НИОКР Программисты и разработчики
Трансформируемость Простая в использовании доступная библиотека Легко создавать новые модели с нуля. Т.е. матричные вычисления и оптимизация
Кривая обучения Трудно в начале Линейный и плавный
Популярность языка программирования. Процентное изменение 4.23% в 2018 21.69% в 2018
Средняя заработная плата $99.000 $100.000
интеграцию Запуск локально Хорошо интегрирован с приложением
Сложность задачи Легко получить первичные результаты Хорошо развернуть алгоритм
Размер базы данных Ручка огромного размера Ручка огромного размера
IDE РСтудио Spyder, Ноутбук Ipython
Важные пакеты и библиотека tidyverse, ggplot2, каретка, зоопарк панды, scipy, scikit-learn, TensorFlow, каретка
Недостатки бонуса без депозита Замедлять
Высокая кривая обучения
Зависимости между библиотекой
Не так много библиотек, как R
Преимущества
  • Графики созданы, чтобы говорить. R делает это красивым
  • Большой каталог для анализа данных
  • Интерфейс GitHub
  • RMarkdown
  • Блестящий
  • Jupyter блокнот: Блокноты помогают обмениваться данными с коллегами
  • Математические вычисления
  • развертывание
  • Читаемость кода
  • Скорость
  • Функция в Python

Использование R или Python

Python был разработан Гвидо ван Россумом, компьютерщиком, примерно в 1991 году. Python имеет влиятельные библиотеки для математики, статистики и искусственного интеллекта. Вы можете рассматривать Python как чистого игрока в машинном обучении. Однако Python (пока) не совсем развит для эконометрики и коммуникации. Python — лучший инструмент для интеграции и развертывания машинного обучения, но не для бизнес-аналитики.

Хорошей новостью является то, что R разработан академиками и учёными. Он предназначен для решения статистических задач, машинного обучения и науки о данных. R — подходящий инструмент для науки о данных из-за его мощных коммуникационных библиотек. Кроме того, R оснащен множеством пакетов для анализа временных рядов, панельных данных и интеллектуального анализа данных. Кроме того, нет инструментов лучше, чем R.

По нашему мнению, если вы новичок в науке о данных и обладаете необходимыми статистическими данными foundation, тебе нужно спросить себя, следуйwing два вопроса:

  • Хочу ли я узнать, как работает алгоритм?
  • Хочу ли я развернуть модель?

Если ваш ответ на оба вопроса положительный, вы, вероятно, сначала начнете изучать Python. С одной стороны, Python включает в себя отличные библиотеки для управления матрицами или написания алгоритмов. Новичку может быть проще научиться создавать модель с нуля, а затем переключиться на функции из библиотек машинного обучения. С другой стороны, если вы уже знаете алгоритм или хотите сразу приступить к анализу данных, то для начала подойдет и R, и Python. Одно преимущество для R, если вы собираетесь сосредоточиться на статистических методах.

Во-вторых, если вы хотите сделать больше, чем просто статистику, скажем, развертывание и воспроизводимость, Python — лучший выбор. R больше подходит для вашей работы, если вам нужно написать отчет и создать дашборд.

Короче говоря, статистический разрыв между R и Python становится все ближе. Большую часть работы можно выполнить на обоих языках. Вам лучше выбрать тот, который соответствует вашим потребностям, а также инструмент, который используют ваши коллеги. Лучше, когда вы все говорите на одном языке. После того, как вы знаете свой первый язык программирования, изучение второго станет проще.

Заключение

В конечном итоге выбор между R или Python зависит от:

  • Цели вашей миссии: Статистический анализ или развертывание.
  • Количество времени, которое вы можете инвестировать
  • Наиболее часто используемый инструмент в вашей компании/отрасли