R vs Python – Aralarındaki Fark
Evelyn Clarke
R ve Arasındaki Temel Fark Python
- R esas olarak istatistiksel analiz için kullanılırken Python veri bilimine daha genel bir yaklaşım sağlar
- R'nin temel amacı Veri analizi ve İstatistiktir, oysa temel amacı Python Dağıtım ve Üretim
- R kullanıcıları çoğunlukla Akademisyenlerden ve Ar-Ge profesyonellerinden oluşurken, Python kullanıcılar çoğunlukla Programcılar ve Geliştiricilerdir
- R mevcut kitaplıkları kullanma esnekliği sağlarken Python sıfırdan yeni modeller oluşturma esnekliği sağlar
- Başlangıçta R'yi öğrenmek zordur Python Doğrusaldır ve öğrenmesi kolaydır
- R, yerel olarak Çalıştır'a entegre edilirken Python uygulamalarla iyi entegre edilmiştir
- Hem R hem de Python büyük boyutlu veritabanını işleyebilir
- R, R Studio IDE'de kullanılabilirken Python kullanılabilir Spyder ve Ipython Notebook IDE'leri
- R, tidyverse, ggplot2, caret, zoo gibi çeşitli paket ve kütüphanelerden oluşurken Python pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret gibi paket ve kütüphanelerden oluşur
R ve Python her ikisi de büyük bir topluluğa sahip açık kaynaklı programlama dilleridir. Yeni kütüphaneler veya araçlar sürekli olarak ilgili kataloglarına eklenir. R esas olarak istatistiksel analiz için kullanılırken Python veri bilimine daha genel bir yaklaşım sağlar.
R ve Python veri bilimine yönelik programlama dili açısından son teknolojidir. Her ikisini de öğrenmek elbette ideal çözümdür. R ve Python zaman yatırımı gerektirir ve böyle bir lüks herkes için mevcut değildir. Python okunabilir bir sözdizimine sahip genel amaçlı bir dildir. Ancak R, istatistikçiler tarafından oluşturulmuştur ve onların özel dilini kapsar.
R
Akademisyenler ve istatistikçiler yirmi yıldan fazla bir süredir R'yi geliştirdiler. R artık veri analizi yapmak için en zengin ekosistemlerden birine sahip. CRAN'de (açık kaynaklı havuz) yaklaşık 12000 paket mevcut. Gerçekleştirmek istediğiniz analiz ne olursa olsun bir kütüphane bulmanız mümkün. Zengin kütüphane çeşitliliği R'yi istatistiksel analiz için, özellikle de uzmanlaşmış analitik çalışmalar için ilk tercih haline getiriyor.
R ile diğer istatistiksel ürünler arasındaki en ileri fark çıktıdır. R, sonuçları iletmek için harika araçlara sahiptir. Rstudio, örgü kütüphanesiyle birlikte gelir. Bu paketi Xie Yihui yazdı. Haberciliği önemsiz ve zarif hale getirdi. Bulguları bir sunum veya belgeyle iletmek kolaydır.
Python
Python R ile hemen hemen aynı görevleri yapabilir: veri düzenleme, mühendislik, özellik seçimi, web hurdaya çıkarma, uygulama vb. Python makine öğrenimini geniş ölçekte dağıtmaya ve uygulamaya yönelik bir araçtır. Python kodların bakımı R'ye göre daha kolay ve daha sağlamdır. Yıllar önce; Python çok fazla veri analizi ve makine öğrenimi kütüphanesi yoktu. Son zamanlarda, Python yetişiyor ve makine öğrenimi veya Yapay Zeka için en son API'yi sağlıyor. Veri bilimi işinin çoğu beş kişiyle yapılabilir Python kütüphaneler: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn ve Seaborn.
Python, ise yinelenebilirliği ve erişilebilirliği R'ye göre daha kolay hale getiriyor. Hatta analizinizin sonuçlarını bir uygulamada veya web sitesinde kullanmanız gerekiyorsa, Python en iyi seçimdir.
Popülerlik endeksi
IEEE Spektrum sıralaması bir ürünün popülerliğini ölçen bir ölçümdür. Programlama dili. Sol sütun 2017, sağ sütun ise 2016 yılındaki sıralamayı göstermektedir. 2017 yılında, Python bir yıl önceki üçüncülüğe kıyasla birinci sırada yer aldı. R 6'dath bir yer.
İş fırsatı
Aşağıdaki resim programlama dillerine göre veri bilimi ile ilgili işlerin sayısını göstermektedir. SQL çok ileride, onu takip ediyor Python ve Java. R 5. sıradath.
arasındaki uzun vadeli eğilime odaklanırsak Python (sarı renkte) ve R (mavi), şunu görebiliriz Python iş tanımı içerisinde R'den daha sık alıntılanır.
R tarafından yapılan analiz ve Python
Ancak veri analizi işlerine baktığımızda R'nin açık ara en iyi araç olduğunu görüyoruz.
Geçiş yapan kişilerin yüzdesi
Aşağıdaki resimde iki önemli nokta var.
- Python kullanıcılar R kullanıcılarına göre daha sadıktır
- Geçiş yapan R kullanıcılarının yüzdesi Python iki kat daha büyük Python R.'ye.
R ve arasındaki fark Python
| Parametre | R | Python |
|---|---|---|
| Nesnel | Veri analizi ve istatistik | Dağıtım ve üretim |
| Birincil Kullanıcılar | Akademisyen ve Ar-Ge | Programcılar ve geliştiriciler |
| Esneklik | Kullanımı kolay mevcut kütüphane | Sıfırdan yeni modeller oluşturmak kolaydır. Yani matris hesaplama ve optimizasyon |
| Öğrenme eğrisi | Başlangıçta zor | Doğrusal ve pürüzsüz |
| Programlama Dilinin Popülerliği. Yüzdelik değişimi | 4.23 yılında 2018% | 21.69 yılında 2018% |
| Ortalama maaş | $99.000 | $100.000 |
| Entegrasyonu | Yerel olarak çalıştır | Uygulamayla iyi entegre |
| Görev | Birincil sonuçlara ulaşmak kolay | Algoritmayı dağıtmak iyi |
| Veritabanı boyutu | Büyük boyutu idare edin | Büyük boyutu idare edin |
| IDE | stüdyo | Spyder, Ipython Defter |
| Önemli Paketler ve kütüphane | tidyverse, ggplot2, düzeltme işareti, hayvanat bahçesi | pandalar, scipy, scikit-learn, TensorFlow, düzeltme işareti |
| Dezavantajlar | Yavaş Yüksek Öğrenme eğrisi Kütüphane arasındaki bağımlılıklar |
R kadar çok kütüphane yok |
| Avantajlar |
|
|
R veya Python kullanım
Python 1991 dolaylarında bilgisayar uzmanı Guido van Rossum tarafından geliştirildi. Python matematik, istatistik ve Yapay Zeka için etkili kütüphanelere sahiptir. Düşünebilirsin Python Makine Öğreniminde saf bir oyuncu olarak. Fakat, Python ekonometri ve iletişim açısından (henüz) tamamen olgunlaşmamıştır. Python Makine Öğrenimi entegrasyonu ve dağıtımı için en iyi araçtır ancak iş analitiği için değildir.
İyi haber şu ki R akademisyenler ve bilim insanları tarafından geliştirildi. İstatistiksel sorunlara, makine öğrenimine ve veri bilimine yanıt vermek için tasarlanmıştır. R, güçlü iletişim kütüphaneleri nedeniyle veri bilimi için doğru araçtır. Ayrıca R, zaman serisi analizi, panel veri ve veri madenciliği işlemlerini gerçekleştirmek için birçok paketle donatılmıştır. Üstelik R'ye kıyasla daha iyi araçlar yok.
Bizce, eğer veri biliminde yeni başlayan biriyseniz ve gerekli istatistiksel temele sahipseniz, kendinize şu iki soruyu sormalısınız:
- Algoritmanın nasıl çalıştığını öğrenmek ister miyim?
- Modeli dağıtmak istiyor muyum?
Her iki soruya da cevabınız evet ise muhtemelen öğrenmeye başlarsınız. Python Birinci. Bir taraftan, Python matrisleri işlemek veya algoritmaları kodlamak için harika kütüphaneler içerir. Yeni başlayan biri olarak, sıfırdan bir model oluşturmayı öğrenmek ve ardından makine öğrenimi kütüphanelerinden işlevlere geçmek daha kolay olabilir. Öte yandan, algoritmayı zaten biliyorsanız veya hemen veri analizine girmek istiyorsanız, o zaman hem R hem de Python Başlangıç için sorun yok. İstatistiksel yöntemlere odaklanacaksanız R için bir avantaj.
İkinci olarak, istatistikten daha fazlasını yapmak istiyorsanız, diyelim ki dağıtım ve tekrarlanabilirlik, Python daha iyi bir seçimdir. Rapor yazmanız ve gösterge panosu oluşturmanız gerekiyorsa R işinize daha uygundur.
Özetle, R ve arasındaki istatistiksel boşluk Python yaklaşıyor. İşin çoğu her iki dilde de yapılabilir. İhtiyaçlarınıza uygun olanı ve aynı zamanda iş arkadaşlarınızın kullandığı aracı seçmeniz daha iyi olur. Hepinizin aynı dili konuşması daha iyi. İlk programlama dilinizi öğrendikten sonra ikincisini öğrenmek daha kolaydır.
Sonuç
Sonunda, R veya arasındaki seçim Python şunlara bağlıdır:
- Misyonunuzun hedefleri: İstatistiksel analiz veya dağıtım
- Yatırım yapabileceğiniz zaman miktarı
- Şirketinizin/sektörünüzün en çok kullandığı araç
