R vs Python - Sự khác biệt giữa chúng

Sự khác biệt chính giữa R và Python

• R chủ yếu được sử dụng để phân tích thống kê trong khi Python cung cấp một cách tiếp cận tổng quát hơn cho khoa học dữ liệu
• Mục tiêu chính của R là Phân tích và thống kê dữ liệu trong khi mục tiêu chính của Python là Triển khai và Sản xuất
• Người dùng R chủ yếu bao gồm các Học giả và chuyên gia R&D trong khi Python người dùng chủ yếu là Lập trình viên và Nhà phát triển
• R cung cấp tính linh hoạt để sử dụng các thư viện có sẵn trong khi Python cung cấp sự linh hoạt để xây dựng các mô hình mới từ đầu
• R rất khó học lúc đầu trong khi Python là tuyến tính và dễ học
• R được tích hợp để Chạy cục bộ trong khi Python được tích hợp tốt với các ứng dụng
• Cả R và Python có thể xử lý kích thước lớn của cơ sở dữ liệu
• R có thể được sử dụng trên R Studio IDE trong khi Python có thể được sử dụng trên Spyder và IDE máy tính xách tay Ipython
• R bao gồm nhiều gói và thư viện khác nhau như gọn gàng, ggplot2, dấu mũ, sở thú trong khi Python bao gồm các gói và thư viện như pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret

R và Python đều là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở với cộng đồng lớn. Các thư viện hoặc công cụ mới liên tục được thêm vào danh mục tương ứng của chúng. R chủ yếu được sử dụng để phân tích thống kê trong khi Python cung cấp một cách tiếp cận tổng quát hơn cho khoa học dữ liệu.

R và Python là công nghệ tiên tiến về ngôn ngữ lập trình hướng tới khoa học dữ liệu. Tất nhiên, học cả hai là giải pháp lý tưởng. R và Python đòi hỏi phải đầu tư thời gian và sự xa xỉ như vậy không phải ai cũng có được. Python là ngôn ngữ có mục đích chung với cú pháp dễ đọc. Tuy nhiên, R được xây dựng bởi các nhà thống kê và bao gồm ngôn ngữ cụ thể của họ.

R

Các học giả và nhà thống kê đã phát triển R trong hơn hai thập kỷ. R hiện là một trong những hệ sinh thái phong phú nhất để thực hiện phân tích dữ liệu. Có khoảng 12000 gói có sẵn trong CRAN (kho lưu trữ nguồn mở). Có thể tìm thấy một thư viện cho bất kỳ phân tích nào bạn muốn thực hiện. Sự đa dạng phong phú của thư viện khiến R trở thành lựa chọn đầu tiên cho phân tích thống kê, đặc biệt là đối với công việc phân tích chuyên ngành.

Sự khác biệt vượt trội giữa R và các sản phẩm thống kê khác là đầu ra. R có những công cụ tuyệt vời để truyền đạt kết quả. Rstudio đi kèm với thư viện knitr. Xie Yihui đã viết gói này. Anh ấy làm cho việc báo cáo trở nên tầm thường và tao nhã. Việc truyền đạt những phát hiện bằng một bài thuyết trình hoặc một tài liệu thật dễ dàng.

Python

Python có thể thực hiện khá nhiều nhiệm vụ tương tự như R: sắp xếp dữ liệu, kỹ thuật, loại bỏ web lựa chọn tính năng, ứng dụng, v.v. Python là một công cụ để triển khai và thực hiện học máy ở quy mô lớn. Python mã dễ bảo trì hơn và mạnh mẽ hơn R. Nhiều năm trước; Python không có nhiều thư viện phân tích dữ liệu và máy học. Gần đây, Python đang bắt kịp và cung cấp API tiên tiến cho máy học hoặc Trí tuệ nhân tạo. Hầu hết công việc khoa học dữ liệu có thể được thực hiện với năm Python thư viện: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn và Seaborn.

Pythonmặt khác, giúp khả năng nhân rộng và khả năng truy cập dễ dàng hơn R. Trên thực tế, nếu bạn cần sử dụng kết quả phân tích của mình trong một ứng dụng hoặc trang web, Python là sự lựa chọn tốt nhất.

chỉ số phổ biến

Xếp hạng IEEE Spectrum là thước đo định lượng mức độ phổ biến của một ngôn ngữ lập trình. Cột bên trái thể hiện thứ hạng năm 2017 và cột bên phải năm 2016. Năm 2017, Python đã đứng ở vị trí đầu tiên so với vị trí thứ ba một năm trước đó. R ở số 6^th thay thế.

Cơ hội việc làm

Hình dưới đây cho thấy số lượng công việc liên quan đến khoa học dữ liệu theo ngôn ngữ lập trình. SQL ở phía trước rất xa, theo sau là Python và Java. R xếp hạng 5^th.

Nếu chúng ta tập trung vào xu hướng dài hạn giữa Python (màu vàng) và R (màu xanh), chúng ta có thể thấy điều đó Python thường được trích dẫn nhiều hơn trong mô tả công việc so với R.

Phân tích được thực hiện bởi R và Python

Tuy nhiên, nếu chúng ta xem xét các công việc phân tích dữ liệu, cho đến nay, R là công cụ tốt nhất.

Tỷ lệ người chuyển đổi

Có hai điểm chính trong hình dưới đây.

• Python người dùng trung thành hơn người dùng R
• Tỷ lệ người dùng R chuyển sang Python lớn gấp đôi Python tới R

Sự khác biệt giữa R và Python

R hoặc Python Sử dụng

Python được phát triển bởi Guido van Rossum, một chuyên gia máy tính, vào khoảng năm 1991. Python có các thư viện có ảnh hưởng về toán học, thống kê và Trí tuệ nhân tạo. Bạn có thể nghĩ Python với tư cách là một người chơi thuần túy trong Machine Learning. Tuy nhiên, Python vẫn chưa hoàn toàn trưởng thành về kinh tế lượng và truyền thông. Python là công cụ tốt nhất để tích hợp và triển khai Machine Learning nhưng không phải cho phân tích kinh doanh.

Tin tốt là R được phát triển bởi các học giả và nhà khoa học. Nó được thiết kế để trả lời các vấn đề thống kê, học máy và khoa học dữ liệu. R là công cụ phù hợp cho khoa học dữ liệu nhờ các thư viện giao tiếp mạnh mẽ của nó. Ngoài ra, R còn được trang bị nhiều gói để thực hiện phân tích chuỗi thời gian, dữ liệu bảng và khai thác dữ liệu. Trên hết, không có công cụ nào tốt hơn R.

Theo chúng tôi, nếu bạn là người mới bắt đầu học khoa học dữ liệu và có nền tảng thống kê cần thiết, bạn cần tự hỏi mình hai câu hỏi sau:

• Tôi có muốn tìm hiểu cách thuật toán hoạt động không?
• Tôi có muốn triển khai mô hình không?

Nếu câu trả lời của bạn cho cả hai câu hỏi là có thì có thể bạn sẽ bắt đầu học Python Đầu tiên. Một mặt, Python bao gồm các thư viện tuyệt vời để thao tác ma trận hoặc mã hóa các thuật toán. Với người mới bắt đầu, có thể dễ dàng hơn khi học cách xây dựng mô hình từ đầu và sau đó chuyển sang các hàm từ các thư viện học máy. Mặt khác, bạn đã biết thuật toán hoặc muốn đi vào phân tích dữ liệu ngay lập tức, thì cả R và Python bắt đầu là được. Một lợi thế cho R nếu bạn định tập trung vào các phương pháp thống kê.

Thứ hai, nếu bạn muốn làm nhiều việc hơn ngoài số liệu thống kê, chẳng hạn như việc triển khai và khả năng tái tạo, Python là một lựa chọn tốt hơn. R phù hợp hơn với công việc của bạn nếu bạn cần viết báo cáo và tạo bảng điều khiển.

Tóm lại, khoảng cách thống kê giữa R và Python đang tiến gần hơn. Hầu hết công việc có thể được thực hiện bằng cả hai ngôn ngữ. Tốt hơn hết bạn nên chọn công cụ phù hợp với nhu cầu của mình cũng như công cụ mà đồng nghiệp của bạn đang sử dụng. Sẽ tốt hơn nếu tất cả các bạn nói cùng một ngôn ngữ. Sau khi bạn biết ngôn ngữ lập trình đầu tiên của mình, việc học ngôn ngữ thứ hai sẽ đơn giản hơn.

Kết luận

Cuối cùng, sự lựa chọn giữa R hoặc Python phụ thuộc:

• Mục tiêu nhiệm vụ của bạn: Phân tích hoặc triển khai thống kê
• Lượng thời gian bạn có thể đầu tư
• Công cụ được sử dụng nhiều nhất trong công ty/ngành của bạn