Зміст
- Що таке R і Python?
- Чим вони відрізняються від інших мов
- Чому вони використовуються в додатках для наукових даних
- Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
- Які переваги?
- Використовуйте випадки для R та Python
- Майбутнє R та Python в науці даних
- Висновок
Джерело: Drx / Dreamstime.com
Винос:
R і Python є надзвичайно корисними в науці даних, і яку мову використовувати можна значною мірою визначити потребами користувача.
Існує дуже гаряча дискусія на тему, яка мова більше підходить для наукових даних: R або Python. Відповідь і те, і інше. Люди часто плутаються, порівнюючи риси R та Python, але нам потрібно зрозуміти, що лише функції не можуть визначити придатність будь-якої мови. Як R, так і Python мають свої специфічні особливості, придатні для досліджень даних та аналітики. Можуть бути деякі ситуації, коли одна мова є більш переважною, ніж інша, але це не означає, що інша мова є марною. (Щоб дізнатись більше про науку про дані, див. 7 кроків для вивчення інформатизації даних та наукових даних.)
Що таке R і Python?
R - мова з відкритим кодом, яка була розроблена в середині 1990-х років як різновид мови S. Його розробили Роберт Джентльмен та Росс Іхака. Він був розроблений з метою впорядкування досвіду програмування. У наш час він широко використовується для досліджень, підприємств та науковців. Завдяки використанню в багатьох галузях він є однією з найпопулярніших мов статистичного програмування. Це досить просте у використанні, але для тих, хто абсолютно не програмує, це може бути досить складно. Однак вони можуть дізнатися більше з різних ресурсів, доступних в Інтернеті.
Пітон був створений на початку 1990-х років Гвідо Ван Россумом. Він зосереджений на простоті кодування та більшої адаптивності. Python широко використовується тими програмістами, які хочуть мати більший контроль над кодами, які вони роблять для більш швидкого та ефективного аналізу даних. Він також використовується для спеціальних статистичних прийомів у їхньому коді, щоб зробити його ще швидшим. Мова програмування дуже проста у використанні та вивченні. Він також дуже гнучкий і може бути використаний для створення того, що саме користувач хоче створити.
Чим вони відрізняються від інших мов
Робота аналізу даних є дуже важливою, і процес повинен бути гнучким. Для цього процес повинен бути дуже інтерактивним, щоб він залишався ефективним. Однак мова також має бути дуже гнучким, інтерактивним та простим у користуванні. R - дуже гнучка мова. Хоча інші мови використовуються з якоюсь точною метою і не можуть працювати ні для чого іншого, R може насправді працювати для різних цілей, особливо в науковій галузі.
Інша річ, яка відрізняє R від інших мов статистичного програмування, - це його інтерактивність. R має дуже потужний механізм, який може бути використаний для швидкого створення структур даних. R також є дуже потужним графічним носієм, на відміну від уалських мов програмування; графіка дуже корисна, особливо в галузі статистики та аналізу даних. R може бути легко використаний для створення безлічі різних типів графіків.
Python - це також відмінний вибір для аналізу даних. Він дуже пристосований у порівнянні з мовами, такими як Perl чи Ruby, оскільки це можна налаштувати за допомогою модулів. Він також має багато можливостей. Це також графічна мова, що дозволяє мати візуальні бібліотеки, що допомагає легко візуалізувати графіки та статистичні дані. Інша річ, яка відрізняє його від інших мов - це простий у користуванні синтаксис. (Докладніше про мови програмування див. У Мовах сценаріїв 101.)
Чому вони використовуються в додатках для наукових даних
Наука даних - одна з найважливіших галузей науки в наші дні. Без цього майже неможливо передбачити що-небудь, і точний прогноз є основою сьогоднішнього суспільства. Таким чином, необхідні найкращі інструменти для аналізу даних, що є важливою частиною науки про дані.
У обох R і Python є багато можливостей, які роблять їх придатними для наукових даних. Однак, який саме вам слід використовувати, повністю залежить від ваших власних уподобань. R ідеально підходить для графічного представлення даних, а Python надзвичайно простий у використанні.
Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.
Які переваги?
Є багато переваг як R, так і Python. Однією з найбільших переваг обох цих мов є їх графічна система візуалізації. R підтримує безліч пакетів візуалізації професійного рівня, таких як googleVis, ggvis та rCharts. Ці пакети можна налаштувати для створення ідеальних графічних зображень статистичних даних. Python також має багато потужних бібліотек візуалізації, таких як Pygal, Seaborn та Bokeh.
Що робить R таким корисним, це його екосистема. Обидві ці мови мають постійно діючу спільноту, яка завжди раді допомогти, і обидві ці мови постійно оновлюються, щоб забезпечити нові можливості та технології. Ці мови є багатоцільовими інструментами, які дуже легко вивчити.
Використовуйте випадки для R та Python
Існує багато випадків використання як R, так і Python для аналізу даних. Наприклад, ForecastWatch.com збирає дані з різних сайтів прогнозу погоди та оцінює сайти відповідно до їх точності. Це дозволяє краще прогнозувати погоду та дозволяє синоптикам порівнювати їх точність з іншими. Python використовувався для кожного компонента цієї послуги завдяки своїй гнучкості, що випливає з його здатності використовувати багато стандартних бібліотек.
Іншим випадком використання Python є те, що він використовувався для живлення соціальних мереж для EZTrip.com та Gusto.com. Їм потрібна система, яка допоможе своїм клієнтам звітувати про свої подорожі, покращуючи систему онлайн-бронювання. Хоча існуюча система бронювання вже працювала досить добре, вона не могла ефективно працювати з декількома запитами. Однак, оскільки Python використовувався, він став набагато швидшим завдяки кращому аналізу даних та засобів управління. Це також допомогло їм створити кращий користувальницький інтерфейс на основі запитів користувача.
R також використовується в багатьох місцях, як сайти соціальних мереж та сайти краудфандингу. Можливість візуалізації R робить це улюбленим багатьма організаціями з аналізу даних. Наразі R використовується в банку ANZ для аналізу ризиків кредитування. також використовує R для аналізу великої кількості оновлень статусу.
Майбутнє R та Python в науці даних
R та Python матимуть дуже світле майбутнє в науці даних. Обидві ці мови програмування з відкритим кодом є дуже потужними, їх активно розробляє та оновлює активна спільнота. Тисячі організацій, як нових, так і старих, швидко звертаються до цих рішень, оскільки вони безкоштовні і дуже настроюються. Вони замінюють інші мови, що використовуються в науці даних, шаленими темпами.
Висновок
Багатьох науковців даних цікавить, яка мова краща для аналізу даних, R або Python. Обидві ці мови програмування дуже популярні та сильні у своїх областях. У них є свої плюси і мінуси, тому люди повинні вирішити, який вибрати, щоб найкраще отримати свої дані. Однак вони забувають той факт, що їх обох можна легко використовувати для аналізу даних.