R vs Python | ¿R oder Python?

Dieser Artikel wurde im Rahmen der Data Science Blogathon.

Schritte zum Erhalt der Natur, um dieses lebensrettende Gas zu schützen? Aber die Natur lässt die Welt mit einem unsichtbaren Covid19-Virus über Sauerstoff sprechen, indem sie die Nachfrage nach medizinischem Sauerstoff auf der ganzen Welt erhöht.. Deswegen, es ist unsere wertvolle Verantwortung, die Natur zu schützen, wie man Setzlinge pflanzt, etc., nicht nur für die soziale Sache, sondern auch zu unserem Besten.

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Wie bei lebensrettendem Sauerstoff, Die Assets, die die Branche im Bereich Technologie retten, sind Daten. Die weltweit generierte Datenmenge wächst mit großen Unterschieden von Tag zu Tag. Und die Technologiebranchen, die großes Interesse daran zeigen, wertvolle Informationen für das Wachstum ihres Unternehmens zu haben und daraus zu gewinnen. Wie wir schon wussten, die Datenmenge in den Datensätzen war meist in großen Mengen. Deswegen, Es ist nicht möglich, eine so große Datenmenge manuell zu handhaben, um so schnell wertvolle Informationen zu erhalten, wie vor der Generierung der gleichen Datenmenge. Deswegen, Branchenexperten benötigen technische Tools, um mit diesen Daten umzugehen. Unter den Hunderten von technischen Werkzeugen, es gibt immer einen Krieg in der Cloud zwischen den beiden technischen Tools, nämlich, R und Python.

In diesem Artikel, wir diskutieren die Vor- und Nachteile beider Programmiersprachen im Umgang mit Daten aus datenwissenschaftlicher Sicht.

R vs Python: Warum diese Kontroverse?

Allgemein, Sowohl Python als auch R sind die Programmiersprachen der Wahl für Data Science-Studenten vom Anfänger bis zum Profi-Niveau. Beide Programmiersprachen weisen erhebliche Ähnlichkeiten bei der Erzielung effizienter Ergebnisse auf.

• Beide wurden Anfang der 90er Jahre gegründet. 1990.

• Da es sich um Open-Source-Programmiersprachen handelt, jeder kann sie einfach herunterladen und kostenlos darauf zugreifen.

• Sie verfügen über viele Bibliotheken und spezielle algorithmische Funktionen, um mit Datenwissenschafts- und Analyseproblemen zu arbeiten und diese zu lösen..

• Wie bei anderen Datenanalysetools wie SAS, SPSS, MATLAB, Benutzer nicht in Bezug auf Kosten oder Komplexität bei der Fehlerbehebung einschränken.

• Beide bieten eine benutzerfreundliche Arbeitserfahrung, die auch für Nicht-Programmierer leicht verständlich und erkennbar ist..

• Viele neue Erfindungen und Verbesserungen, die in beiden Tools häufig vorkommen, um Probleme in den Bereichen Data Science zu bewältigen, maschinelles Lernen, tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz und vieles mehr.

Deswegen, es scheint, dass keines niedriger ist als das andere und dies ist der Grund für die Kontroverse zwischen R und Python. Mal schauen, Zusammenfassend, um das besser zu verstehen.

Was sind Python und R?

Felshaken:

Python wurde erstmals veröffentlicht in 1991 und ursprünglich entworfen von Guido van Rossum. Da es sich um eine objektorientierte Programmiersprache handelt, Es wird auch als allgemeine Programmiersprache bezeichnet, die eine Philosophie hat, die die Lesbarkeit des Codes mit Effizienz betont.

Wenn Programmierer und Leute mit technischem Hintergrund ihre Leidenschaft für Data Science ausleben wollen, indem sie sich mit mathematischen und statistischen Konzepten beschäftigen, Python wird der beste Partner sein, um diese Situationen zu unterstützen. Deswegen, Dies ist die bevorzugte und beliebteste Programmiersprache für die meisten Studenten der Datenwissenschaften.

Es verfügt über spezielle Bibliotheken für Machine Learning und Deep Learning, die auch im Bibliothekspaketindex namens PyPI . aufgeführt sind. Und die Dokumentation für diese Bibliotheken ist auch im Python-Dokumentationsformat auf ihrer offiziellen Website verfügbar.

R:

Ross Ihaka und Robert Gentleman waren die ersten Schöpfer von R. Es wurde ursprünglich veröffentlicht in 1993 als Implementierung der Programmiersprache S. Der Zweck hinter der Entwicklung dieser Programmiersprache besteht darin, effektive Ergebnisse bei der Datenanalyse zu erzielen., statistische Methoden und Visualisierung.

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Verfügt über die umfassendste Umgebung zur Durchführung von Datenanalysetechniken. Wie bei Python, hat herum 13000 Bibliothekspakete im Comprehensive R Archive Network (KRAN) speziell für Tiefenanalysen verwendet.

Es ist bei Akademikern und Forschern beliebter. Die am meisten verfügbare Anzahl von Projekten, die in R durchgeführt werden, steht fast nur unter Forschungskriterien. Wird häufig in Ihrer eigenen integrierten Entwicklungsumgebung verwendet (HIER) genannt R Studio für eine bessere und benutzerfreundlichere Erfahrung.

Wie wählt man ein besseres aus?

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Die Gründe, sich für eine bestimmte Sprache zu entscheiden, sind im Allgemeinen sowohl für Python als auch für R fast üblich. Deswegen, Sie müssen bei der Auswahl einer Programmiersprache zwischen diesen beiden klüger sein. Berücksichtigen Sie Ihre Art der Domäne und Ihre bevorzugte Variante, wenn Sie eine in R und Python auswählen.

Wenn die Art Ihrer Arbeit im Allgemeinen mit mehr Codes und mit weniger Untersuchungsumfang zu tun hat, dann bevorzuge python, wenn Ihr Arbeitszweck Forschung und konzeptionelle Prozesse umfasst, Wähler. Python ist die Sprache des Programmierers, wobei R die Sprache der Akademiker und Forscher ist. .

Alles basiert auf deinen Interessen und der Leidenschaft dahinter. Während Python-Codes leicht zu verstehen und in der Lage sind, allgemeinere Data-Science-Aufgaben zu erledigen. Zweitens, R-Codes sind in der akademischen Grundsprache, einfach zu erlernen und das beste effektive Werkzeug für Datenanalysetool in der Visualisierung.

Hauptunterschied

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Felshaken

R

Was es ist?

Es ist eine universelle Sprache für Data Science.

Es ist die beste Sprache für Statistiken, Forscher und Nicht-Programmierer.

Zum ersten Mal erschienen:

Anfang des Jahrzehnts 1990

Anfang des Jahrzehnts 1990

Besser für:

Bereitstellung und Produktion

Datenanalyse, Statistik und Forschung

Datensatzverwaltung:

Einfache Handhabung großer Datensätze Alle Datensatzformate wie .csv werden akzeptiert, .xlsx, etc.

Einfache Handhabung großer Datensätze Alle Datensatzformate wie .csv werden akzeptiert, .xlsx, etc.

Hauptbenutzer:

Programmierer und Entwickler

Akademiker und Forscher

Positivität:

Einfach zu verstehen

Leicht zu lernen

HIER:

Notizbuch, Spyder, al

R-Studio

Pakete sind erhältlich unter:

Beliebte Bibliotheken:

Pandas: Daten manipulieren Numpy: für wissenschaftliche Informatik Matplotlib: Grafiken erstellen Scikit-Lernen: maschinelles Lernen

dplyr: Daten manipulieren Kette: Saiten manipulieren ggplot2: Grafiken erstellen Caret: maschinelles Lernen

Vorteil:

Eine universelle, produktionsreife Sprache Klassenbeste Sprache für Rechenfunktionen, Codelesbarkeit, Geschwindigkeit und Handhabung Nutzen Sie die besten Funktionen und Pakete für Deep Learning und NLP Mit Menschen unterschiedlicher Herkunft zusammenarbeiten Die Arbeit an einem Laptop ist einfach und kann problemlos mit Kollegen geteilt werden

Die beste Sprache für die Erstellung von Grafiken und Visualisierungen. Benutzerfreundliche Sprache mit einer großen Anzahl von Paketen, um die Art der Datenanalysefunktionen effizienter zu handhaben Nutzen Sie die besten Funktionen und Pakete für die Verwaltung von Zeitreihendaten. Es verfügt über ein reichhaltiges Ökosystem mit innovativen Paketen und einer aktiven Community. Komplexe statistische Konzepte können mit einfachen Codes gelöst werden

Nachteile:

Python hat nicht so viele Alternativen für Pakete wie R bietet Python hat im Vergleich zu R eine schlechte Grafikanzeige und -ausgabe Aufgrund der Packungsknappheit im Vergleich zu R, Für Nicht-Algorithmiker ist es ziemlich schwierig, Codierungskonzepte in Python als etwas anderes als R . zu verstehen

R ist aufgrund schlechter Codes vergleichsweise langsam in der Verarbeitung, aber es hat beträchtliche Pakete, um es zu verbessern. Aufgrund der großen Anzahl an Paketen dauert es lange, das richtige Paket auszuwählen Nicht das Beste wie Python zum Erlernen von Deep Learning und NLP

Was zu verwenden?

Die Nutzung richtet sich ausschließlich nach den Benutzerbedürfnissen. Wenn es um Python geht, ist das effizienteste Werkzeug, um die Anforderungen des maschinellen Lernens zu erfüllen, tiefes Lernen, Data Science und Implementierung. Aber dennoch, hat bemerkenswerte Bibliotheken für Mathematik, Statistiken, Zeitfolgen, etc., oft nicht so effizient für die Geschäftsanalyse, Ökonometrie und Art der Forschung. Es ist die produktionsreife Sprache, da sie unseren gesamten Workflow als ein einziges Tool integrieren kann.

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Wenn es um R geht, ist das beste Werkzeug, um statistische Analysen und Forschungsanforderungen mit größerer Präzision durchzuführen. Die meisten Pakete in dieser Programmiersprache wurden von Akademikern und Forschern erstellt, ist der zusätzliche Vorteil. Deswegen, hat die Fähigkeit, die Bedürfnisse von Statistikern viel schneller zu erfüllen als die Bedürfnisse von Menschen mit Computerkenntnissen. Obwohl es die besten Kommunikationsbibliotheken für Data Science und maschinelles Lernen bietet. Ohne Zweifel, ist eine Stufe höher als Python in der explorativen Datenanalyse und Visualisierung.

Fazit

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Beide Programmiersprachen haben im Allgemeinen ähnliche Vor- und Nachteile. Abgesehen von all den anderen Dingen, das Beste zwischen Python und R basiert nur auf einigen der folgenden Punkte

• Was ist das Thema deiner Arbeit?

• Wie sieht es mit den Programmierkenntnissen Ihrer Kollegen aus?

• Was ist der Zeitraum Ihrer Arbeit?

• Und zum Schluss Ihr Interessengebiet?

Nachricht des Autors:

liebe Leser,

Aus diesem Artikel, Ich hoffe, Sie erhalten zumindest ein wenig Wissen darüber, wie Sie je nach Ihren Bedürfnissen ein besseres zwischen Python und R auswählen können.

Für weitere Erläuterungen und Anregungen, mit LinkedIn verbinden https://www.linkedin.com/in/shankar-dk-03470b1a2

Ich bitte Sie, Ihre wertvollen Gedanken zu diesem Artikel zu teilen.. Es wird mir bei meinen zukünftigen Jobs nützlicher sein.

Danke und Grüße

Shankar DK (Student der Datenwissenschaften)

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