R contre Python | R o Python?

Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon sur la science des données.

Des mesures pour préserver la nature pour protéger ce gaz salvateur? Mais la nature fait parler le monde d'oxygène à l'aide d'un virus Covid19 invisible en augmentant la demande d'oxygène médical dans le monde.. Donc, il est de notre précieuse responsabilité de protéger la nature, comment planter des gaules, etc., non seulement pour la cause sociale mais aussi pour notre bien.

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Comme avec l'oxygène salvateur, les atouts qui sauvent l'industrie dans le domaine de la technologie sont les données. La quantité de données générées dans le monde augmente avec de grandes différences de jour en jour. Et les industries technologiques qui montrent beaucoup d'intérêt à avoir et à en extraire des informations précieuses pour la croissance de leur entreprise. Comme nous le savions déjà, la quantité de données dans les ensembles de données était principalement en grande quantité. Donc, il n'est pas possible de gérer une telle quantité de données manuellement pour obtenir des informations précieuses aussi rapidement qu'avant de générer la même quantité de données. Pour cela, les experts de l'industrie ont besoin d'outils techniques pour gérer ces données. Parmi les centaines d'outils techniques, il y a toujours une guerre dans le cloud entre les deux outils techniques, a savoir, Ry Python.

Dans cet article, nous allons discuter des avantages et des inconvénients des deux langages de programmation dans la gestion des données du point de vue de la science des données.

R contre Python: Pourquoi cette polémique?

En général, Python et R sont les langages de programmation de choix pour les étudiants en science des données, du niveau débutant au niveau professionnel. Les deux langages de programmation ont des similitudes considérables dans la production de résultats efficaces.

• Tous deux ont été créés au début des années 90. 1990.

• Comme ce sont des langages de programmation open source, tout le monde peut facilement les télécharger et y accéder sans frais.

• Ils disposent de nombreuses bibliothèques et fonctions algorithmiques spéciales pour travailler et résoudre les problèmes de science des données et d'analyse..

• Comme avec d'autres outils d'analyse de données comme SAS, SPSS, MATLAB, no restringen a los usuarios en términos de costo ni complejidad en la résolutionLa "résolution" fait référence à la capacité de prendre des décisions fermes et d’atteindre les objectifs fixés.. Dans des contextes personnels et professionnels, Il s’agit de définir des objectifs clairs et d’élaborer un plan d’action pour les atteindre. La résolution est essentielle à la croissance personnelle et à la réussite dans divers domaines de la vie, car cela vous permet de surmonter les obstacles et de rester concentré sur ce qui compte vraiment.... des problèmes.

• Les deux offrent une expérience de travail conviviale qui est facilement compréhensible et reconnaissable, même par les non-programmeurs..

• Beaucoup de nouvelles inventions et améliorations qui se produisent fréquemment dans les deux outils pour gérer les problèmes dans les domaines de la science des données, apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeurL'apprentissage en profondeur, Une sous-discipline de l’intelligence artificielle, s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour analyser et traiter de grands volumes de données. Cette technique permet aux machines d’apprendre des motifs et d’effectuer des tâches complexes, comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Sa capacité à s’améliorer continuellement au fur et à mesure que de nouvelles données lui sont fournies en fait un outil clé dans diverses industries, de la santé..., intelligence artificielle et bien plus encore.

Donc, il semble qu'aucun ne soit inférieur à l'autre et c'est la raison de la controverse R vs Python. Jette un coup d'oeil, en résumé, pour mieux comprendre cela.

Que sont Python et R?

Piton:

Python a été publié pour la première fois en 1991 et initialement conçu par Guido van Rossum. Puisqu'il s'agit d'un langage de programmation orienté objet, il est également appelé langage de programmation à usage général qui a une philosophie qui met l'accent sur la lisibilité du code avec efficacité.

Si les programmeurs et les personnes ayant une formation technique veulent exceller dans leur passion pour la science des données en abordant des concepts mathématiques et statistiques, Python sera le meilleur partenaire pour prendre en charge ces situations. Donc, c'est le langage de programmation le plus préféré et préféré de la plupart des étudiants en science des données.

Il dispose de bibliothèques spéciales dédiées au Machine Learning et au Deep Learning, que también se enumeran en el indiceLe "Indice" C’est un outil fondamental dans les livres et les documents, qui vous permet de localiser rapidement les informations souhaitées. Généralement, Il est présenté au début d’une œuvre et organise les contenus de manière hiérarchique, y compris les chapitres et les sections. Sa préparation correcte facilite la navigation et améliore la compréhension du matériau, ce qui en fait une ressource incontournable tant pour les étudiants que pour les professionnels dans divers domaines.... de paquetes de bibliotecas llamado PyPI. Et la documentation de ces bibliothèques est également disponible au format de documentation Python sur leur site officiel.

R:

Ross Ihaka et Robert Gentleman ont été les premiers créateurs de R. Il a été initialement publié en 1993 comme implémentation du langage de programmation S. Le but derrière la création de ce langage de programmation est de produire des résultats efficaces dans l'analyse des données., méthodes statistiques et visualisation.

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Possède l'environnement le plus riche pour effectuer des techniques d'analyse de données. Comme avec Python, a autour 13000 Paquets de bibliothèque sur le réseau complet d'archives R (CRAN) utilisé surtout pour l'analyse approfondie.

Il est plus populaire auprès des universitaires et des chercheurs. Le nombre le plus disponible de projets réalisés dans R est presque uniquement sous critères de recherche. Couramment utilisé dans votre propre environnement de développement intégré (ICI) appelé R Studio pour une expérience meilleure et conviviale.

Comment en choisir un meilleur?

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Les raisons d'opter pour un langage particulier sont presque courantes en général pour Python et R. Donc, vous devez être plus sage lors du choix d'un langage de programmation entre ces deux. Tenez compte de la nature de votre domaine et de votre saveur préférée lorsque vous en sélectionnez une dans R et Python.

Si la nature de votre travail porte sur plus de codes en général et avec moins de champ d'investigation, alors préfère python, si votre objectif de travail implique des recherches et des processus conceptuels, choisissez R. Python est le langage du programmeur où R est le langage des universitaires et des chercheurs. .

Tout est basé sur vos intérêts et la passion qui les anime. Alors que les codes Python sont faciles à comprendre et capables d'effectuer des tâches de science des données plus générales. D'un autre côté, Les codes R sont en langage académique de base, facile à apprendre et le meilleur outil efficace pour l'outil d'analyse de données dans la visualisation.

Différence clé

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Ce que c'est?

Apparu pour la première fois:

Mieux pour:

Gestion des jeux de données:

Utilisateurs principaux:

Positivité:

ICI:

Les forfaits sont disponibles sur:

Bibliothèques populaires:

avantage:

Désavantages:

Quoi utiliser?

L'utilisation est purement basée sur les besoins des utilisateurs. Quand on parle de Python, est l'outil le plus efficace pour répondre aux besoins d'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, science des données et mise en œuvre. Mais reste, a des bibliothèques notables pour les mathématiques, statistiques, des séries chronologiques, etc., souvent pas aussi efficace pour l'analyse commerciale, économétrie et type de recherche. C'est le langage prêt pour la production car il a la capacité d'intégrer l'ensemble de notre flux de travail en tant qu'outil unique.

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Quand on parle de R, est le meilleur outil pour effectuer des analyses statistiques et des besoins de recherche avec une plus grande précision. La plupart des packages de ce langage de programmation ont été créés par des universitaires et des chercheurs, est l'avantage supplémentaire. Donc, a la capacité de répondre aux besoins des statisticiens beaucoup plus rapidement que les besoins des personnes ayant une expertise informatique. Bien qu'il possède les meilleures bibliothèques de communication pour la science des données et l'apprentissage automatique. Sans aucun doute, est une étape supérieure à python dans l'analyse et la visualisation de données exploratoires.

conclusion

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Les deux langages de programmation ont des avantages et des inconvénients similaires en général. A part toutes les autres choses, le meilleur entre Python et R est basé sur certains des points suivants en considération uniquement

• Quel est le sujet de votre travail?

• Qu'en est-il des compétences en programmation de vos collègues?

• Quelle est la période de temps de votre travail?

• Et enfin votre domaine d'intérêt?

Message de l'auteur:

Chers lecteurs,

De cet article, J'espère que vous aurez au moins quelques connaissances sur la façon de choisir un meilleur entre Python et R en fonction de vos besoins.

Pour plus de précisions et de suggestions, se connecter avec LinkedIn https://www.linkedin.com/in/shankar-dk-03470b1a2

Je vous demande de partager vos précieuses réflexions sur cet article.. Il me sera plus utile lors de mes futurs jobs.

Merci et salutations

Shankar DK (étudiant en science des données)

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