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.

^{Source de l'image}

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, ne pas restreindre les utilisateurs en termes de coût ou de complexité dans le dépannage.

• 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 profondeur, 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, qui sont également répertoriés dans l'index du package de la bibliothèque appelé 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.

^{Source de l'image}

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?

^{Source de l'image}

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

^{Source de l'image}

Piton

R

Ce que c'est?

C'est un langage polyvalent pour la science des données.

C'est le meilleur langage pour les statistiques, chercheurs et non-codeurs.

Apparu pour la première fois:

Début de la décennie de 1990

Début de la décennie de 1990

Mieux pour:

Déploiement et fabrication

Analyse de données, statistiques et recherches

Gestion des jeux de données:

Facile à gérer de grands ensembles de données Tous les formats de jeu de données comme .csv sont acceptés, .xlsx, etc.

Facile à gérer de grands ensembles de données Tous les formats de jeu de données comme .csv sont acceptés, .xlsx, etc.

Utilisateurs principaux:

Programmeurs et développeurs

universitaires et chercheurs

Positivité:

Facile à comprendre

Facile à apprendre

ICI:

Cahier, Spyder, Al

R-Studio

Les forfaits sont disponibles sur:

Bibliothèques populaires:

Pandas: manipuler des données Numpy: pour l'informatique scientifique Matplotlib: faire des graphiques Scikit-apprendre: apprentissage automatique

dépliant: manipuler des données chaîne: manipuler des chaînes ggplot2: faire des graphiques caret: apprentissage automatique

avantage:

Un langage polyvalent prêt pour la production Langage de premier ordre pour les fonctions informatiques, lisibilité du code, vitesse et tenue de route Disposez des meilleures fonctionnalités et packages pour le deep learning et la PNL Collaborer avec des personnes d'origines différentes Travailler sur un ordinateur portable est simple et facile à partager avec des collègues

Le meilleur langage pour produire des graphiques et de la visualisation. Langage prêt à l'emploi avec un grand nombre de packages pour gérer plus efficacement le type de fonctionnalités d'analyse de données Disposer des meilleures fonctionnalités et packages pour la gestion des données de séries chronologiques. Il dispose d'un écosystème riche avec des packages de pointe et une communauté active. Des concepts statistiques complexes peuvent être résolus à l'aide de codes simples

Désavantages:

Python n'a pas autant d'alternatives pour les packages que R fournit Python est médiocre en affichage et en sortie graphiques par rapport à R En raison de la pénurie de packs en nombre par rapport au R, il est assez difficile pour les personnes non algorithmiques de comprendre les concepts de codage en python comme autre chose que R

R est relativement lent dans le traitement en raison de mauvais codes, mais il a des packages considérables pour l'améliorer. Il faut beaucoup de temps pour choisir le bon paquet en raison du grand nombre de paquets Pas le meilleur comme Python pour apprendre le deep learning et la PNL

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.

^{Source de l'image}

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

^{Source de l'image}

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)

Les médias présentés dans cet article ne sont pas la propriété de DataPeaker et sont utilisés à la discrétion de l'auteur.

En rapport