Tartalom
- Mi az R és a Python?
- Miben különböznek más nyelvektől?
- Miért használják őket adattudományi alkalmazásokban
- Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
- Mik az előnyök?
- Használjon tokot az R és a Python számára
- Az R és a Python jövője az adattudományban
- Következtetés
Forrás: Drx / Dreamstime.com
Elvitel:
Az R és a Python rendkívül hasznosak az adattudományban, és a használni kívánt nyelvet nagyrészt a felhasználó igényei határozhatják meg.
Nagyon forró vita folyik arról a témáról, mely nyelv megfelelőbb az adattudományhoz: R vagy Python. A válasz mindkettő. Az emberek gyakran összezavarodnak az R és a Python jellemzőinek összehasonlításával, de meg kell értenünk, hogy a funkciók önmagukban nem határozzák meg egyetlen nyelv alkalmasságát. Mind az R, mind a Python rendelkezik sajátos tulajdonságokkal, amelyek alkalmasak az adattudomány és az analitika alkalmazására. Előfordulhatnak olyan helyzetek, amikor az egyik nyelv előnyösebb, mint a másik, de ez nem jelenti azt, hogy a másik nyelv haszontalan. (Ha többet szeretne tudni az adattudományról, olvassa el az Adatbányászás és az adattudomány tanulásának 7 lépését.)
Mi az R és a Python?
Az R egy nyílt forrású nyelv, amelyet az 1990-es évek közepén fejlesztettek ki az S nyelv variációjaként. Robert Gentleman és Ross Ihaka fejlesztették ki. A programozási élmény korszerűsítésére tervezték. Manapság széles körben használják kutatási, vállalkozási és tudományos kutatók számára. Számos területen történő felhasználása miatt az egyik legnépszerűbb statisztikai programozási nyelv. Ez nagyon egyszerű a használata, de kicsit nehéz lehet azok számára, akik teljesen új programozásban vannak. Azonban többet megtanulhatnak az interneten elérhető különféle forrásokból.
A Pythonot az 1990-es évek elején Guido Van Rossum készítette. Középpontjában a kódolás megkönnyítése és a nagyobb alkalmazkodóképesség áll. A Python-ot széles körben használják azok a programozók, akik jobban akarják ellenőrizni az általuk létrehozott kódokat a gyorsabb és hatékonyabb adat-elemzés érdekében. Ez a kód speciális statisztikai technikákhoz is használható, hogy még gyorsabban működjön. A programozási nyelv nagyon könnyen használható és megtanulható. Ez is nagyon rugalmas, és felhasználható annak elkészítésére, amelyet pontosan a felhasználó akar létrehozni.
Miben különböznek más nyelvektől?
Az adatelemzés munkája nagyon fontos, és a folyamatnak rugalmasnak kell lennie. Ehhez a folyamatnak nagyon interaktívnak kell lennie, hogy hatékony maradjon. A nyelvnek ugyanakkor nagyon rugalmasnak, interaktívnak és könnyen használhatónak kell lennie. R nagyon rugalmas nyelv. Míg más nyelveket valamilyen pontos célra használnak, és nem működnek másképp, az R valójában különféle célokat szolgálhat, különösen a tudományos területeken.
Egy másik dolog, amely megkülönbözteti R-t a többi statisztikai programozási nyelvtől, az interaktivitása. Az R egy nagyon hatékony mechanizmussal rendelkezik, amely felhasználható az adatszerkezetek gyors létrehozására. R szintén nagyon erős grafikus közeg, ellentétben az ual programozási nyelvekkel; A grafika nagyon hasznos, különösen a statisztika és az adatok elemzése területén. Az R felhasználható sokféle grafikon egyszerű előállítására.
A Python kiváló választás az adatok elemzésére. Nagyon adaptálható olyan nyelvekhez képest, mint a Perl vagy a Ruby, mivel modulok használatával testreszabható. Sok funkcióval is rendelkezik. Ez egy olyan grafikus nyelv is, amely lehetővé teszi vizuális könyvtárak létrehozását, és elősegíti a grafikonok és a statisztikai adatok egyszerű megjelenítését. Egy másik dolog, amely megkülönbözteti más nyelvektől, az egyszerűen használható szintaxisa. (A nyelvek programozásával kapcsolatos további információkért lásd: Szkriptnyelv 101.)
Miért használják őket adattudományi alkalmazásokban
Az adattudomány manapság a tudomány egyik legfontosabb területe. Ennek nélkül szinte lehetetlen megjósolni semmit, és a pontos megjóslás a mai társadalom alapja. Ezért az adat elemzéséhez a legjobb eszközökre van szükség, amely az adattudomány kritikus része.
Az R és a Python egyaránt számos olyan tulajdonsággal rendelkezik, amelyek alkalmassá teszik őket az adatok tudományához. Azonban melyik kell használni, teljesen függ a saját preferenciáitól. Az R tökéletes az adatok grafikus ábrázolására, a Python pedig rendkívül egyszerűen használható.
Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
Nem javíthatja a programozási készségét, ha senki sem törődik a szoftver minőségével.
Mik az előnyök?
Az R és a Python számos előnye van. Mindkét nyelv egyik legnagyobb előnye a grafikus megjelenítési rendszer. Az R számos olyan professzionális megjelenítési csomagot támogat, mint a googleVis, ggvis és rCharts. Ezek a csomagok testreszabhatók a statisztikai adatok tökéletes grafikus ábrázolásához. A Pythonnak számos hatékony megjelenítési könyvtára van, például Pygal, Seaborn és Bokeh.
Az a dolog, amely R-t olyan hasznossá teszi, az ökoszisztéma. Mindkét nyelvnek állandóan aktív közössége van, amely mindig örömmel segít, és mindkét nyelvet folyamatosan frissítik az új funkciók és technológiák beillesztése érdekében. Ezek a nyelvek többcélú eszközök, amelyeket nagyon könnyű megtanulni.
Használjon tokot az R és a Python számára
Az R és a Python egyaránt sok esetben alkalmazható az adatok elemzésére. Például az ForecastWatch.com különböző időjárási helyszínektől gyűjt adatokat, és pontossága szerint osztályozza a webhelyeket. Ez lehetővé teszi a jobb időjárás-előrejelzést, és lehetővé teszi az időjárás-előrejelzők számára, hogy összehasonlítsák pontosságukat másokkal. A Python-ot ennek a szolgáltatásnak minden alkotóelemére használták rugalmassága miatt, ami annak köszönhető, hogy sok szabványos könyvtárat képes használni.
A Python másik felhasználási példája az, hogy arra használták fel az EZTrip.com és a Gusto.com közösségi hálózatait. Olyan rendszerre volt szükségük, amely segít az ügyfeleknek jelentést készíteni az utazásukról, miközben javítja online foglalási rendszerét. Noha a meglévő foglalási rendszerük már elég jól működött, nem tudta hatékonyan kezelni a több kérést. A Python használata óta azonban sokkal gyorsabb lett a jobb adatelemzési és kezelési lehetőségeknek köszönhetően. Ez tovább segített nekik egy jobb felhasználói felület létrehozásában a felhasználói kérések alapján.
Az R-t sok helyen használják, például közösségi és közösségi finanszírozási oldalakon. Az R vizualizációs képessége sok adatanalitikai szervezet kedvencévé is teszi. Az R-t jelenleg az ANZ Bankban használják a hitelezés kockázatának elemzésére. az R segítségével nagyszámú állapotfrissítést is elemz.
Az R és a Python jövője az adattudományban
Az R és a Python rendkívül fényes jövője lesz az adattudományban. Mindkét nyílt forráskódú programozási nyelv nagyon erős, és egy aktív közösség rendszeresen fejleszti és frissíti. Több ezer szervezet, mind az új, mind a régi, gyorsan alkalmazkodik ehhez a megoldáshoz, mivel ingyenes és nagyon testreszabható. Ezek dühös ütemben helyettesítik az adattudományban használt többi nyelvet.
Következtetés
Sok adattudós tudta, melyik nyelv jobb az elemzéshez, az R vagy a Python. Mindkét programozási nyelv nagyon népszerű és saját területén erős. Megvannak a saját előnyeik és hátrányai, így az embereknek el kell dönteniük, hogy melyiket válasszák annak érdekében, hogy adataiból a lehető legtöbbet hozhassák ki. Elfelejtik azonban azt a tényt, hogy mindkettő felhasználható az adatok egyszerű elemzésére.