В связи со стремительным ростом значения больших данных, машинного обучения и науки о данных в индустрии программного обеспечения или в компаниях, предоставляющих услуги по разработке программного обеспечения, два языка стали наиболее подходящими для разработчиков. Сравнение R и Python предоставит вам четкое представление о двух самых популярных и любимых языках для ученых и аналитиков данных. Этот блог R vs Python предоставит вам полное представление о языках в следующей последовательности:
- Введение в R & Python
- Факторы сравнения
- Легкость обучения
- Скорость
- Возможности обработки данных
- Графика и визуализация
- Гибкость
- Индекс популярности
- Сценарий работы
- Сообщество и поддержка клиентов
Введение в R & Python
R считается лучшим языком программирования для любого статистика, поскольку он обладает обширным каталогом статистических и графических методов. Python, с другой стороны, может выполнять почти ту же работу, что и R, но он предпочитается специалистами по обработке данных или аналитиками данных из-за его простоты и высокой производительности. R - мощный язык сценариев и очень гибкий, с активным сообществом и банком ресурсов, тогда как Python - широко используемый объектно-ориентированный язык, который легко изучать и отлаживать.
Итак, давайте продолжим сравнение R и Python и посмотрим на факторы сравнения.
Факторы сравнения
R был представлен для анализа данных, тогда как Python был разработан как язык общего назначения. Первый в основном предпочтителен для произвольного анализа и изучения наборов данных, тогда как второй подходит для обработки данных и повторяющихся задач.
Давайте посмотрим на факторы, которые мы будем использовать для сравнения на R и Python:
Легкость обучения
R
R требует сложного обучения, и люди с меньшим или нулевым опытом в программировании находят его трудным вначале. Как только вы овладеете языком, его не так сложно понять.
Python
Python делает упор на продуктивность и удобочитаемость кода, что делает его одним из простейших языков программирования. Это предпочтительнее из-за простоты изучения и понимания.
Скорость
R
R - это низкоуровневый язык программирования, поэтому для простых процедур требуются более длинные коды. Это одна из причин пониженной скорости.
Python
Python - это язык программирования высокого уровня, который был выбран для создания критически важных, но быстрых приложений.
Возможности обработки данных
R
R удобен для анализа из-за огромного количества пакетов, удобных тестов и преимуществ использования формул. Но его также можно использовать для базового анализа данных без установки какого-либо пакета.
Python
Пакеты Python для анализа данных были проблемой, но в последних версиях ситуация улучшилась. Numpy и Pandas используются для анализа данных в Python. Он также подходит для параллельных вычислений.
Графика и визуализация
R
Визуализированные данные понимаются более эффективно, чем необработанные значения. R состоит из множества пакетов, которые предоставляют расширенные графические возможности.
Python
Визуализации важны при выборе программного обеспечения для анализа данных, и в Python есть несколько удивительных библиотек визуализации. В нем больше библиотек, но они сложны и дают аккуратный вывод.
Гибкость
R
Сложные формулы в R просты в использовании, а также легко доступны и легко используются статистические тесты и модели.
Python
Python - это гибкий язык, когда дело доходит до создания чего-либо с нуля. Он также используется для написания скриптов для веб-сайта или других приложений.
Популярность
Теперь, если мы посмотрим на популярность обоих языков, они начинали с одного и того же уровня десять лет назад, но Python стал свидетелем огромного роста популярности и занял первое место в 2016 году по сравнению с R, который занял шестое место в рейтинге. список.
Пользователи Python более лояльны к своему языку по сравнению с пользователями последнего, поскольку процент перехода с R на Python в два раза больше, чем с Python на R.
Компании-разработчики программного обеспечения более склонны к таким технологиям, как Машинное обучение, Искусственный интеллект и Большие данные, что объясняет рост спроса на разработчиков Python. . Хотя оба языка можно использовать для статистики и анализа, Python имеет небольшое преимущество перед другим из-за своей простоты и занимает более высокие позиции в тенденциях вакансий.
Поддержка клиентов и сообщество
Коммерческое программное обеспечение обычно предлагает платную поддержку клиентов, но R и Python не имеют поддержки клиентов, что означает, что вы сами по себе, если столкнетесь с какими-либо проблемами. Тем не менее, на обоих языках есть онлайн-сообщества для получения помощи. Python пользуется большей поддержкой сообщества по сравнению с R.
На этом мы подошли к концу сравнения R и Python. Оба языка ведут борьбу в мире науки о данных и анализа данных. Но Python вышел победителем из двух из-за своей огромной популярности и простоты написания кода.
Если вы хотите ознакомиться с другими статьями о самых популярных технологиях на рынке, таких как Python, DevOps, Ethical Hacking, посетите официальный сайт Edureka.
Обязательно обратите внимание на другие статьи в этой серии, которые объяснят различные другие аспекты Data Science.
18. Искусственный интеллект против машинного обучения против глубокого обучения
21. Инструменты для анализа данных и машинного обучения для непрограммистов
Первоначально опубликовано на www.edureka.co 15 июля 2019 г.
