Masiškai augant , ir Duomenų mokslas programinės įrangos pramonėje ar programinės įrangos paslaugų įmonėse pasirodė dvi kalbos, kurios yra palankiausios kūrėjams.Palyginimas R vs Python suteiks jums aiškių žinių apiedvi populiariausios ir mėgstamiausios duomenų mokslininkų ir duomenų analitikų kalbos.Tai R vs Python tinklaraštyje bus suteikta išsami įžvalga apie kalbas tokia seka:
eikite rūšiuoti c ++
- „R & Python“ įvadas
- Palyginimo veiksniai
- Mokymosi paprastumas
- Greitis
- Duomenų tvarkymo galimybės
- Grafika ir vizualizacija
- Lankstumas
- Populiarumo indeksas
- Darbo scenarijus
- Bendruomenės ir klientų palaikymas
„R & Python“ įvadas
R laikoma geriausia programavimo kalba bet kuriam statistikui, nes ji turi platų statistinių ir grafinių metodų katalogą. kita vertus, gali atlikti beveik tą patį darbą kaip R bet duomenų mokslininkai ar duomenų analitikai teikia pirmenybę dėl savo paprastumo ir didelio našumo. R yra galinga scenarijų kalba ir labai lanksti, turinti gyvybingą bendruomenę ir išteklių banką, o „Python“ yra plačiai naudojama, į objektą orientuota kalba, kurią lengva išmokti ir derinti.
Taigi eikime į priekį palygindami R ir Python ir pažvelkime į palyginimo veiksnius.
Palyginimo veiksniai
R buvo įvesta duomenų analizei, o buvo sukurta kaip bendros paskirties kalba. Pirmasis yra pirmenybė teikiant hoc analizę ir tiriant duomenų rinkinius, o antrasis - tinkamas manipuliuoti duomenimis ir pakartotinėms užduotims atlikti.
Pažvelkime į faktoriai mes naudosime palyginimas ant R vs Python:
| Palyginimo veiksniai | R | „Python“ |
| Mokymosi paprastumas | ||
| Greitis | ||
| Duomenų tvarkymo galimybės | ||
| Grafika ir vizualizacija | ||
| Lankstumas | ||
| Populiarumas | ||
| Darbo scenarijus | ||
| Bendruomenės parama |
Mokymosi paprastumas
R turi stačią mokymosi kreivę ir žmonės su mažiau ar visai nėra patirties programuodamas randa sunku pradžioje. Kai susigaudai kalboje, ją suprasti nėra taip sunku.
'Python' pabrėžia produktyvumą ir kodo įskaitomumą, todėl jis yra vienas iš paprasčiausias programavimas kalbomis. Tai geriau dėl lengvo mokymosi ir suprantamumo.
Greitis
R yra a žemas lygis programavimo kalba, dėl kurios paprastoms procedūroms reikia ilgesnių kodų. Tai yra viena iš priežasčių sumažintas greitis .
Python yra a aukštas lygis programavimo kalba ir tai dar buvo pasirinkimas kuriant kritinę greitai programos.
Duomenų tvarkymo galimybės
R yra patogu analizuoti dėl didžiulis pakuočių skaičius , lengvai naudojami testai ir formulių naudojimo pranašumas. Bet jis taip pat gali būti naudojamas pagrindinėms duomenų analizėms, neįdiegus jokio paketo.
T„Python“ paketus duomenų analizei buvo problema bet tai pagerėjo naudojant naujausias versijas. Duomenims „Python“ analizuoti naudojami „Numpy“ ir „Pandas“. Jis taip pat tinka lygiagrečiam skaičiavimui.
Grafika ir vizualizacija
Vizualizuoti duomenys suprantami efektyviau ir efektyviau nei pirminės vertės. R susideda iš daugybės paketai, kurie suteikia pažangias grafines galimybes .
Vizualizacijos yra svarbios renkantis duomenų analizės programinę įrangą, o „Python“ turi keletą nuostabių vizualizavimo bibliotekų.Joje yra daugiau bibliotekų, bet jie yra sudėtingi ir suteikia tvarkingą išvestį.
Lankstumas
tai yra paprasta naudoti sudėtingos R formulės, taip pat statistiniai testai ir modeliai yra lengvai prieinami ir lengvai naudojami.
Python yra a lanksti kalba kai reikia ką nors pastatyti nuo nulio. Jis taip pat naudojamas kuriant svetainę ar kitas programas.
Populiarumas
Dabar, jei pažvelgsime į abiejų kalbų populiarumą, jos prasidėjo nuo to paties lygio prieš dešimtmetį, tačiau „Python“ stebėjo didžiulį augimą pagal populiarumą ir 2016 m. užėmė pirmąją vietą, palyginti su R, kuri sąraše užėmė 6 vietą.
„Python“ vartotojų yra ištikimesni jų kalbą, palyginti su pastarųjų vartotojais, nes perėjimo iš R į Python procentas yra dvigubai didesnis nei Python į R
Darbo scenarijus
Programinės įrangos kompanijos buvo labiau linkusios į tokias technologijas kaip , ir Dideli duomenys kas paaiškina „Python“ kūrėjų paklausos augimą. Nors abi kalbas galima naudoti statistika ir analizė ,Dėl paprastumo „Python“ turi nedidelį pranašumą prieš kitą ir užima aukštesnę vietą darbo tendencijose.
Klientų palaikymas ir bendruomenė
Komercinės programinės įrangos paprastai siūlo mokamą klientų palaikymą, tačiau „R“ ir „Python“ neturi klientų aptarnavimo pagalbos, o tai reiškia, kad jūs esate vienas, jei susiduriate su bėda. Abi kalbos vis dėlto turi internetines bendruomenes. „Python“ turi didesnė bendruomenės parama palyginti su R.
Dabar mes pasiekėme R ir Python palyginimo pabaigą. Abi kalbos duoda galvą į galvą kovą duomenų mokslo ir duomenų analizės pasaulyje. Tačiau „Python“ tampa nugalėtoju iš dviejų, nes jis yra labai populiarus ir paprastas rašant kodus.
Dabar, kai supratote „R & Python“ palyginimą, patikrinkite & sukūrė patikima internetinė mokymosi įmonė „Edureka“, turinti daugiau nei 250 000 patenkintų besimokančiųjų tinklą visame pasaulyje.
„Python“ sertifikavimo mokymai padės jums įgyti patirties atliekant kiekybinę analizę, duomenų gavybą ir duomenų pateikimą, kad pamatytumėte daugiau nei skaičiai, paversdami savo karjerą „Data Scientist“ vaidmeniu.
Duomenų analizė su „R“ mokymais padės jums įgyti žinių apie R programavimą, duomenų valdymą, tiriamąją duomenų analizę, duomenų vizualizavimą, duomenų gavybą, regresiją, sentimentų analizę ir „R Studio“ naudojimą realiame gyvenime.atvejų analizė mažmeninėje prekyboje, socialinėje žiniasklaidoje.