Hướng dẫn is python more popular than r? - python có phổ biến hơn r không?
|
Tôi nên học R hay Python? Nó là một câu hỏi hay. Ở đây chúng tôi cung cấp cho bạn câu trả lời dứt khoát dựa trên các trường hợp sử dụng, sự phổ biến, dễ học, và nhiều hơn nữa. Show Thời gian đọc 4 phút Nếu bạn đang tìm cách trở thành một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp, bạn sẽ cần phải học ít nhất một ngôn ngữ lập trình. Đó là một câu hỏi thông minh để hỏi: Tôi nên học R hay Python? Nhưng làm thế nào để bạn quyết định giữa hai ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất để phân tích dữ liệu? Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu về điểm mạnh và điểm yếu tương ứng của họ, hãy đọc tiếp!how do you decide between the two most popular programming languages for data analysis? If you’re interested in learning about their respective strengths and weaknesses, read on! Là một nhà khoa học dữ liệu, có lẽ bạn muốn và cần học ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc hoặc SQL. SQL là ngôn ngữ phi thực tế của cơ sở dữ liệu quan hệ, nơi hầu hết thông tin của công ty vẫn cư trú. Nhưng điều đó chỉ cung cấp cho bạn khả năng lấy dữ liệu - không làm sạch nó hoặc chạy các mô hình chống lại nó - và đó là nơi mà Python và R đến.  Một chút nền trên rR được tạo ra bởi Ross Ihaka và Robert quý ông - hai nhà thống kê từ Đại học Auckland ở New Zealand. Nó ban đầu được phát hành vào năm 1995 và họ đã ra mắt phiên bản beta ổn định vào năm 2000. Đó là một ngôn ngữ được giải thích (bạn không cần phải chạy nó thông qua trình biên dịch trước khi chạy mã) và có một bộ công cụ cực kỳ mạnh mẽ để mô hình hóa thống kê và vẽ đồ thị . Đối với các mọt sách lập trình, R là một triển khai S - một ngôn ngữ lập trình thống kê được phát triển vào những năm 1970 tại Bell Labs, và nó được lấy cảm hứng từ sơ đồ - một biến thể của LISP. Nó cũng có thể mở rộng, giúp bạn dễ dàng gọi các đối tượng R từ nhiều ngôn ngữ lập trình khác. R là miễn phí và ngày càng trở nên phổ biến với chi phí của các gói thống kê thương mại truyền thống như SAS và SPSS. Hầu hết người dùng viết và chỉnh sửa mã R của họ bằng RStudio, môi trường phát triển tích hợp (IDE) để mã hóa trong R. Như một lưu ý phụ: Các biểu đồ trên và dưới cho thấy mức độ phổ biến tương đối dựa trên số lượng & nbsp; github & nbsp; kéo được thực hiện mỗi năm cho ngôn ngữ đó. Chúng dựa trên dữ liệu từ & nbsp; GitHut 2.0, được tạo bởi & nbsp; Littlearb. Một chút nền tảng về PythonPython cũng đã xuất hiện trong một thời gian. Nó ban đầu được phát hành vào năm 1991 bởi Guido Van Rossum như một ngôn ngữ lập trình mục đích chung. Giống như R, nó cũng là một ngôn ngữ được giải thích và có một thư viện tiêu chuẩn toàn diện cho phép lập trình dễ dàng cho nhiều nhiệm vụ phổ biến mà không phải cài đặt các thư viện bổ sung. Python có một số thư viện mã hóa mạnh mẽ nhất. Họ cũng có sẵn miễn phí. Đối với khoa học dữ liệu, có một số thư viện Python cực kỳ mạnh mẽ. Có Numpy (tính toán số hiệu quả), gấu trúc (một loạt các công cụ để làm sạch và phân tích dữ liệu) và StatSmodels (phương pháp thống kê phổ biến). Bạn cũng có Tensorflow, Keras và Pytorch (tất cả các thư viện để xây dựng mạng lưới thần kinh nhân tạo - hệ thống học tập sâu). Ngày nay, nhiều nhà khoa học dữ liệu sử dụng Python viết và chỉnh sửa mã của họ bằng máy tính xách tay Jupyter. Notebook Jupyter cho phép tạo các tài liệu dễ dàng là sự pha trộn giữa văn xuôi, mã, dữ liệu và trực quan hóa, giúp bạn dễ dàng ghi lại quy trình của bạn và cho các nhà khoa học dữ liệu khác xem xét và tái tạo công việc của bạn. Chọn ngôn ngữ cho khoa học dữ liệuTrong lịch sử đã có một sự phân chia khá thậm chí trong cộng đồng phân tích dữ liệu và phân tích dữ liệu. R vs Python cho khoa học dữ liệu sôi sục đến nền tảng của nhà khoa học. Thông thường các nhà khoa học dữ liệu có nền tảng khoa học dữ liệu học thuật hoặc toán học mạnh mẽ hơn, trong khi các nhà khoa học dữ liệu có nhiều nền tảng lập trình có xu hướng thích Python. Điểm mạnh của PythonSo với R, Python là ngôn ngữ mục đích chungPython là một ngôn ngữ lập trình mục đích chung. Nó rất tuyệt vời cho phân tích thống kê, nhưng mã Python sẽ là lựa chọn linh hoạt hơn, có khả năng hơn nếu bạn muốn xây dựng một trang web để chia sẻ kết quả của bạn hoặc dịch vụ web để tích hợp dễ dàng với các hệ thống sản xuất của bạn. Python phổ biến hơn nhiều so với rTrong chỉ số TIOBE tháng 9 năm 2019 của các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất, Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến thứ ba (và đã tăng hơn 2% trong năm ngoái) trong tất cả các phát triển khoa học và phần mềm máy tính, trong khi R đã giảm năm từ 18 đến 19. R vs Python cho học tập sâu - Python một lần nữa phổ biến hơnHầu hết các dự án học tập sâu nghiêm trọng đều sử dụng Tensorflow hoặc Pytorch. Cả hai đều hoạt động tốt với Python, và trong khi hiện tại có giao diện R cho TensorFlow, công việc học tập sâu hơn nhiều đang được thực hiện với Python so với R. khi học sâu trở nên áp dụng cho một phạm vi tên miền ngày càng rộng (nó bắt đầu với tầm nhìn máy tính, Bây giờ nó cũng trở thành cách tiếp cận mặc định cho hầu hết các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên) điều đó ngày càng quan trọng. Python cũng cực kỳ phổ biến trong dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và học máy. Cuối cùng, nó cũng có thể được sử dụng như một ngôn ngữ đầu tiên và trong các ứng dụng web. Python giống với các ngôn ngữ khác hơn rMặc dù ai đó có nền tảng trong LISP có thể học được khá nhanh nếu ai đó có lập trình nền trong ngôn ngữ lập trình mục đích chung phổ biến hơn - như Java, C#, JavaScript hoặc Ruby - họ sẽ thấy dễ dàng hơn để xuất hiện Để tăng tốc và đóng góp cho một dự án được viết bằng Python. Kết luận - Nó tốt hơn để học Python trước khi bạn học RVẫn còn rất nhiều công việc mà R là bắt buộc, vì vậy nếu bạn có thời gian không đau khi học cả hai, nhưng tôi đề nghị rằng những ngày này, Python đang trở thành ngôn ngữ lập trình thống trị cho các nhà khoa học dữ liệu và lựa chọn đầu tiên tốt hơn tập trung vào. Trường Flatiron bao gồm Python rộng rãi trong chương trình khoa học dữ liệu của chúng tôi, khóa học 15 tuần của chúng tôi để dạy cho bạn tất cả các kỹ năng bạn cần để bắt đầu sự nghiệp trong dữ liệu. Ở đây, làm thế nào để tham gia vào khóa học khoa học dữ liệu đó. Nếu bạn đang nghĩ về một nghề nghiệp mới nhưng đang tự hỏi làm thế nào để tài trợ cho bootcamp của bạn, hãy đọc cách trả tiền cho một bootcamp mã hóa hoặc truy cập trang học phí & tài chính. & NBSP; Được đăng bởi Peter Bell & nbsp; & nbsp;/& nbsp; & nbsp; ngày 4 tháng 2 năm 2021 Tại sao Python phổ biến hơn R?So với R, Python là một Python ngôn ngữ có mục đích chung là ngôn ngữ lập trình mục đích chung. Thật tuyệt vời cho phân tích thống kê, nhưng mã Python sẽ là lựa chọn linh hoạt hơn, có khả năng hơn nếu bạn muốn xây dựng một trang web để chia sẻ kết quả của bạn hoặc dịch vụ web để tích hợp dễ dàng với các hệ thống sản xuất của bạn.Python is a general purpose language
Python is a general purpose programming language. It's great for statistical analysis, but Python code will be the more flexible, capable choice if you want to build a website for sharing your results or a web service to integrate easily with your production systems.
Cái nào tốt nhất r hay python?Tốc độ và hiệu suất.Python thân thiện với người mới bắt đầu, có thể khiến nó trở thành ngôn ngữ nhanh hơn R. Tùy thuộc vào vấn đề bạn đang tìm cách giải quyết, R phù hợp hơn cho thử nghiệm và thăm dò dữ liệu.Python là một lựa chọn tốt hơn cho các ứng dụng quy mô lớn và học máy.
Tại sao Python phổ biến hơn R cho khoa học dữ liệu?Python được sử dụng nhiều hơn R trong khoa học dữ liệu vì cộng đồng người dùng hiện tại và cú pháp đơn giản hơn so với R. Python cũng là ngôn ngữ lập trình đa năng, làm cho nó linh hoạt hơn.Những lợi thế này làm giảm rào cản cho người mới bắt đầu học Python và dẫn đến việc nó được sử dụng nhiều hơn R.its large community of existing users and simpler syntax compared to R. Python is also a general-purpose programming language, making it more versatile. These advantages lower the barrier for entry for beginners learning Python and led to it being used more than R. |
