Hướng dẫn python vs r
MCI BLOGNơi chia sẻ về những câu chuyện thú vị và những kinh nghiệm về lập trình phần mềm, phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu và kĩ sư dữ liệu.. Show
R và Python được đánh giá là 2 ngôn ngữ lập trình hot nhất thế kỷ 21. Trong bài viết ngày hôm nay hãy cùng khám phá để hiểu rõ 2 ngôn ngữ này nhé! Tiếp theo bài chia sẻ chinh phục lộ trình trở thành Data Analyst trong 3 tháng, có khá nhiều bạn quan tâm và inbox nhờ mình tư vấn về việc nên học R hay Python khi mới bắt đầu chập chững bước chân vào ngành Data. Vì vậy hôm nay mình viết bài này, hy vọng có thể giúp đỡ được cho các bạn phần nào. Cùng bắt đầu thôi tìm hiểu rõ về 2 ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất thế kỷ 21 này thôi! R và Python là gì? Chúng có những điểm gì giống nhau?R và Python là 02 ngôn ngữ lập trình cấp cao phổ biến trong ngành Dữ liệu. Về cơ bản, hai phần mềm mã nguồn mở này khá giống nhau: Đều miễn phí và đều phù hợp với data science tasks - từ data manipulation, automation đến BA, big data exploration… Tuy nhiên, Python là một ngôn ngữ lập trình có thể được sử dụng cho rất nhiều mục đích khác nhau, trong khi R bắt nguồn từ phân tích thống kê (statistical analysis). Nhìn chung, chúng đều khá dễ sử dụng và dễ học, ngay cả với beginners. Thực chất, câu hỏi được đặt ra ở đây không phải là bạn nên chọn ngôn ngữ gì để học, mà là bạn cần làm gì để tận dụng được cả 02 ngôn ngữ trong những use case cụ thể của mình. Vậy còn những điểm khác nhau của R và Python thì sao?Những điểm mạnh của R
Bản thân mình là một người cũng có vài năm kinh nghiệm làm việc ở các vị trí liên quan đến data trong các ngân hàng và sử dụng R trong công việc hàng ngày, mình cảm thấy R dễ học (trong thời gian ngắn), trực quan dữ liệu đẹp và có giao diện tương tác thân thiện (VD như environment, console, history, packages…) Tại sao chọn Python?
Tại sao không dùng cả 2?Có rất nhiều yếu tố cần được xem xét khi lựa chọn giữa 02 ngôn ngữ này, ví dụ như điểm mạnh và yếu của từng ngôn ngữ; nền tảng sẵn có của bạn về lập trình; ứng dụng mà team của bạn đang sử dụng; bài toán mà bạn đang cần giải… Tuy nhiên, một người thầy từng nói với mình rằng, overlearning không bao giờ là thừa. Tại sao phải chọn khi chúng ta có thể học và sử dụng cả 02 để tận dụng hết thế mạnh của từng ngôn ngữ? Thực tế, trong R có 1 package cho phép bạn có thể thực hành code Python bên trong 1 session của R - reticulate. Các bạn có thể tự tìm hiểu cách sử dụng của package này với rất nhiều tài liệu trên mạng, hoặc nếu muốn đọc thêm bài chia sẻ của mình về R nói chung và reticulate nói riêng thì đừng ngại comment xuống phía dưới cho mình biết nhé!
Mục lục Nếu bạn làm việc trong ngành khoa học hoặc phân tích dữ liệu, bạn có thể không lạ gì về cuộc tranh luận giữa Python và R. Mặc dù cả hai ngôn ngữ đang mang lại tương lai cho cuộc sống hiện đại thông qua trí tuệ nhân tạo, machine learning (học máy) và đổi mới theo hướng khoa học - nhưng cả hai vẫn có những điểm mạnh và điểm yếu. Về cơ bản, hai phần mềm khá giống giau. Cả hai ngôn ngữ đều cho phép tải xuống miễn phí cho mọi người và đều rất phù hợp cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu - từ thao tác và tự động hóa dữ liệu đến phân tích kinh doanh và khám phá dữ liệu lớn. Sự khác biệt chính là Python là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, trong khi R bắt nguồn từ phân tích thống kê. Bây giờ, câu hỏi không phải là chọn cái nào, mà là làm thế nào để sử dụng tốt nhất cả hai ngôn ngữ lập trình cho các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Trong bài viết hãy cùng Gitiho tìm hiểu về sự khác nhau của hai ngôn ngữ này và xét xem ngôn ngữ nào phù hợp với công việc của bạn nhé! Python là gì?Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao, có mục đích chung, nhấn mạnh khả năng đọc mã. Được phát hành vào năm 1989, Python rất dễ học và là phần mềm yêu thích của các lập trình viên và nhà phát triển. Trên thực tế, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới, chỉ sau Java và C. Một số thư viện trong Python hỗ trợ các tác vụ khoa học dữ liệu, bao gồm các tác vụ sau:
Thêm vào đó, Python đặc biệt rất phù hợp để triển khai machine learning (học máy) ở quy mô lớn. Bộ thư viện học sâu và học máy chuyên biệt của nó bao gồm các công cụ như scikit-learning, Keras và TensorFlow, cho phép các nhà khoa học dữ liệu phát triển các mô hình dữ liệu phức tạp trực tiếp trên hệ thống. Python được sử dụng để tạo giao diện người dùng đồ họa và được tích hợp với các cơ sở dữ liệu như MySQL, MSSQL, v.v. Bên cạnh đó, Python còn được sử dụng để phát triển web, mạng, máy tính khoa học, tự động hóa, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều hơn nữa. Khoá học bổ ích nâng cao kỹ năng sử dụng Python: Phân tích dữ liệu với lập trình Python From Zero to Hero R là gì?R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở được tối ưu hóa để phân tích thống kê và hiển thị dữ liệu. Được phát triển vào năm 1992, R có một hệ sinh thái phong phú với các mô hình dữ liệu phức tạp và các công cụ để báo cáo dữ liệu. Vào lần đếm cuối cùng, hơn 13.000 gói R đã có sẵn thông qua mạng lưu trữ R toàn diện (CRAN) để phân tích chuyên sâu.R phổ biến với các học giả và nhà nghiên cứu khoa học dữ liệu vì nó cung cấp nhiều loại thư viện và công cụ để thực hiện những công việc sau:
R thường được sử dụng trong RStudio, một môi trường phát triển tích hợp (IDE) để phân tích, hiển thị và báo cáo thống kê được đơn giản hóa. Ứng dụng R có thể được sử dụng trực tiếp và tương tác trên web thông qua Shiny. Khóa học tất tần tật về ngôn ngữ R: Thống kê, phân tích dữ liệu và lập mô hình với R So sánh Python với RĐiểm giống nhau giữa R và Python
Sự khác biệt chính giữa R và PythonMặc dù R vs Python phổ biến cho một mục đích tương tự, tức là phân tích dữ liệu và học máy. Cả hai ngôn ngữ đều có các tính năng khác nhau. Mỗi ngôn ngữ cung cấp những ưu và nhược điểm khác nhau. Ngày nay, cả R vs Python đều là những lựa chọn phổ biến trên thị trường. Chúng ta hãy cùng thảo luận về sự khác biệt chính giữa Lập trình R và Python để biết cái nào là tốt nhất và phù hợp với bạn hơn nhé! Đầu tiên, R tập trung vào ngôn ngữ mã hóa được xây dựng chỉ để thống kê và phân tích dữ liệu, trong khi Python có tính linh hoạt với các gói để điều chỉnh dữ liệu. Python là một ngôn ngữ đa mục đích, giống như C ++ và Java, với cú pháp dễ đọc, dễ học. Các lập trình viên sử dụng Python để đi sâu vào phân tích dữ liệu hoặc sử dụng học máy trong các môi trường sản xuất mở rộng. Ví dụ: bạn có thể sử dụng Python để xây dựng tính năng nhận dạng khuôn mặt vào API di động của mình hoặc để phát triển ứng dụng học máy. Mặt khác, R được xây dựng bởi các nhà thống kê và tập trung nhiều vào các mô hình thống kê và phân tích chuyên biệt. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng R để phân tích thống kê chuyên sâu, chỉ được hỗ trợ bởi một vài dòng mã và hình ảnh hóa dữ liệu đẹp mắt. Ví dụ: bạn có thể sử dụng R để phân tích hành
vi của khách hàng hoặc nghiên cứu bộ gen. Chúng ta hãy xem xét một số điểm khác biệt chính:
Bảng so sánh hai phần mềm R và PythonChúng ta cùng thảo luận về sự khác biệt lớn nhất giữa R và Python.
Python và R: Cái nào phù hợp với bạn?Để lựa chọn được ngôn ngữ phù hợp bạn phải dựa vào tình huống công việc của bạn. Dưới đây là một số điều cần xem xét:
Lưu ý rằng nhiều công cụ, chẳng hạn như Microsoft Machine Learning Server, hỗ trợ cả R và Python. Đó là lý do tại sao hầu hết các tổ chức sử dụng kết hợp cả hai ngôn ngữ và cuộc tranh luận giữa R và Python là vô ích. Trên thực tế, bạn có thể tiến hành phân tích và khám phá dữ liệu giai đoạn đầu trong R và sau đó chuyển sang Python khi xuất xưởng một số sản phẩm dữ liệu. Kết luậnCả hai ngôn ngữ R và Python đều có ưu và nhược điểm của chúng. Python dường như phổ biến hơn một chút đối với các nhà khoa học dữ liệu, còn R được phát triển để phân tích thống kê. Trong khi Python là một ngôn ngữ có mục đích chung để phát triển ứng dụng. Cả hai ngôn ngữ đều cung cấp nhiều loại thư viện ứng dụng trong các trường hợp khác nhau. Do đó, việc lựa chọn sử dụng ngôn ngữ nào hoàn toàn phụ thuộc vào yêu cầu của người dùng. Hy vọng bạn đã hiểu rõ và áp dụng thành công cho công việc của mình. Đừng quên theo dõi chúng mình để xem thêm các bài viết bổ ích khác nhé! |