Hướng dẫn which is more efficient python or r? - cái nào hiệu quả hơn python hay r?

Python và R đã tự đặt tên cho mình là đối thủ cạnh tranh hàng đầu trong thế giới khoa học dữ liệu về khả năng điều hướng và xử lý dữ liệu liền mạch. Nhưng điều gì làm cho các ngôn ngữ này khác biệt với nhau?

Python vs r so sánh 🔗 🔗

Python 🔗

Được đặt theo tên của nhóm hài kịch Anh Monty Python, Python là một ngôn ngữ lập trình cấp độ cao, theo thủ tục, được thiết kế bởi nhà khoa học máy tính Hà Lan Guido Van Rossum. Python được phát hành vào năm 1991 với các thuộc tính được đánh máy đa, nguồn mở và động lực, và từ đó đã trở thành một lựa chọn chính cho phát triển web, khoa học dữ liệu và học máy.

R 🔗 🔗

R, mặt khác, đã có một liên lạc cá nhân hơn để đặt tên. Được đặt theo tên của những người sáng tạo của nó, Ross Ihaka và Robert Gentleman, R lần đầu tiên xuất hiện vào năm 1993 trong khi Ihaka và quý ông ở Đại học Auckland, như một ngôn ngữ lập trình nguồn mở, đa năng, được đánh máy.

R thực sự là hình thức thực hiện - hoặc hiện đại hóa - của ngôn ngữ lập trình S, được phát triển vào năm 1976 thành ý tưởng biến thành phần mềm, nhanh chóng và an toàn. Nó được phát triển chỉ cho điện toán thống kê và đã trở thành một ngôn ngữ cực kỳ phổ biến cho khoa học dữ liệu.

Vì vậy, chúng tôi có một ngôn ngữ đa chức năng và một ngôn ngữ cụ thể, bây giờ là thời gian để xem cách họ so sánh. Đầu tiên, tôi sẽ đưa ra cách mỗi ngôn ngữ làm việc cho người mới bắt đầu và chuyên gia, sau đó chia nhỏ tiền lương, hiệu suất, tốt nhất cho khoa học dữ liệu, học máy và bạn!

R vs Python: Cái nào dễ học nhất và linh hoạt hơn? 🔗 🔗

Python được ca ngợi là ngôn ngữ mới bắt đầu, nhưng nó rất hữu ích cho tất cả các cấp độ kỹ năng.

Python được thiết kế để đơn giản nhưng mạnh mẽ, và kết quả là, nó dễ đọc và trực quan. Nó đọc giống như tiếng Anh và sử dụng thụt vào để hiển thị ý nghĩa, thay vì dấu ngoặc, bắt chước văn bản tự nhiên.

Python cũng đi kèm với một thư viện tiêu chuẩn quá mức, hoàn hảo để chế tạo mã dễ dàng và gỡ lỗi. Ngay cả khi bạn tiến tới các kỹ thuật tiên tiến hơn, họ vẫn dễ dàng nhận được. Ưu điểm lớn nhất của Python, là tính linh hoạt của nó, việc học hỏi dễ dàng như thế nào và cách biết Python có thể làm việc làm cho bạn.

Python là một ngôn ngữ đa năng, vì vậy về lý thuyết, bạn có thể tạo ra bất cứ điều gì bạn muốn. Và điều này đặc biệt hoạt động tốt với các lĩnh vực thử nghiệm như học máy, nơi bạn cần tạo ra các chương trình và nguyên mẫu mới. Nó cũng có thể được sử dụng như một ngôn ngữ kịch bản, tự động hóa việc thực hiện các nhiệm vụ, hoàn hảo để phát triển back-end.

R khác nhau về tính đơn giản và linh hoạt của nó.

Nó rất thân thiện với người mới bắt đầu, ít nhất là lúc đầu, nhưng một khi bạn bắt đầu vào lãnh thổ tiên tiến hơn, điều đó trở nên khó khăn. Tuy nhiên, nếu bạn có mã hóa kinh nghiệm thì nó không nên đặt ra quá nhiều vấn đề.

R là lý tưởng để tạo ra các mô hình thống kê nhẹ và đi kèm với nhiều tính năng sẵn sàng như các bài kiểm tra và mô hình trước. Sức mạnh thực sự của R, mặc dù tập trung vào số liệu thống kê.

R là linh hoạt như Python, nhưng mọi khía cạnh của ngôn ngữ này đều hướng đến lập trình thống kê và làm cho phân tích thống kê và trực quan hóa chất lỏng và không gây đau đớn. Nếu bạn bảo mật trong ý tưởng trở thành một nhà thống kê hoặc làm việc chủ yếu với số liệu thống kê, thì nó không tốt hơn thế này.

Nhìn chung, Python là một người mới bắt đầu tốt hơn và ngôn ngữ chuyên gia nếu bạn muốn các lựa chọn nghề nghiệp đa dạng và muốn thêm một ngôn ngữ ổn định và an toàn vào vành đai công cụ của bạn. Tuy nhiên, nếu bạn làm việc, hoặc muốn làm việc, với số liệu thống kê, thì hãy đi thẳng đến R. Python is a better beginner and expert language if you want diverse career options and want to add a stable and safe language to your tool belt. However, if you work, or want to work, with statistics, then head straight to R.

Nhận một công việc back-end mà không cần chi 10 nghìn đô la cho một bootcamp

Hướng dẫn which is more efficient python or r? - cái nào hiệu quả hơn python hay r?

  • Tìm hiểu Python, JavaScript và GO
  • Xây dựng các dự án chuyên nghiệp mà bạn cần để tìm được công việc đầu tiên của mình
  • Dành khoảng 6 tháng (khi hoàn thành bán thời gian)
  • Giá thấp tới $ 24/tháng*
  • Không mạo hiểm. Hủy bất cứ lúc nào.

R vs Python cho khoa học dữ liệu 🔗 🔗

Cả hai ngôn ngữ đều phổ biến cho khoa học dữ liệu, nó chỉ phụ thuộc vào loại khoa học dữ liệu mà bạn đang làm.

Python là tuyệt vời cho các chức năng toán học và dữ liệu lớn. Cùng với việc là một ngôn ngữ mạnh mẽ, nó có các thư viện như Numpy cho toán học, gấu trúc cho cấu trúc dữ liệu, keras để mô hình hóa và scikit-learn là thư viện tiêu chuẩn ngành cho các dự án khoa học dữ liệu Python-cũng như nhiều người khác tập trung vào trực quan hóa dữ liệu và khai thác dữ liệu.

Bạn cũng có thể đọc bài viết của chúng tôi về Python for Data Science

Nó cũng có một cộng đồng lớn và chào đón, hoàn hảo như một ngôn ngữ nguồn mở vì nó có nghĩa là tài nguyên miễn phí vô tận.

Ngoài ra, sự vĩ đại của R, trong khoa học dữ liệu nằm ở dữ liệu thống kê. Nó có một tập hợp các gói gọi là Tidyverse, là các công cụ mạnh mẽ nhưng dễ học để nhập, thao tác, trực quan hóa và báo cáo về dữ liệu.

Sự khác biệt thực sự cho R là nó là một ngôn ngữ lập trình cho những người không lập trình. Nghĩ rằng các nhà nghiên cứu, học giả và bất cứ ai sử dụng số liệu thống kê, nhưng không nhất thiết là một nhà phát triển của người Hồi giáo. R cho phép những người dùng này dễ dàng truy cập vào trực quan hóa dữ liệu cao cấp và biểu đồ.

R cũng có gói sáng bóng cho các sáng tạo bảng điều khiển, cho phép những người có ít kinh nghiệm kỹ thuật dễ dàng chế tạo và xuất bản bảng điều khiển để chia sẻ với các đồng nghiệp.

Nhìn chung, nếu bạn có một nhóm các lập trình viên chuyên dụng sẽ được hưởng lợi từ việc sử dụng ngôn ngữ đa năng như Python, thì hãy chọn Python. Nhưng, nếu bạn không dành riêng cho lập trình, thì R là lựa chọn tốt hơn., if you have a team of dedicated programmers that will benefit from the use of a multipurpose language like Python, then choose Python. But, if you’re not dedicated to programming, then R is a better choice.

R vs Python Mức lương 🔗 🔗

Trong khi giá phù hợp cho cả R và Python, Python có ưu thế nhẹ.

Python chỉ tiếp tục phát triển phổ biến và nhu cầu từ các nhà phát triển và các công ty. Vì vậy, trên hết là có một điểm nhập cảnh dễ dàng và ngôn ngữ đa năng, với Python bạn đã thiết lập cho một tương lai bận rộn.

Trong cuộc khảo sát của nhà phát triển Stack Overflow, các nhà phát triển Python của Hoa Kỳ đã kiếm được 120 nghìn đô la một năm và các nhà phát triển R kiếm được 109 nghìn đô la. Và trong cùng một cuộc khảo sát, Python đã được các nhà phát triển bầu chọn là ngôn ngữ được yêu thích nhiều nhất và thứ ba được yêu thích nhất, trong khi R chỉ đứng ở vị trí thứ 14 và 16.

Mặc dù có vẻ như Python là người chiến thắng rõ ràng, tôi lập luận rằng điều này phản ánh sự khác biệt giữa ngôn ngữ đa năng và ngôn ngữ cụ thể về miền. R tập trung vào một thị trường thích hợp rất cụ thể, do đó, nó tự nhiên có đối tượng nhỏ hơn, trong khi Python đang đạt được nhiều lập trình viên và công ty.

Điều đó nói rằng, Python cung cấp một sự lựa chọn toàn diện hơn và tiết mục tốt hơn với các nhà phát triển.

Kết luận: Python tốt hơn cho mức lương cao hơn và theo yêu cầu nhiều hơn bởi các nhà tuyển dụng. Python is better for higher salaries and is more in-demand by employers.

Một con đường đơn giản đến sự nghiệp của bạn trong phát triển back-end

Hướng dẫn which is more efficient python or r? - cái nào hiệu quả hơn python hay r?

Tốc độ của các khóa học JavaScript, Python và Go của Boot.Dev đã hoàn hảo cho tôi. Cộng đồng đa dạng trong Discord là một vụ nổ, và các thành viên khác nhanh chóng giúp đỡ với các câu trả lời và giải thích chi tiết.

- Daniel Gerep từ Cassia, Brasil

R vs Python Performance 🔗 🔗

Thông thường, với hiệu suất, có một người chiến thắng rõ ràng, nhưng mọi thứ đã được cắt rất sạch sẽ lần này. Điều này là do Python thực hiện một loạt các chức năng, trong khi R chủ yếu được giữ để phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

Ngoài ra, cả hai ngôn ngữ này đều không chuyên về các ứng dụng sử dụng nhiều hiệu suất và tập trung vào việc xử lý các bộ dữ liệu lớn và các chương trình nặng CPU. Tuy nhiên, trong nỗ lực tập trung sự hiểu biết của chúng tôi về hiệu suất, chúng tôi sẽ xem xét cách họ thực hiện trong học máy.

Dưới đây là điểm chuẩn R v vs Python trong số họ chạy một đường ống học máy đơn giản và kết quả cho thấy Python chạy nhanh hơn 5,8 lần so với R cho trường hợp sử dụng này.

Python được biết đến trong ngành là ngôn ngữ dựa trên hiệu suất, nhưng cú pháp đơn giản của nó cho phép giải thích trơn tru các chủ đề và mã không biến chứng. Ngoài ra còn có việc triển khai Python hỗ trợ biên dịch và do đó tăng hiệu suất, như PYPY, sử dụng trình biên dịch JIT. Tuy nhiên, không phải tất cả các gói làm việc với nó.

Cùng với việc thực hiện tốt hơn, Python cũng mã hóa nhanh hơn. Cú pháp đơn giản của nó cho phép bạn tạo các ứng dụng sạch nhanh, mà không xử lý mã nguồn quá mức.

R phức tạp hơn trong hiệu suất đó phụ thuộc rất nhiều vào cách bạn sử dụng mã. Với R, một nhiệm vụ có thể được viết theo nhiều cách và vẫn hoạt động, vì vậy bạn cần đảm bảo rằng bạn đang viết nhiệm vụ hiệu quả nhất có thể. Điều này ảnh hưởng tiêu cực đến thời gian mã hóa, cộng với thực tế phải mất nhiều thời gian hơn để điều hướng các gói R.

Kết luận: Python, tập trung vào sự đơn giản giúp mang lại cho nó một lợi thế trong thời gian thực hiện và mã hóa. Python’s focus on simplicity helps give it an edge during performance and coding time.

R vs Python cho học máy 🔗 🔗

Tất cả các thư viện tuyệt vời giúp Python với khoa học dữ liệu cũng có ích cho việc học máy và học sâu, khiến cho việc chạy bất kỳ thuật toán học máy nào trong Python.

Chúng bao gồm Scikit-Learn, là thư viện một cửa cho học máy bằng cách hỗ trợ các nhiệm vụ được giám sát và không giám sát. Và sau đó, Google Google nổi tiếng Thư viện Deep Library Tensorflow để xây dựng các mạng lưới thần kinh.

Cú pháp đơn giản của Python cũng hoạt động hoàn hảo ở đây, vì việc học máy rất thử nghiệm và một ngôn ngữ có thể đọc được ổn định làm tăng thêm tính nhất quán cho lĩnh vực này. Cũng như thực tế, chỉ có một cách để mã hóa một nhiệm vụ, vì vậy toàn bộ nhóm tương tác với chương trình theo cùng một cách.

Bạn có thể sử dụng Python để lập trình kịch bản hoặc lập trình hướng đối tượng và nó độc lập với nền tảng, làm cho nó cực kỳ linh hoạt. Nó cũng được giải thích, do đó, không cần phải biên dịch lại mã nguồn và các nhà phát triển có thể thực hiện các thay đổi nhanh chóng.

Với khoa học dữ liệu và học máy có liên quan chặt chẽ với nhau, bạn đã nghĩ rằng R cũng sẽ hoạt động tốt ở đây, tuy nhiên, R chỉ không có sự hỗ trợ tương tự. R thực sự là một công cụ thống kê được sử dụng bởi các học giả, kỹ sư, nhà khoa học và những người không có bất kỳ nền tảng lập trình nào hoàn toàn cần khám phá và thử nghiệm dữ liệu.

Nhìn chung, Python là vô song khi xử lý các dự án quy mô lớn và học máy.

R vs Python cho phát triển back-end 🔗 🔗

Mặc dù Python đã tiếp tục trở thành ngôn ngữ hàng đầu cho việc học máy, nhưng ban đầu nó được tạo ra như một ngôn ngữ phát triển phần mềm. Cụ thể hơn là một ngôn ngữ phát triển web back-end, trong đó trọng tâm là cách logic kinh doanh tương tác với cơ sở dữ liệu.

Các thuộc tính độc lập với nền tảng, kịch bản và có thể đọc được của Python làm cho nó tuyệt vời để chế tạo các máy chủ back-end và các trang web động phía máy chủ. Python có một hệ sinh thái phong phú của các thư viện và khung cho phép bạn truy cập vào mã viết sẵn, bạn có thể thực hiện một cách liền mạch, cắt giảm thời gian mã hóa.

Nó tương thích với các khung web như Django, Flask và Chai, giúp định tuyến URL, phản hồi và yêu cầu HTTP, truy cập cơ sở dữ liệu và bảo mật.

Số lượng tài nguyên Python có là vô tận, và trước khi bạn truy cập vào cộng đồng khổng lồ của nó đầy đủ các hỗ trợ nguồn mở và tập trung vào kinh doanh.

Thành thật mà nói, R chỉ đơn giản là một ngôn ngữ back-end. Khía cạnh duy nhất có thể được sử dụng cho công việc back-end là gói sáng bóng của nó, có thể tạo các ứng dụng web cho các trang web, nhưng nó không có nghĩa là phát triển các trang web.

R được phát triển bởi các nhà thống kê cho các nhà thống kê để làm cho mô hình hóa dữ liệu và trực quan hóa tốt hơn. Không phải là một ngôn ngữ lập trình dễ dàng hoặc để thành thạo ngành công nghiệp lập trình. Vì vậy, theo một nghĩa nào đó, nó gần như cảm thấy giống như một công cụ hơn là một ngôn ngữ-chỉ là một công cụ được trả lương rất tốt.

Kết luận: Python là người chiến thắng rõ ràng cho sự phát triển back-end, nhưng cũng nếu bạn muốn truy cập vào điều này, cộng với một loạt các tùy chọn khác. Python is the clear winner for back-end development, but also if you want to access this, plus a wide range of other options.

Học phát triển back-end đúng cách

Kỹ năng khoa học máy tính sẽ giúp bạn phỏng vấn. Một danh mục đầu tư của các dự án sẽ giúp bạn được thuê.

R vs Python: Phán quyết cuối cùng 🔗 🔗

Khi chọn giữa R và Python, điều chính bạn cần tập trung vào là mục tiêu của bạn. Bởi vì các ngôn ngữ này cung cấp giá trị tương tự, nên nó muốn tìm ra ngôn ngữ nào là tốt nhất.

Bạn có muốn làm việc trong một vai trò nhà phát triển? Bạn có muốn linh hoạt khi nói đến cơ hội nghề nghiệp không? Bạn có thích môi trường làm việc hiện đại, như khởi nghiệp và các lĩnh vực thử nghiệm như khoa học dữ liệu không? Nếu vậy, thì chắc chắn sẽ chọn Python và tận dụng tất cả các tính năng mà nó cung cấp.

Tuy nhiên, nếu bạn muốn nghiên cứu nghiêm ngặt dữ liệu và truy cập trợ giúp thống kê, không có kế hoạch làm việc như một lập trình viên mà cần truy cập vào các khả năng lập trình và lên kế hoạch làm việc - hoặc làm việc - trong các cơ sở học thuật hoặc kỹ thuật, thì nó không nhận được Tốt hơn R.

Cuối cùng, cả hai ngôn ngữ đều cung cấp các nguồn lực, lợi ích và sự nghiệp tuyệt vời, nhưng mục tiêu của bạn cần phải phù hợp với chúng để tận dụng tối đa ngôn ngữ.

Nếu bạn đang tìm cách học Python, chúng tôi đã thiết kế khóa học Python để dạy cho bạn các nguyên tắc cơ bản và đạt đến cấp độ kỹ năng trung gian. Từ đó, bạn sẽ có các công cụ bạn cần để có được một công việc Python cấp nhập cảnh. Nếu bạn đã giảm các nguyên tắc cơ bản, chúng tôi cũng có một khóa học cấu trúc dữ liệu và khóa học thuật toán nâng cao để hoàn thiện các kỹ năng trăn của bạn., we designed our Learn Python course to teach you the fundamentals and reach an intermediate skill level. From there, you’ll have the tools you need to land an entry-level Python job. If you’ve already got the fundamentals down, we also have a data structures course and advanced algorithms course to finetune your Python skills.

Các khóa học của chúng tôi hoàn toàn tương tác, trong đó bạn mã hóa câu trả lời cho từng thử thách bài học, mang đến cho bạn trải nghiệm thực tế trong các kịch bản bắt chước thực tế. Học bằng cách làm là cách hiệu quả nhất để theo dõi nhanh việc học của bạn và có đủ điều kiện và làm việc trong vai trò mã hóa trong mơ của bạn.

Python nhanh hơn R?

Dưới đây là điểm chuẩn R v vs Python trong số họ chạy một đường ống học máy đơn giản và kết quả cho thấy Python chạy nhanh hơn 5,8 lần so với R cho trường hợp sử dụng này.5.8 times faster than R for this use-case.

Tại sao R được ưa thích hơn Python?

Nhưng Python là một ngôn ngữ lập trình rất linh hoạt có mục đích chung, trong khi R được thiết kế dành riêng cho điện toán và phân tích dữ liệu thống kê.Do đó, các nhà phân tích dữ liệu thông minh hơn luôn sử dụng Python hoặc R theo nhu cầu chính xác của các dự án riêng lẻ.R is designed specifically for statistical computing and data analysis. Hence, the smarter data analysts always use Python or R according to precise needs of individual projects.