Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đề cập đến các tính năng chính của Python và SQL, những điểm tương đồng và khác biệt chính của chúng cũng như bạn nên chọn cái nào trước để bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu của mình
Javier Canales Luna
12 phút
Dữ liệu văn bản trong Python Cheat Sheet
Chào mừng bạn đến với bảng gian lận của chúng tôi để làm việc với dữ liệu văn bản trong Python. Chúng tôi đã biên soạn một danh sách các hàm và gói hữu ích nhất để dọn dẹp, xử lý và phân tích dữ liệu văn bản trong Python, cùng với các ví dụ và giải thích rõ ràng, vì vậy bạn sẽ có mọi thứ cần biết về cách làm việc với dữ liệu văn bản trong Python.
Hướng dẫn về tập hợp và lý thuyết tập hợp trong Python
Tìm hiểu về bộ Python. chúng là gì, cách tạo chúng, khi nào sử dụng chúng, các chức năng tích hợp và mối quan hệ của chúng với các hoạt động lý thuyết thiết lập
Hướng dẫn về gấu trúc. Khung dữ liệu trong Python
Khám phá phân tích dữ liệu với Python. Pandas DataFrames giúp thao tác dữ liệu của bạn dễ dàng, từ việc chọn hoặc thay thế các cột và chỉ mục để định hình lại dữ liệu của bạn
R đưa ra một CRAN và hàng trăm gói thay thế để thực hiện một tác vụ, nhưng chúng ít được chuẩn hóa hơn. Do đó, API và cách sử dụng của nó rất khác nhau, khiến việc tìm hiểu và kết hợp trở nên khó khăn.
Ngoài ra, tác giả của các gói chuyên dụng cao trong R thường là các nhà khoa học và nhà thống kê chứ không phải lập trình viên. Điều này có nghĩa là kết quả chỉ đơn giản là một tập hợp các công cụ chuyên biệt được thiết kế cho một mục đích cụ thể, chẳng hạn như phân tích dữ liệu trình tự DNA hoặc thậm chí phân tích thống kê được xác định rộng rãi
Tuy nhiên, các gói của R ít trộn lẫn hơn so với Python. Hiện tại, một số nỗ lực đang được thực hiện để sắp xếp các bộ công cụ, chẳng hạn như cái gọn gàng, tập hợp các gói hoạt động tốt với nhau và sử dụng các tiêu chuẩn mã hóa tương tự. Khi nói đến Python, các gói của nó có thể tùy chỉnh và hiệu quả hơn, nhưng chúng thường ít chuyên biệt hơn đối với các tác vụ phân tích dữ liệu
Tuy nhiên, Python có một số công cụ vững chắc cho khoa học dữ liệu như scikit-learning, Keras [ML], TensorFlow, pandas, NumPy [thao tác dữ liệu], matplotlib, seaborn và plotly [trực quan hóa]. Mặt khác, R có dấu mũ [ML], gọn gàng [thao tác dữ liệu] và ggplot2 [tuyệt vời cho trực quan hóa]
Hơn nữa, R có Shiny để triển khai ứng dụng nhanh chóng, trong khi với Python, bạn sẽ phải nỗ lực hơn một chút. Python cũng có các công cụ tích hợp với cơ sở dữ liệu tốt hơn R, quan trọng nhất là Dash
Nói một cách đơn giản, Python sẽ là lựa chọn lý tưởng nếu bạn dự định xây dựng một ứng dụng chính thức, mặc dù cả hai lựa chọn đều tốt cho bằng chứng về khái niệm. R đi kèm với các gói chuyên dụng cho mục đích thống kê và Python gần như không mạnh bằng trong lĩnh vực cụ thể này. Ngoài ra, R rất giỏi trong việc thao tác dữ liệu từ hầu hết các kho lưu trữ dữ liệu phổ biến
Một khía cạnh khác đáng nói ở đây là khả năng bảo trì. Python cho phép bạn tạo, sử dụng, phá hủy và sao chép một loạt môi trường hoang dã và sống động, mỗi môi trường được cài đặt các gói khác nhau. Với R, đây là một thách thức, chỉ trở nên trầm trọng hơn do sự không tương thích của gói
Các chuyên gia thường sử dụng Jupyter Notebook, một công cụ phổ biến để viết kịch bản, khám phá nhanh và lặp lại phát triển mã giống như bản phác thảo. Nó hỗ trợ kernel của cả R và Python, nhưng điều đáng nói là bản thân công cụ này đã được viết và bắt nguồn từ hệ sinh thái Python
Tự hỏi nên chọn ngôn ngữ lập trình nào cho dự án khoa học dữ liệu tiếp theo của bạn? . R cho khoa học dữ liệu sẽ giúp bạn hiểu sự khác biệt giữa R và Python và đưa ra quyết định đúng đắn cho lộ trình học tập khoa học dữ liệu của bạn.
Data Science Project-TalkingPhát hiện gian lận theo dõi quảng cáo dữ liệu
Mã giải pháp có thể tải xuống. video giải thích. Hô trợ ky thuật
bắt đầu dự ánVới mọi ngành tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ – việc xử lý dữ liệu yêu cầu các công cụ lập trình tinh vi và mạnh mẽ hơn như ngôn ngữ Python và R. Python và R là một trong những ngôn ngữ lập trình nguồn mở phổ biến mà một nhà khoa học dữ liệu phải biết để theo đuổi sự nghiệp béo bở trong khoa học dữ liệu
Python so với. R cho Khoa học dữ liệu. Những thứ cơ bản
Python phổ biến như một ngôn ngữ lập trình đa năng, trong khi R phổ biến vì các tính năng tuyệt vời của nó, chẳng hạn như trực quan hóa dữ liệu và tính toán thống kê. Tại ProjectPro, các chuyên gia dự án của chúng tôi thường nhận được câu hỏi từ những người học tiềm năng về những gì họ nên học, Python hay R?
Ngôn ngữ Python và R đứng đầu danh sách các công cụ tính toán thống kê thiết yếu trong số các kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu thường tranh luận về thực tế là cái nào có giá trị hơn, Python hay R. Tuy nhiên, cả hai ngôn ngữ lập trình đều có các tính năng chính chuyên biệt bổ sung cho nhau
Khoa học dữ liệu với ngôn ngữ lập trình Python
Khoa học dữ liệu bao gồm một số hoạt động khác nhau nhưng có liên quan đến nhau, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, phân tích thống kê, xây dựng mô hình dự đoán, truy cập và thao tác dữ liệu, tính toán thống kê, xây dựng mô hình giải thích, trực quan hóa dữ liệu và tích hợp mô hình vào hệ thống sản xuất. Lập trình Python cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu một bộ thư viện giúp họ thực hiện tất cả các thao tác này.
Python là ngôn ngữ có mục đích chung cho khoa học dữ liệu đã trở nên phổ biến rộng rãi nhờ cú pháp dễ đọc và khả năng hoạt động trong các hệ sinh thái khác nhau. Lập trình Python có thể giúp các lập trình viên chơi với dữ liệu bằng cách cho phép họ làm bất cứ điều gì họ cần với dữ liệu - phân tích dữ liệu, trộn dữ liệu, sắp xếp dữ liệu, quét trang web, xây dựng ứng dụng web, kỹ thuật dữ liệu, v.v. Python giúp các lập trình viên dễ dàng viết mã mạnh mẽ, quy mô lớn, có thể bảo trì.
Không giống như ngôn ngữ R, Python không có các gói dựng sẵn. Tuy nhiên, nó hỗ trợ các thư viện như Scikit, Numpy, Pandas, Scipy và Seaborn mà các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng để thực hiện các tác vụ thống kê và học máy thực tế
Tại sao học Python cho khoa học dữ liệu?
Tìm bên dưới những lý do thuyết phục nhất để học python cho khoa học dữ liệu.
Thân thiện với người mới bắt đầu. Python thân thiện với người dùng vì cú pháp dễ hiểu và đường cong học tập trơn tru, tuyến tính. Tập trung vào khả năng đọc mã, Python đọc giống như ngôn ngữ tiếng Anh và dễ hiểu cho người mới bắt đầu.
Ngôn ngữ đa mục đích. Việc sử dụng python không giới hạn trong cộng đồng khoa học dữ liệu. Nhiều nhà phát triển sử dụng nó để xây dựng nhiều loại ứng dụng, làm cho nó có thể sử dụng được trong nhiều tác vụ khác nhau trong nền tảng khoa học máy tính, từ CGI và phát triển web, thử nghiệm và tự động hóa hệ thống cũng như ETL cho đến chơi game
có thể mở rộng. Python là một ngôn ngữ có khả năng mở rộng cao cho các hoạt động rộng lớn, phức tạp như biên dịch các bộ dữ liệu lớn và thực hiện các thuật toán học máy và học sâu.
Khoa học dữ liệu với ngôn ngữ lập trình R
Hàng triệu nhà khoa học dữ liệu và nhà thống kê sử dụng R để giải quyết các vấn đề thách thức liên quan đến phân tích dữ liệu và tính toán thống kê. Ngôn ngữ R đã trở nên thiết yếu đối với các tổ chức tài chính và phân tích kinh doanh như LinkedIn, Twitter, Bank of America, Facebook và Google
R là ngôn ngữ lập trình nguồn mở được sử dụng rộng rãi để phân tích thống kê và biểu diễn dữ liệu trực quan. Nó có một hệ sinh thái mạnh mẽ để sử dụng trong các kỹ thuật khai thác dữ liệu và học máy điển hình. Lập trình R thực hiện phân tích thống kê trên các tập dữ liệu lớn và cung cấp nhiều tùy chọn để khám phá dữ liệu. Nó cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc sử dụng phân phối xác suất và áp dụng các bài kiểm tra thống kê khác nhau
Ngôn ngữ R có một hệ thống gói sáng tạo cho phép các nhà phát triển mở rộng chức năng lên một tầm cao mới bằng cách cung cấp mã và dữ liệu phân phối và thử nghiệm đa nền tảng. Với hơn 5K gói phát hành công khai có sẵn để tải xuống, đây là ngôn ngữ lập trình tuyệt vời để phân tích dữ liệu khám phá. Nó có thể dễ dàng tích hợp với các ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng như C, C++ và Java. Ngôn ngữ R có cú pháp hướng mảng giúp các lập trình viên dịch thuật toán sang mã dễ dàng hơn, đặc biệt là đối với các chuyên gia có nền tảng lập trình tối thiểu
Tại sao nên học R cho Khoa học dữ liệu?
Tìm bên dưới những lý do hiệu quả nhất để học R cho khoa học dữ liệu.
Tốt nhất cho trực quan hóa dữ liệu. R là một trong những công cụ tốt nhất dành cho các nhà khoa học dữ liệu trong việc trực quan hóa dữ liệu. Nó có mọi thứ mà một nhà khoa học dữ liệu cần - mô hình thống kê, thao tác dữ liệu và biểu đồ trực quan. Với lập trình R, các nhà khoa học dữ liệu có thể rút ra những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu ở nhiều chiều bằng cách sử dụng bề mặt 3D và biểu đồ nhiều bảng.
Thực hiện phân tích thống kê phức tạp. Các nhà thống kê và nhà phân tích dữ liệu sử dụng R để phân tích thống kê và quản lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn bằng cách sử dụng các mô hình học máy điển hình và khai thác dữ liệu
Tốt nhất cho nhiệm vụ phân tích dữ liệu. Ngôn ngữ R được thiết kế đặc biệt để phân tích dữ liệu với tính linh hoạt để kết hợp và kết hợp các mô hình thống kê và dự đoán khác nhau để có kết quả tốt nhất có thể. Các tập lệnh lập trình R có thể dễ dàng được tự động hóa hơn nữa để thúc đẩy triển khai sản xuất và nghiên cứu tái sản xuất
Python so với. Lập trình R cho Khoa học dữ liệu. Sự khác biệt chính
Sự khác biệt chính giữa Python và R được liệt kê bên dưới dựa trên các yếu tố bao gồm tốc độ, đường cong học tập, mức độ phổ biến, trường hợp sử dụng và môi trường phát triển tích hợp.
Python so với. r. Tốc độ
con trăn. Python, là một ngôn ngữ cấp cao, hiển thị dữ liệu nhanh hơn đáng kể. Vì vậy, khi nói đến tốc độ, python có vẻ nhanh hơn với cú pháp đơn giản hơn
R. R là ngôn ngữ lập trình cấp thấp, có nghĩa là mã dài và tăng thời gian xử lý. Do đó, làm việc với R tương đối chậm hơn so với python hoặc các ngôn ngữ lập trình khác có mã được viết kém. Tuy nhiên, có những giải pháp cho vấn đề này, như gói FastR, pqR và Penjin.
Python so với. r. Đường cong học tập
con trăn. Python là ngôn ngữ lập trình cơ bản nhất, nhấn mạnh vào tính đơn giản và khả năng đọc mã, dẫn đến quá trình học suôn sẻ. Nó phù hợp cho những người mới bắt đầu làm quen với lập trình và khoa học dữ liệu.
R. Lập trình R có đường cong học tập dốc cho các nhà phát triển không có kỹ năng lập trình ngôn ngữ thống kê trước đó hoặc nền tảng khoa học dữ liệu. Nhưng nếu bạn đã quen với các ngôn ngữ lập trình thì R cũng không quá khó để nắm bắt.
Python so với. r. Phổ biến
con trăn. Ngôn ngữ Python đã trở nên phổ biến rộng rãi nhờ cú pháp dễ đọc, giúp bạn dễ dàng học dưới sự hướng dẫn của chuyên gia. Các nhà khoa học dữ liệu có thể đạt được chuyên môn và kiến thức cũng như thành thạo lập trình với Python trong điện toán khoa học bằng cách tham gia các khóa học lập trình Python dành cho chuyên gia trong ngành
R. Ngôn ngữ R ít phổ biến hơn khi so sánh với python. Tuy nhiên, việc sử dụng ngôn ngữ này đang tăng theo cấp số nhân cho các ứng dụng kinh doanh. Nó phổ biến với những người đam mê tính toán thống kê và các khía cạnh trực quan hóa dữ liệu của phân tích dữ liệu.
Python so với. r. Trường hợp sử dụng
con trăn. Python phù hợp nhất cho học sâu, học máy và các ứng dụng web quy mô lớn và cũng được sử dụng cho những thứ khác như thử nghiệm, phát triển web và phát triển phần mềm. Sau đây là những ứng dụng phổ biến nhất của python.
Dropbox viết hoàn toàn bằng mã Python, hiện đã có gần 150 triệu người dùng đăng ký
Lập trình Python được Mozilla sử dụng để khám phá cơ sở mã rộng của nó. Mozilla phát hành một số gói nguồn mở được xây dựng bằng Python
Walt Disney sử dụng Python để nâng cao uy quyền của quy trình sáng tạo.
Một số sản phẩm đặc biệt khác được viết bằng ngôn ngữ Python là Cocos2d, Mercurial, Bit Torrent và Reddit.
R. R phù hợp cho việc học thống kê và được sử dụng để xây dựng các dự án liên quan đến phân tích và trực quan hóa thống kê. Sau đây là các ứng dụng của R.
Ford sử dụng các công cụ nguồn mở như lập trình R và Hadoop để hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu và phân tích thống kê
Gã khổng lồ bảo hiểm nổi tiếng Lloyd's sử dụng ngôn ngữ R để tạo các biểu đồ chuyển động cung cấp các báo cáo phân tích cho các nhà đầu tư
Google sử dụng lập trình R để phân tích hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo trực tuyến, dự đoán các hoạt động kinh tế và đo lường ROI của các chiến dịch quảng cáo
Facebook sử dụng ngôn ngữ R để phân tích các cập nhật trạng thái và tạo biểu đồ mạng xã hội
Zillow sử dụng lập trình R để thúc đẩy giá nhà ở
Python so với. r. Môi trường phát triển tích hợp
con trăn. Python cung cấp nhiều IDE, trong đó phổ biến nhất là Jupyter Notebooks, Spyder IDE và PyCharm.
R. Ngôn ngữ R cũng tương thích với Jupyter Notebooks. Tuy nhiên, RStudio là phần mềm R được sử dụng nhiều nhất. Người dùng R có thể sử dụng RStudio theo hai cách khác nhau. RStudio Server [thông qua trình duyệt web] và RStudio Desktop [chạy như một ứng dụng máy tính để bàn thông thường].
Python v R cho Khoa học dữ liệu
Chúng ta hãy xem xét sâu hơn về sự khác biệt chính giữa Python và R đối với khoa học dữ liệu về mặt thu thập, khám phá, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu.
Python so với. r. Thu thập dữ liệu
con trăn. Python hỗ trợ tất cả các loại định dạng dữ liệu [chẳng hạn như CVS. và tệp JSON]. Bạn cũng có thể nhập các bảng SQL vào mã Python của mình. Thư viện yêu cầu Python giúp lấy dữ liệu từ web để xây dựng bộ dữ liệu trong phát triển web trở nên đơn giản
R. Ngôn ngữ lập trình này giúp các nhà phân tích dữ liệu nhập dữ liệu từ tệp Excel, CSV và văn bản. Các tệp ở định dạng SPSS hoặc Minitab cũng có thể được chuyển đổi thành khung dữ liệu R. Tuy nhiên, khác với Python, R không đủ linh hoạt để lấy dữ liệu từ trang web.
Python so với. r. Khám phá dữ liệu
con trăn. Python cho phép bạn khám phá dữ liệu với Pandas, thư viện phân tích dữ liệu cho python. Nó cho phép người dùng lọc, sắp xếp và hiển thị dữ liệu dễ dàng. Pandas giúp bạn lưu trữ một lượng lớn dữ liệu và cung cấp nhiều tính năng để hiển thị dữ liệu đó một cách hiệu quả
R. R cũng cung cấp cho người dùng nhiều tùy chọn để khám phá dữ liệu và áp dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu. Nó có thể xử lý phân tích dữ liệu cơ bản mà không cần cài đặt các chương trình khác. Nó cũng bao gồm các bài kiểm tra và thuật toán thống kê dễ tiếp cận
Python so với. r. Mô hình hóa dữ liệu
con trăn. Python có các thư viện tiêu chuẩn để mô hình hóa dữ liệu, chẳng hạn như Numpy để phân tích mô hình số, scikit-learning cho các thuật toán học máy và
SciPy cho máy tính và tính toán khoa học.
R. Các nhà khoa học dữ liệu đôi khi dựa vào các gói bên ngoài chức năng cốt lõi của R để đánh giá mô hình cụ thể trong R. Tuy nhiên, có một số gói nhất định, chẳng hạn như Tidyverse, giúp dễ dàng hình dung, thao tác và báo cáo dữ liệu
Hãy tự tin để xây dựng các dự án end-to-end
Truy cập vào thư viện được tuyển chọn gồm hơn 250 dự án công nghiệp từ đầu đến cuối với mã giải pháp, video và hỗ trợ kỹ thuật
Yêu cầu bản trình diễnPython so với. r. Trực quan hóa dữ liệu
con trăn. Python không có khả năng mở rộng để trực quan hóa dữ liệu phức tạp khi so sánh với R. Tuy nhiên, người dùng python sử dụng các thư viện như Matplotlib, Pandas và Seaborn để tạo các biểu đồ và đồ thị cơ bản
R. R tốt hơn nhiều so với Python về mặt trực quan hóa dữ liệu. R được thiết kế để hiển thị các kết quả phân tích thống kê, với mô-đun đồ họa cơ bản giúp việc xây dựng các biểu đồ và sơ đồ cơ bản trở nên đơn giản. ggplot2 cũng có thể được sử dụng để tạo các biểu đồ nâng cao hơn, chẳng hạn như các biểu đồ phân tán phức tạp với các đường hồi quy
Tại sao Python tốt hơn R cho Khoa học dữ liệu?
Python, một ngôn ngữ có mục đích chung, có thể được sử dụng cho nhiều thứ khác nhau, chẳng hạn như khoa học dữ liệu, phát triển web, chơi game, v.v. Trong khi đó, R chỉ giới hạn trong thống kê và phân tích. Nhiều nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển phần mềm chọn python thay vì R vì nó.
khả năng đọc. Python cực kỳ dễ đọc và dễ hiểu.
Phổ biến. Một trong những ngôn ngữ lập trình nguồn mở phổ biến nhất dành cho các nhà khoa học dữ liệu.
Sự đơn giản. Python được biết đến với cú pháp đơn giản và dễ đọc.
Khả năng xây dựng các dự án chất lượng. Hầu hết các dự án khoa học dữ liệu và học sâu đều được thực hiện bằng mã python.
Màn thể hiện đáng tin, sự thể hiện đáng tin. Python đảm bảo hiệu suất đáng tin cậy ở từng giai đoạn phát triển của nó.
R đấu với. Python cho máy học
Cả python và R đều tuyệt vời cho máy học và trí tuệ nhân tạo. Nhưng các chuyên gia cho rằng python mang lại một chút lợi thế so với R trong học máy. Điều này là do những lý do sau đây.
Các thư viện python dành cho máy học, chẳng hạn như scikit-learning, TensorFlow và Keras, giúp việc xây dựng các mô hình từ đầu trở nên đơn giản.
Với python, việc tích hợp với các ngôn ngữ khác dễ dàng hơn.
Python cũng tốt hơn về mặt sử dụng bộ nhớ.
Sự khác biệt giữa R và Python ở dạng bảng
con trăn
R
Mục đích tồn tại
Python là ngôn ngữ có mục đích chung cho khoa học dữ liệu đã trở nên phổ biến rộng rãi nhờ cú pháp dễ đọc và khả năng hoạt động trong các hệ sinh thái khác nhau
R là ngôn ngữ lập trình nguồn mở được sử dụng rộng rãi để phân tích thống kê và biểu diễn dữ liệu trực quan
Tốc độ
Python dường như nhanh hơn với cú pháp đơn giản hơn
R tương đối chậm hơn python hoặc các ngôn ngữ lập trình khác có mã được viết kém.
Học tập
Đường cong
Python nhấn mạnh tính đơn giản và khả năng đọc mã, dẫn đến quá trình học suôn sẻ.
Lập trình R có đường cong học tập dốc cho các nhà phát triển không có kỹ năng lập trình ngôn ngữ thống kê trước đó.
Phổ biến
Python đã trở nên phổ biến rộng rãi nhờ cú pháp dễ đọc của nó, khiến nó dễ học dưới sự hướng dẫn của chuyên gia.
R ít phổ biến hơn khi so sánh với python. Tuy nhiên, việc sử dụng ngôn ngữ này đang tăng theo cấp số nhân cho các ứng dụng kinh doanh
Đặc trưng
Mã nguồn mở
thân thiện với người mới bắt đầu
đa mục đích
có thể mở rộng
Mã nguồn mở
Tốt nhất để trực quan hóa dữ liệu
Phân tích thống kê phức tạp
Nhiệm vụ phân tích dữ liệu
Thư viện và Gói
NUMPY/SCIPY
GẤU TRÚC
SCIKIT-HỌC
MÔ HÌNH THỐNG KÊ
MATPLOTLIB
THẢM
GGVIS, GGPLOT2
STRINGR
VƯỜN BÁCH THÚ
PLYR, DPLYR
Các ứng dụng
Mozilla sử dụng lập trình Python để khám phá cơ sở mã rộng của nó. Mozilla phát hành một số gói nguồn mở được xây dựng bằng Python
Dropbox được viết hoàn toàn bằng mã Python hiện đã có gần 150 triệu người dùng đăng ký
Walt Disney sử dụng Python để nâng cao uy quyền của quy trình sáng tạo.
Một số sản phẩm đặc biệt khác được viết bằng ngôn ngữ Python là Cocos2d, Mercurial, Bit Torrent và Reddit.
Ford sử dụng các công cụ nguồn mở như lập trình R và Hadoop để hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu và phân tích thống kê
Gã khổng lồ bảo hiểm nổi tiếng Lloyd's sử dụng ngôn ngữ R để tạo các biểu đồ chuyển động cung cấp các báo cáo phân tích cho các nhà đầu tư
Google sử dụng lập trình R để phân tích hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo trực tuyến, dự đoán các hoạt động kinh tế và đo lường ROI của các chiến dịch quảng cáo
Facebook sử dụng ngôn ngữ R để phân tích các cập nhật trạng thái và tạo biểu đồ mạng xã hội
Zillow sử dụng lập trình R để thúc đẩy giá nhà ở
Python so với. R cho Khoa học dữ liệu. Chìa khóa rút ra
Hiểu được sự khác biệt giữa hai ngôn ngữ lập trình này, điểm mấu chốt ở đây là rất khó để chọn học bất kỳ ngôn ngữ nào trước -Python hoặc R để giành được công việc của nhà khoa học dữ liệu trong các công ty dữ liệu lớn hàng đầu. Do đó, giải pháp tốt nhất là thực hiện một bước đi thông minh dựa trên yêu cầu của bạn về tốc độ, đường cong học tập, v.v. và quyết định xem bạn nên học ngôn ngữ nào trước để giúp bạn có được một công việc với mức lương như nhà khoa học dữ liệu lớn và sau đó thêm vào thu nhập của bạn.
Câu hỏi thường gặp về Python so với. R cho Khoa học dữ liệu
Tôi nên học R hay Python trước?
Cả R và Python đều được coi là ngôn ngữ phổ biến nhất để phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, các chuyên gia khuyên nên học python trước R vì ngôn ngữ này dễ học và thân thiện với người mới bắt đầu.
Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng phổ biến vì tính chất dễ học và cấu trúc đa năng của nó khiến nó phù hợp với nhiều yêu cầu. Mặt khác, R được xây dựng cho các mục đích chuyên biệt, chẳng hạn như kỹ thuật thống kê, gây khó khăn cho người mới bắt đầu học.
Python có thể làm mọi thứ mà R có thể không?
Hầu hết các nhiệm vụ phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu có thể được thực hiện trong R cũng có thể được thực hiện trong Python và ngược lại. Ngoài ra, các thuật toán học sâu và khoa học dữ liệu khác nhau có thể được viết bằng cả hai ngôn ngữ. Tuy nhiên, hiệu suất, cú pháp và triển khai có thể thay đổi giữa hai ngôn ngữ đối với các thuật toán cụ thể.