R nhanh hơn trăn

R và Python đều là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở với cộng đồng lớn. Các thư viện hoặc công cụ mới được thêm liên tục vào danh mục tương ứng của chúng. R chủ yếu được sử dụng để phân tích thống kê trong khi Python cung cấp cách tiếp cận tổng quát hơn cho khoa học dữ liệu

R và Python là ngôn ngữ lập trình tiên tiến hướng tới khoa học dữ liệu. Tất nhiên, học cả hai là giải pháp lý tưởng. R và Python yêu cầu đầu tư thời gian và sự xa xỉ như vậy không dành cho tất cả mọi người. Python là một ngôn ngữ có mục đích chung với cú pháp có thể đọc được. Tuy nhiên, R được xây dựng bởi các nhà thống kê và bao gồm ngôn ngữ cụ thể của họ

R

Các học giả và nhà thống kê đã phát triển R trong hơn hai thập kỷ. R hiện có một trong những hệ sinh thái phong phú nhất để thực hiện phân tích dữ liệu. Có khoảng 12000 gói có sẵn trong CRAN (kho lưu trữ mã nguồn mở). Có thể tìm thấy thư viện cho bất kỳ phân tích nào bạn muốn thực hiện. Kho thư viện đa dạng phong phú khiến R trở thành lựa chọn hàng đầu cho phân tích thống kê, đặc biệt là các công việc phân tích chuyên ngành

Sự khác biệt tiên tiến giữa R và các sản phẩm thống kê khác là đầu ra. R có các công cụ tuyệt vời để truyền đạt kết quả. Rstudio đi kèm với thư viện knitr. Xie Yihui wrote this package. Anh ấy làm báo cáo tầm thường và tao nhã. Dễ dàng truyền đạt những phát hiện bằng một bài thuyết trình hoặc một tài liệu

con trăn

Python có thể thực hiện khá nhiều nhiệm vụ tương tự như R. sắp xếp dữ liệu, kỹ thuật, quét web lựa chọn tính năng, ứng dụng, v.v. Python là một công cụ để triển khai và thực hiện học máy ở quy mô lớn. Mã Python dễ bảo trì và mạnh mẽ hơn R. Nhiều năm trước; . Gần đây, Python đang bắt kịp và cung cấp API tiên tiến cho máy học hoặc Trí tuệ nhân tạo. Hầu hết công việc khoa học dữ liệu có thể được thực hiện với năm thư viện Python. Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learning và Seaborn

Mặt khác, Python làm cho khả năng nhân rộng và khả năng truy cập dễ dàng hơn R. Trên thực tế, nếu bạn cần sử dụng kết quả phân tích của mình trong một ứng dụng hoặc trang web, Python là lựa chọn tốt nhất

chỉ số phổ biến

Xếp hạng IEEE Spectrum là thước đo định lượng mức độ phổ biến của ngôn ngữ lập trình. Cột bên trái hiển thị thứ hạng năm 2017 và cột bên phải năm 2016. Năm 2017, Python đứng đầu so với hạng ba một năm trước. R ở vị trí thứ 6

Cơ hội việc làm

Hình dưới đây cho thấy số lượng công việc liên quan đến khoa học dữ liệu theo ngôn ngữ lập trình. SQL vượt xa, tiếp theo là Python và Java. R đứng thứ 5

Cơ hội việc làm R vs Python

Nếu chúng ta tập trung vào xu hướng dài hạn giữa Python (màu vàng) và R (màu xanh lam), chúng ta có thể thấy rằng Python thường được trích dẫn trong mô tả công việc hơn R

Phân tích được thực hiện bởi R và Python

Tuy nhiên, nếu chúng ta xem xét các công việc phân tích dữ liệu, R là công cụ tốt nhất cho đến nay.

Tỷ lệ người chuyển đổi

Có hai điểm chính trong hình bên dưới

• Người dùng Python trung thành hơn người dùng R
• Tỷ lệ người dùng R chuyển sang Python lớn gấp đôi so với Python sang R

Sự khác biệt giữa R và Python

Tham sốRPythonKhách quanPhân tích và thống kê dữ liệuTriển khai và sản xuấtNgười dùng chínhHọc giả và R&DLập trình viên và nhà phát triểnTính linh hoạtThư viện có sẵn dễ sử dụngDễ dàng xây dựng các mô hình mới từ đầu. Tôi. e. , tính toán ma trận và tối ưu hóa Đường cong học tậpKhó khăn ngay từ đầuTuyến tính và trơn truTính phổ biến của ngôn ngữ lập trình. Phần trăm thay đổi4. 23% trong năm 201821. 69% trong năm 2018Mức lương trung bình$99. 000$100. 000Tích hợpChạy cục bộTích hợp tốt với ứng dụngTaskDễ dàng nhận kết quả chínhThuận lợi khi triển khai thuật toánKích thước cơ sở dữ liệuXử lý kích thước lớnXử lý kích thước lớnIDERstudioSpyder, Ipython NotebookCác gói và thư viện quan trọngtidyverse, ggplot2, caret, zoopandas, scipy, scikit-learning, TensorFlow, caretNhược điểmChậm
Cao
Dependencies between libraryNot as many libraries as RAdvantages

• Đồ thị được thực hiện để nói chuyện. R làm cho nó đẹp
• Danh mục lớn để phân tích dữ liệu
• Giao diện GitHub
• RMarkdown
• Sáng bóng

• máy tính xách tay jupyter. Notebook giúp chia sẻ dữ liệu với đồng nghiệp
• tính toán
• triển khai
• Khả năng đọc mã
• Tốc độ, vận tốc
• Chức năng trong Python

Cách sử dụng R hoặc Python

Python đã được phát triển bởi Guido van Rossum, một anh chàng máy tính, vào khoảng năm 1991. Python có các thư viện có ảnh hưởng về toán học, thống kê và Trí tuệ nhân tạo. Bạn có thể nghĩ Python như một người chơi thuần túy trong Machine Learning. Tuy nhiên, Python chưa hoàn toàn trưởng thành (chưa) đối với kinh tế lượng và truyền thông. Python là công cụ tốt nhất để tích hợp và triển khai Machine Learning nhưng không dành cho phân tích kinh doanh

Tin tốt là R được phát triển bởi các học giả và nhà khoa học. Nó được thiết kế để trả lời các vấn đề thống kê, học máy và khoa học dữ liệu. R là công cụ phù hợp cho khoa học dữ liệu vì các thư viện giao tiếp mạnh mẽ của nó. Bên cạnh đó, R được trang bị nhiều gói để thực hiện phân tích chuỗi thời gian, dữ liệu bảng và khai thác dữ liệu. Trên hết, không có công cụ nào tốt hơn so với R

Theo chúng tôi, nếu bạn là người mới bắt đầu tìm hiểu về khoa học dữ liệu với nền tảng thống kê cần thiết, bạn cần tự hỏi mình hai câu hỏi sau

• Tôi có muốn tìm hiểu cách hoạt động của thuật toán không?
• Tôi có muốn triển khai mô hình không?

Nếu câu trả lời của bạn cho cả hai câu hỏi là có, thì có lẽ bạn nên bắt đầu học Python trước. Một mặt, Python bao gồm các thư viện tuyệt vời để thao tác ma trận hoặc viết mã các thuật toán. Là người mới bắt đầu, có thể dễ dàng hơn khi học cách xây dựng mô hình từ đầu và sau đó chuyển sang các chức năng từ thư viện máy học. Ngược lại, bạn đã biết thuật toán hoặc muốn đi vào phân tích dữ liệu ngay thì bắt đầu với cả R và Python đều được. Một lợi thế cho R nếu bạn định tập trung vào các phương pháp thống kê

Thứ hai, nếu bạn muốn làm nhiều hơn số liệu thống kê, chẳng hạn như khả năng triển khai và khả năng tái tạo, thì Python là lựa chọn tốt hơn. R phù hợp hơn cho công việc của bạn nếu bạn cần viết báo cáo và tạo bảng điều khiển

Tóm lại, khoảng cách thống kê giữa R và Python đang ngày càng gần hơn. Hầu hết các công việc có thể được thực hiện bằng cả hai ngôn ngữ. Bạn nên chọn công cụ phù hợp với nhu cầu của mình cũng như công cụ mà đồng nghiệp của bạn đang sử dụng. Sẽ tốt hơn khi tất cả các bạn nói cùng một ngôn ngữ. Sau khi bạn biết ngôn ngữ lập trình đầu tiên của mình, việc học ngôn ngữ thứ hai sẽ đơn giản hơn

R có tốt hơn Python không?

R chậm hơn bao nhiêu so với Python?

R hay Python tốt hơn cho máy học?