Content
- Què són R i Python?
- Com es diferencien dels altres idiomes
- Per què s’utilitzen en aplicacions de ciències de dades
- Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
- Quins avantatges són?
- Utilitzeu casos per a R i Python
- Futur de R i Python en ciències de dades
- Conclusió
Font: Drx / Dreamstime.com
Emportar:
R i Python són extremadament útils en ciències de dades, i el llenguatge a utilitzar es pot determinar en gran mesura segons les necessitats de l’usuari.
Hi ha un debat molt intens sobre el tema del llenguatge més adequat per a la ciència de dades: R o Python. La resposta són totes dues. Les persones sovint es confonen comparant les característiques de R i Python, però hem d'entendre que les funcions per si soles no poden definir la idoneïtat de cap idioma. Tant R com Python tenen les seves pròpies característiques específiques adequades per a aplicacions de ciències de dades i d’analítica. Hi pot haver algunes situacions en què una llengua sigui més preferida que l’altra, però no vol dir que l’altra llengua sigui inútil. (Per obtenir més informació sobre ciències de dades, vegeu 7 passos per aprendre la mineria de dades i la ciència de dades.)
Què són R i Python?
R és un llenguatge de codi obert que es va desenvolupar a mitjans dels anys noranta com a variació del llenguatge S. Va ser desenvolupat per Robert Gentleman i Ross Ihaka. Va ser dissenyat per racionalitzar l'experiència de programació. Avui en dia, s’utilitza àmpliament per a investigacions, empreses i acadèmics. Degut al seu ús en molts camps, és un dels llenguatges de programació estadística més populars. És bastant senzill d’utilitzar, però pot ser una mica difícil per a aquells completament nous a la programació. Tot i això, poden obtenir més informació sobre els diferents recursos disponibles a Internet.
Python va ser creat a principis dels anys 90 per Guido Van Rossum. Es centra en la facilitat de codificació i més adaptabilitat. Python està sent utilitzat àmpliament per aquells programadors que volen tenir un control més gran dels codis que fan per fer un anàlisi de dades més ràpid i eficaç. També es fa servir per a tècniques estadístiques especials en el seu codi per fer-lo funcionar encara més ràpid. El llenguatge de programació és molt fàcil d’utilitzar i d’aprendre. També és molt flexible i es pot utilitzar per crear el que l'usuari vol crear exactament.
Com es diferencien dels altres idiomes
El treball d’anàlisi de dades és molt important i el procés ha de ser flexible. Per a això, el procés ha de ser molt interactiu perquè sigui eficient. Tot i això, el llenguatge també ha de ser molt flexible, interactiu i fàcil d’utilitzar. R és un llenguatge molt flexible. Si bé altres idiomes s’utilitzen amb algun propòsit exacte i no poden funcionar per a qualsevol altra cosa, R pot funcionar realment amb diversos propòsits, especialment en els camps científics.
Una altra cosa que diferencia R dels altres llenguatges de programació estadística és la seva interactivitat. R té un mecanisme molt potent que es pot utilitzar per crear ràpidament estructures de dades. R també és un mitjà gràfic molt potent, a diferència dels llenguatges de programació ual; els gràfics són molt útils, especialment en el camp de l’estadística i l’anàlisi de dades. R es pot utilitzar per produir molts tipus diferents de gràfics fàcilment.
Python també és una excel·lent elecció per a l’anàlisi de dades. És molt adaptable si es compara amb idiomes com Perl o Ruby, ja que es pot personalitzar mitjançant l’ús de mòduls. Té moltes funcions també. També és un llenguatge gràfic, que li permet tenir biblioteques visuals i que ajuda a visualitzar gràfics i dades estadístiques fàcilment. Una altra cosa que la diferencia d'altres idiomes és la seva fàcil sintaxi de fàcil ús. (Per obtenir més informació sobre llenguatges de programació, vegeu Llenguatges de script 101.
Per què s’utilitzen en aplicacions de ciències de dades
La ciència de dades és un dels camps de la ciència més importants avui dia. Sense això, és gairebé impossible predir res, i la predicció precisa és la base de la societat actual. Per tant, les millors eines són necessàries per a l’anàlisi de dades, que és una part crucial de la ciència de dades.
R i Python tenen moltes característiques que les fan adequades per a la ciència de dades. Tanmateix, el que heu d'utilitzar depèn totalment de les vostres preferències. R és perfecte per a la representació gràfica de dades i Python és extremadament fàcil d’utilitzar.
Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
No podeu millorar les vostres habilitats de programació quan ningú es preocupa per la qualitat del programari.
Quins avantatges són?
Hi ha molts avantatges tant de R com de Python. Un dels majors avantatges d’aquests dos llenguatges és el seu sistema de visualització gràfica. R admet nombrosos paquets de visualització de grau professional com googleVis, ggvis i rCharts. Aquests paquets es poden personalitzar per fer representacions gràfiques perfectes de les dades estadístiques. Python també té moltes biblioteques de visualització potents com Pygal, Seaborn i Bokeh.
Una cosa que fa que R sigui tan útil és el seu ecosistema. Ambdós idiomes tenen una comunitat sempre activa, que sempre està encantada d’ajudar, i ambdues llengües s’actualitzen constantment, per adaptar-se a les noves característiques i tecnologies. Aquests idiomes són eines polivalents molt fàcils d’aprendre.
Utilitzeu casos per a R i Python
Hi ha molts casos d’ús tant de R com de Python per a l’anàlisi de dades. Per exemple, ForecastWatch.com recopila dades de diferents llocs de previsió meteorològica i valora els llocs d’acord amb la seva precisió. Això permet una previsió meteorològica millor i permet als pronòstics meteorològics comparar la seva precisió amb altres. Python es va utilitzar per a tots els components d’aquest servei a causa de la seva flexibilitat, que es deu a la seva capacitat d’utilitzar moltes biblioteques estàndard.
Un altre cas d'ús de Python és que es va utilitzar per alimentar xarxes socials per a EZTrip.com i Gusto.com. Van requerir un sistema que ajudés els clients a informar sobre els seus viatges mentre milloraven el seu sistema de reserva en línia. Si bé el seu sistema de reserva existent ja funcionava força bé, no va poder atendre múltiples sol·licituds de manera eficient. No obstant això, des que es va utilitzar Python, es va fer molt més ràpid a causa de les millors instal·lacions de gestió i anàlisi de dades. Això els va ajudar a crear una interfície d’usuari millor en funció de les consultes de l’usuari.
R també s’utilitza en molts llocs com llocs de xarxes socials i llocs de crowdfunding. La capacitat de visualització de R fa que també sigui el favorit de moltes organitzacions d’analítica de dades. Actualment, R es fa servir al banc ANZ per analitzar els riscos de crèdit. també està utilitzant R per analitzar un gran nombre d’actualitzacions d’estat.
Futur de R i Python en ciències de dades
R i Python tindran un futur molt brillant en ciències de dades. Ambdós llenguatges de programació de codi obert són molt potents i estan desenvolupats i actualitzats regularment per una comunitat activa. Milers d’organitzacions, tant noves com antigues, s’orienten ràpidament a aquestes solucions, ja que són gratuïtes i molt personalitzables. Es tracta de substituir altres llenguatges utilitzats en ciències de dades a un ritme furibund.
Conclusió
Molts científics de dades es pregunten quin idioma és millor per a l’anàlisi de dades, R o Python. Ambdós llenguatges de programació són molt populars i són forts en els seus propis camps. Tenen els seus avantatges i contres, de manera que la gent ha de decidir quin triar per treure el màxim partit de les seves dades. Tot i això, obliden que tots dos es poden utilitzar per analitzar dades fàcilment.