Nilalaman
- Ano ang R at Python?
- Paano Naiiba ang Iba sa Iba pang mga Wika
- Bakit Ginagamit ang mga Aplikasyon sa Agham ng Data
- Walang Mga bug, Walang Stress - Ang Iyong Hakbang sa Hakbang Patnubay sa Paglikha ng Software na Pagbabago ng Buhay nang Walang Pagsira sa Iyong Buhay
- Ano ang Mga Bentahe?
- Gumamit ng Mga Kaso para sa R at Python
- Hinaharap ng R at Python sa Data Science
- Konklusyon
Pinagmulan: Drx / Dreamstime.com
Takeaway:
Ang R at Python ay parehong kapaki-pakinabang sa agham ng data, at kung aling wika ang gagamitin ay maaaring matukoy ng mga pangangailangan ng gumagamit.
Mayroong isang mainit na debate sa paksa kung aling wika ang mas angkop para sa agham ng data: R o Python. Pareho ang sagot. Ang mga tao ay madalas na nalilito sa pamamagitan ng paghahambing ng mga tampok ng R at Python, ngunit kailangan nating maunawaan na ang mga tampok na nag-iisa ay hindi maaaring tukuyin ang pagiging angkop ng anumang wika. Parehong R at Python ay may sariling mga tiyak na tampok na angkop para sa mga aplikasyon ng agham at analytics. Maaaring may ilang mga sitwasyon kung saan ang isang wika ay mas gusto kaysa sa iba, ngunit hindi ito nangangahulugan na ang ibang wika ay walang silbi. (Upang malaman ang higit pa tungkol sa agham ng data, tingnan ang 7 Mga Hakbang para sa Pag-aaral ng Data Data at Science Science.)
Ano ang R at Python?
Ang R ay isang bukas na mapagkukunan na wika na binuo noong kalagitnaan ng 1990s bilang isang pagkakaiba-iba ng wikang S. Ito ay binuo ni Robert Gentleman at Ross Ihaka. Ito ay dinisenyo upang i-streamline ang karanasan sa programming. Ngayon, ito ay ginagamit nang malawak para sa pananaliksik, negosyo at akademya. Dahil sa paggamit nito sa maraming mga patlang, ito ay isa sa mga pinakapopular na istatistika ng programming language. Ito ay medyo simple upang gamitin, ngunit maaari itong maging isang maliit na mahirap para sa mga ganap na bago sa programming. Gayunpaman, maaari silang matuto nang higit pa mula sa iba't ibang mga mapagkukunan na magagamit sa internet.
Ang Python ay nilikha sa mga unang bahagi ng 1990s ni Guido Van Rossum. Nakatuon ito sa kadalian ng pag-cod at mas madaling iakma. Ang Python ay malawak na ginagamit ng mga programmer na nais magkaroon ng higit na kontrol sa mga code na ginagawa nila para sa mas mabilis at mas mahusay na pagsusuri ng data. Ito rin ay ginagamit para sa mga espesyal na pamamaraan sa istatistika sa kanilang code upang mas mabilis itong gumana. Ang wika ng programming ay napakadaling gamitin at matuto. Ito ay masyadong nababaluktot at maaaring magamit upang lumikha ng kung ano mismo ang nais na lumikha ng gumagamit.
Paano Naiiba ang Iba sa Iba pang mga Wika
Ang gawain ng pagsusuri ng data ay napakahalaga at ang proseso ay dapat nababaluktot. Para sa mga ito, ang proseso ay dapat maging napaka-interactive upang ito ay mananatiling mahusay. Gayunpaman, ang wika ay dapat ding maging masyadong nababaluktot, interactive at madaling gamitin. Ang R ay isang napaka-kakayahang umangkop na wika. Habang ang ibang mga wika ay ginagamit para sa ilang eksaktong layunin at hindi maaaring gumana para sa anupaman, ang R ay maaaring talagang gumana para sa isang hanay ng mga layunin, lalo na sa larangan ng agham.
Ang isa pang bagay na naiiba ang R mula sa iba pang mga istatistika ng programming language ay ang pakikipag-ugnay nito. Ang R ay isang napakalakas na mekanismo na maaaring magamit para sa mabilis na paglikha ng mga istruktura ng data. Ang R ay din ng isang napakalakas na daluyan ng graphics, hindi katulad ng mga wikang programming sa ual; Ang mga graphics ay lubhang kapaki-pakinabang, lalo na sa larangan ng mga istatistika at pagsusuri ng data. R ay maaaring magamit upang makabuo ng maraming iba't ibang mga uri ng mga graph nang madali.
Ang Python ay isa ring mahusay na pagpipilian para sa pagsusuri ng data. Ito ay napakaangkop kung ihahambing sa mga wika tulad ng Perl o Ruby, dahil maaari itong ipasadya sa pamamagitan ng paggamit ng mga module. Marami rin itong tampok. Ito rin ay isang grapikong wika, na pinapayagan itong magkaroon ng mga visual na aklatan at nakakatulong upang mailarawan ang mga graph at statistic data. Ang isa pang bagay na naiiba ito mula sa iba pang mga wika ay ang madaling gamitin na syntax. (Para sa higit pa sa mga wika sa pag-programming, tingnan ang Mga Wika sa Scripting 101.)
Bakit Ginagamit ang mga Aplikasyon sa Agham ng Data
Ang agham ng data ay isa sa pinakamahalagang larangan ng agham ngayon. Kung wala ito, halos imposibleng hulaan ang anupaman, at ang tumpak na hula ay ang batayan ng lipunan ngayon. Kaya, ang mga pinakamahusay na tool ay kinakailangan para sa pagsusuri ng data, na kung saan ay isang mahalagang bahagi ng agham ng data.
Ang R at Python ay parehong may maraming mga tampok na ginagawang angkop para sa agham ng data. Gayunpaman, kung alin ang dapat mong gamitin ay nakasalalay sa iyong sariling kagustuhan. Ang R ay perpekto para sa mga graphic na representasyon ng data at ang Python ay napakadaling gamitin.
Walang Mga bug, Walang Stress - Ang Iyong Hakbang sa Hakbang Patnubay sa Paglikha ng Software na Pagbabago ng Buhay nang Walang Pagsira sa Iyong Buhay
Hindi mo mapagbuti ang iyong mga kasanayan sa pagprograma kapag walang nagmamalasakit sa kalidad ng software.
Ano ang Mga Bentahe?
Maraming mga bentahe ng parehong R at Python. Ang isa sa pinakadakilang bentahe ng parehong mga wikang ito ay ang kanilang graphic na visualization system. Sinusuportahan ng R ang maraming mga propesyonal na marka ng visualization tulad ng googleVis, ggvis at rCharts. Ang mga pakete na ito ay maaaring ipasadya upang gumawa ng perpektong mga graphical na mga representasyon ng statistical data. Ang Python ay mayroon ding maraming mga makapangyarihang aklatan ng visualization tulad ng Pygal, Seaborn at Bokeh.
Ang isang bagay na ginagawang kapaki-pakinabang ng R ay ang ecosystem nito. Parehong mga wikang ito ay may isang aktibong komunidad na laging masaya na makakatulong, at ang parehong mga wikang ito ay patuloy na na-update, upang mapaunlakan ang mga bagong tampok at teknolohiya. Ang mga wikang ito ay maraming mga tool na madaling matuto.
Gumamit ng Mga Kaso para sa R at Python
Maraming mga kaso ng paggamit ng parehong R at Python para sa pagsusuri ng data. Halimbawa, kinokolekta ng ForecastWatch.com ang data mula sa iba't ibang mga site ng forecast ng panahon at nagre-rate ng mga site ayon sa kanilang kawastuhan. Pinapayagan nito ang mas mahusay na pagtataya ng panahon at pinapayagan ang mga forecasters ng panahon upang ihambing ang kanilang katumpakan sa iba. Ang Python ay ginamit para sa bawat bahagi ng serbisyong ito dahil sa kakayahang umangkop, na nagmula sa kakayahang gumamit ng maraming karaniwang mga aklatan.
Ang isa pang kaso ng paggamit ng Python ay ginamit na ito upang mabigyan ng kapangyarihan ang mga social network para sa EZTrip.com at Gusto.com. Kinakailangan nila ang isang sistema upang matulungan ang kanilang mga customer na mag-ulat sa kanilang mga paglalakbay habang pinapabuti ang kanilang online na sistema ng booking. Habang ang kanilang umiiral na sistema ng pagpapareserba ay nagtrabaho nang maayos, hindi nito masusuportahan nang maayos ang maraming mga kahilingan. Gayunpaman, mula nang ginamit ang Python, naging mas mabilis ito dahil sa mas mahusay na pagsusuri ng data at mga pasilidad sa pamamahala. Ito ay nakatulong sa kanila na lumikha ng isang mas mahusay na interface ng gumagamit batay sa mga query ng gumagamit.
Ginagamit din ang R sa maraming lugar tulad ng mga social networking sites at crowdfunding sites. Ang kakayahang pag-visualize ni R ay ginagawang paborito ng maraming mga organisasyon ng data analytics. Ang R ay kasalukuyang ginagamit sa ANZ Bank para sa pagsusuri sa mga panganib ng pag-kredito. ay gumagamit din ng R upang pag-aralan ang malaking bilang ng mga update sa katayuan.
Hinaharap ng R at Python sa Data Science
Ang R at Python ay magkakaroon ng isang maliwanag na hinaharap sa agham ng data. Ang parehong mga bukas na mapagkukunan na wika ng programming ay napakalakas at binabago at regular na na-update ng isang aktibong komunidad. Libu-libong mga organisasyon, bago at bago, ay mabilis na bumaling sa mga solusyon na ito sapagkat libre at napapasadya ang mga ito. Ang mga ito ay pinapalitan ang iba pang mga wika na ginagamit sa agham ng data sa isang galit na galit na tulin.
Konklusyon
Maraming mga siyentipiko ng data ang nagtataka kung aling wika ang mas mahusay para sa pagsusuri ng data, R o Python. Pareho sa mga wikang programming na ito ay napaka-tanyag at malakas sa kanilang sariling mga patlang. Mayroon silang sariling mga kalamangan at kahinaan, kaya dapat magpasya ang mga tao kung alin ang pipiliin upang makuha ang pinakamahusay sa kanilang data. Gayunpaman, nakalimutan nila ang katotohanan na pareho silang maaaring magamit upang pag-aralan nang madali ang data.