R vs python ưu và nhược điểm
Những người mới bắt đầu trong Khoa học dữ liệu thường có câu hỏi nên chọn ngôn ngữ lập trình nào làm ngôn ngữ chính - một ngôn ngữ cụ thể được tạo riêng để xử lý dữ liệu - R hoặc Python phổ biến, cũng phổ biến ở các lĩnh vực khác. Các chủ doanh nghiệp công nghệ và công ty khởi nghiệp cũng có những câu hỏi như khi nào Python hay R là lựa chọn phù hợp cho Khoa học dữ liệu, chuyên gia nào sẽ hữu ích hơn cho nhóm khoa học dữ liệu hoặc chọn ngôn ngữ nào cho máy học. Python hoặc JavaScript Show
Cả hai ngôn ngữ (Python và R) đều được hỗ trợ bởi các giấy phép nguồn mở (trái ngược với các công cụ SAS và SPSS thương mại hoặc MATLAB độc quyền) và theo truyền thống được coi là ngôn ngữ phổ biến nhất. Sự phát triển nhanh chóng của Khoa học dữ liệu dẫn đến sự thay đổi vị trí nhanh chóng của hai ngôn ngữ lập trình này. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ phân tích xu hướng đối đầu giữa Python và R trong khoa học dữ liệu, ưu điểm và nhược điểm của hai ngôn ngữ lập trình này và liệu có thể kết hợp chúng vào năm 2020 Python vs R cho khoa học dữ liệu. Python là gì?Thiết kế của bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào ngụ ý một sự thỏa hiệp. Ngôn ngữ lập trình cấp thấp khó học, yêu cầu lập trình viên thực hiện nhiều công việc thủ công, nhưng cho phép tối ưu hóa và hiệu suất mã linh hoạt. Các ngôn ngữ cấp cao cho phép lập trình viên giải quyết các nhiệm vụ tương tự một cách thuận tiện và đơn giản hơn nhưng có ít phương pháp và công cụ hơn để tối ưu hóa. Một trong những ngôn ngữ lập trình này là Python Kể từ khi được phát hành vào năm 1991, ngôn ngữ lập trình Python đã cực kỳ phổ biến và được sử dụng rộng rãi trong xử lý dữ liệu. Dưới đây là một số lý do cho sự phổ biến của nó
Tuy nhiên, không giống như R, Python không có các gói chuyên dụng để tính toán thống kê. Đối tượng chính của Python là các nhà phát triển phần mềm và nhà phát triển web. Hầu hết các mô-đun chức năng được tạo riêng cho chúng, cho phép các lập trình viên Python tải xuống dữ liệu, thực hiện các thao tác phức tạp với chúng, lập mô hình và phân tích. Python vs R cho khoa học dữ liệu. R là gì?R là ngôn ngữ lập trình để xử lý dữ liệu thống kê và công việc đồ họa, cũng như môi trường điện toán nguồn mở miễn phí trong Dự án GNU. Ngôn ngữ này được tạo ra như một ngôn ngữ tương tự như ngôn ngữ S, được phát triển trong Bell Labs và là triển khai thay thế của ngôn ngữ này, mặc dù có sự khác biệt đáng kể giữa các ngôn ngữ, nhưng hầu hết mã của nó trong ngôn ngữ S chạy trong môi trường R. Nó được sử dụng rộng rãi như một phần mềm thống kê để phân tích dữ liệu và thực sự đã trở thành một tiêu chuẩn cho các chương trình thống kê Ngôn ngữ và môi trường có sẵn theo giấy phép GNU GPL. R sử dụng giao diện dòng lệnh, mặc dù có sẵn một số giao diện người dùng đồ họa, chẳng hạn như gói R Commander, RKWard, RStudio, Weka, Rapid Miner, KNIME, cũng như các công cụ để tích hợp vào các gói văn phòng Năm 2010, R được vinh danh là một trong những người chiến thắng hạng mục Phần mềm Phát triển Ứng dụng Mở của Tạp chí Infoworld Lần phát hành đầu tiên của lập trình R dành cho khoa học dữ liệu diễn ra vào năm 1995 và kể từ đó, nó đã trở thành một trong những công cụ được sử dụng thường xuyên nhất cho khoa học dữ liệu
Về hiệu suất, lập trình R cho khoa học dữ liệu không phải là nhanh nhất và đôi khi có thể ngốn nhiều bộ nhớ khi làm việc với các tập dữ liệu lớn Python vs R cho khoa học dữ liệu. ưu điểm và nhược điểmHãy xem xét những ưu điểm và nhược điểm của Python và R, được lưu ý bởi các nhà phân tích dữ liệu sử dụng chúng. Cả hai ngôn ngữ lập trình đều có ưu và nhược điểm, một số có thể dễ dàng nhận thấy, một số có thể dễ dàng bỏ qua. Ưu điểm của R cho khoa học dữ liệu
Nhược điểm của R đối với khoa học dữ liệuGiống như bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, R có một số nhược điểm. Mỗi lập trình viên tự quyết định nhược điểm nào không thể bỏ qua và điều gì không nên chú ý.
Ưu điểm của Python cho khoa học dữ liệuPython là một ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi. Rất nhiều lập trình viên thích nó vì sự đơn giản của nó. Nếu nó đơn giản, điều đó không có nghĩa là nó có chức năng thấp.
Nhược điểm của Python đối với khoa học dữ liệuMặc dù Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, nhưng nó có một số nhược điểm đối với Khoa học dữ liệu. Có thể chúng không quan trọng, nhưng mỗi lập trình viên hoặc nhóm khoa học dữ liệu trước khi họ bắt đầu làm việc với một dự án Khoa học dữ liệu, hãy tự quyết định
Python vs R cho khoa học dữ liệu. có thể kết hợp những lợi thế của cả hai ngôn ngữ?Trận chiến tiếp tục Python vs R để phân tích dữ liệu. Có những người trong cộng đồng Khoa học dữ liệu sử dụng Python và R, nhưng tỷ lệ phần trăm nhỏ. Mặt khác, thường xảy ra trường hợp những người chỉ sử dụng một ngôn ngữ lập trình muốn sử dụng một số tính năng của ngôn ngữ kia. Ví dụ: người dùng R đôi khi khao khát các tính năng hướng đối tượng được tích hợp trong ngôn ngữ Python. Tương tự, một số người dùng Python mơ về nhiều loại phân phối thống kê có sẵn trong ngôn ngữ R Hiện tại, ngày càng có nhiều nhà khoa học dữ liệu biết cả hai ngôn ngữ và sử dụng ngôn ngữ này hoặc ngôn ngữ kia khi cần thiết. Câu hỏi đặt ra - liệu có thể kết hợp các ưu điểm của các ngôn ngữ trong một ứng dụng không? . Cả hai ngôn ngữ đều có thể thực hiện các thao tác này bằng thư viện của bên thứ ba
Các giải pháp như vậy không cho phép chuyển từ hệ thống này sang hệ thống khác và tạo chương trình từ các giải pháp làm sẵn trong một ứng dụng, sử dụng các mô-đun Python hiện đại và các gói cụ thể đã triển khai trước đó từ R Cả R và Python đều là những ngôn ngữ đáng tin cậy và một trong số chúng thực sự đủ cho nhiệm vụ phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, chúng đều có ưu và nhược điểm và nếu bạn sử dụng điểm mạnh của từng loại, nhóm khoa học dữ liệu có thể thực hiện một dự án tốt hơn nhiều. Dù sao, biết cả hai sẽ mang lại sự linh hoạt hơn và tăng cơ hội làm việc trong các môi trường khác nhau Tóm lượcCả hai ngôn ngữ đều xuất hiện vào những năm 90 và đã quản lý để xây dựng hệ sinh thái người dùng mạnh mẽ. Ví dụ, cả hai cộng đồng đều có nhiều thành viên tích cực trên Stack Overflow (Python, R). Ban đầu, R chỉ được sử dụng trong môi trường học thuật, nhưng khi mối quan tâm đến Khoa học dữ liệu ngày càng tăng, nó cũng được sử dụng cho các ứng dụng thương mại. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, Python đã có được rất nhiều công cụ để phân tích dữ liệu và quản lý để cung cấp sự cạnh tranh cần thiết. Khả năng sử dụng Python để nhanh chóng nhúng phân tích dữ liệu vào các ứng dụng web khiến Python trở nên rất hữu ích Lập trình viên bạn chọn tùy thuộc vào nhiệm vụ bạn sẽ hoàn thành và thời gian bạn sẵn sàng cống hiến để phát triển. Nếu bạn dự định tạo một dự án tuyệt vời về khoa học dữ liệu, chúng tôi khuyên bạn nên lập trình viên biết cả hai ngôn ngữ. Một người có kiến thức về các khái niệm và thư viện R sẽ đi trước một bước so với những người chỉ làm việc với Python. Một người quen thuộc với R sẽ đặc biệt hữu ích nếu nhóm khoa học dữ liệu của bạn không chỉ muốn sử dụng các thuật toán có sẵn trong thư viện Python mà còn áp dụng tất cả sức mạnh trí tuệ được tích lũy bởi các nhà thống kê Vẫn không chắc bạn cần lập trình viên nào? . Công ty chúng tôi có danh sách rộng nhất các chuyên gia Python và R, những người sẽ hoàn toàn phù hợp với công ty/dự án/nhóm khoa học dữ liệu của bạn R có tốt hơn Python không?Mặc dù cả Python và R đều có thể hoàn thành nhiều tác vụ dữ liệu giống nhau, nhưng mỗi loại đều có những điểm mạnh riêng.
. Điểm mạnh và điểm yếu Nhược điểm của R là gì?R có nhược điểm nào không? . Đó là một ngôn ngữ phức tạp. R có một đường cong học tập dốc. . Nó không an toàn. R không có các biện pháp bảo mật cơ bản. . Nó chậm. R chậm hơn các ngôn ngữ lập trình khác như Python hoặc MATLAB Nó chiếm rất nhiều bộ nhớ. . Nó không có tài liệu/chất lượng gói phù hợp |