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
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
- Một ngôn ngữ hướng đối tượng
- Mục đích chung
- Nó có nhiều tiện ích mở rộng và hỗ trợ cộng đồng đáng kinh ngạc
- Đơn giản, dễ hiểu và dễ học
- Pandas, NumPy và scikit-learning khiến Python trở thành lựa chọn tuyệt vời cho máy học
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
- Nó bao gồm các gói đáp ứng nhu cầu của hầu hết mọi ứng dụng thống kê
- Hiện tại, CRAN chứa hơn 10 nghìn gói
- CRAN có các thư viện trực quan tuyệt vời như ggplot2
- Khả năng phân tích ngoại tuyến
- R cũng là một môi trường trong đó có một tập hợp các gói phần mềm mà các chuyên gia có thể thực hiện các phép tính để lập biểu đồ và thao tác dữ liệu
- R được sử dụng đáng kể trong các dự án nghiên cứu thống kê
- R rất giống với ngôn ngữ lập trình khác - S
- R biên dịch và chạy trên UNIX, Windows, macOS, FreeBSD và Linux
- C có thể được sử dụng để cập nhật trực tiếp các đối tượng trong R. Ngoài ra, nó cung cấp công việc hiệu quả với các vectơ và ma trận
- Các tác giả của R lấy cảm hứng từ S+, vì vậy nhiều lập trình viên R biết cách viết mã với S.
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 điểm
Hãy 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
- Ngôn ngữ được tạo riêng để phân tích dữ liệu. việc ghi lại các cấu trúc ngôn ngữ là dễ hiểu đối với nhiều chuyên gia. Cấu trúc ngôn ngữ thoải mái và rõ ràng là một lợi thế chắc chắn cho các lập trình viên không chuyên nghiệp
- Nhiều chức năng cần thiết để phân tích dữ liệu là các chức năng ngôn ngữ tích hợp. Kiểm tra các giả thuyết thống kê thường chỉ mất một vài dòng mã
- Cài đặt IDE [RStudio] và các gói xử lý dữ liệu cần thiết cực kỳ đơn giản
- R có nhiều cấu trúc dữ liệu, toán tử và tham số. Nó bao gồm nhiều thứ. từ mảng sang ma trận, từ vòng lặp đến đệ quy, cùng với khả năng tích hợp với các ngôn ngữ lập trình khác như C, C++ và Fortran
- R chủ yếu được sử dụng để tính toán thống kê. Nó có một bộ thuật toán được sử dụng bởi các kỹ sư và chuyên gia tư vấn máy học. Nó được sử dụng trong phân tích chuỗi thời gian, phân loại, phân cụm, mô hình tuyến tính, v.v.
- Kho lưu trữ gói tiện lợi và vô số bài kiểm tra được tạo sẵn cho hầu hết các phương pháp Khoa học dữ liệu và học máy
- Một số gói chất lượng để trực quan hóa dữ liệu cho các tác vụ khác nhau [ggplot2, lattice, ggvis, googleVis, rCharts, v.v. ]. Có thể xây dựng đồ họa hai chiều [sơ đồ, ô vuông], cũng như các mô hình ba chiều.
- Các phương pháp thống kê cơ bản được triển khai dưới dạng các chức năng tiêu chuẩn, giúp tăng đáng kể tốc độ phát triển
- Đối với R, có một số lượng lớn các gói bổ sung cho mọi sở thích. Nó có thể là một gói để phân tích văn bản [cái gọi là mô hình ngôn ngữ tự nhiên] hoặc một gói có dữ liệu từ Twitter. Ngày càng có nhiều gói hơn và hầu hết chúng được thu thập ở một nơi - trong kho lưu trữ CRAN đặc biệt
Nhược điểm của R đối với khoa học dữ liệu
Giống 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.
- Hiệu năng thấp. Tuy nhiên, có những gói trong hệ thống cho phép lập trình viên tăng tốc độ [pqR, renjin, FastR, Riposte, v.v. ]. Nên sử dụng dữ liệu. thư viện bảng và dplyr khi làm việc với Dữ liệu lớn
- Tính cụ thể so với các ngôn ngữ lập trình tiêu chuẩn, bởi vì ngôn ngữ này có tính chuyên biệt cao [ví dụ: việc lập chỉ mục các vectơ bắt đầu từ số một thay vì số không]
- Vì hầu hết các mã trong R được viết bởi những người không quen thuộc với lập trình này, khả năng đọc của một số chương trình còn nhiều điều mong muốn. Bên cạnh đó, không phải tất cả người dùng đều tuân theo các nguyên tắc thiết kế mã chương trình
- R là một công cụ tuyệt vời cho các ứng dụng thống kê và độc lập nhưng hoạt động không tốt lắm trong các lĩnh vực mà các ngôn ngữ có mục đích chung được sử dụng theo truyền thống
- Có thể thực hiện cùng một chức năng theo những cách khác nhau. Cú pháp cho một số tác vụ không hoàn toàn rõ ràng
- Do số lượng thư viện lớn, tài liệu của một số thư viện ít phổ biến hơn không thể được coi là đầy đủ
Ưu điểm của Python cho khoa học dữ liệu
Python 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.
- Ngôn ngữ đa năng phổ quát. bạn có thể thực hiện không chỉ xử lý dữ liệu mà còn tìm kiếm chúng và sử dụng kết quả xử lý trong ứng dụng web
- Tính tương tác của ngôn ngữ lập trình [tính toán mà không cần biên dịch]. các lập trình viên cũng đánh giá cao Python vì trình thông dịch tích hợp của nó, cho phép mã hóa khi đang di chuyển. Trong Khoa học dữ liệu, điều này phù hợp để thử nghiệm các giả thuyết một cách tương tác
- Phát triển ngôn ngữ năng động. ngôn ngữ này đang phát triển nhanh chóng và mạnh mẽ. Với mỗi phiên bản, hiệu suất của ngôn ngữ tăng lên và cú pháp được cải thiện. Ví dụ, trong phiên bản 3. 8, có một toán tử hải mã mới -. = đó là một sự kiện đủ nghiêm trọng đối với bất kỳ ngôn ngữ nào. Trong các ngôn ngữ cấp thấp như C++ hoặc Java, tốc độ thay đổi chậm hơn đáng kể - nó được phê duyệt bởi một ủy ban đặc biệt họp vài năm một lần.
- Khả năng tích hợp để tối ưu hóa mã nguồn. trình thông dịch tích hợp rất hữu ích cho các nhà phát triển. Vì Python cung cấp kiểu nhập dữ liệu động và ẩn, nên chỉ có thể ước tính mức độ tối ưu hóa trong quá trình thực thi mã, trong đó trình thông dịch hữu ích. Nó dịch mã nguồn thành hướng dẫn máy có thể đề xuất ý tưởng tối ưu hóa. Ví dụ: bằng cách so sánh hai hướng dẫn, bạn có thể hiểu tại sao một hướng dẫn hoạt động nhanh hơn hướng dẫn kia. Đây là một lợi thế quan trọng khi làm việc với Dữ liệu lớn vì ngoài việc phân tích dữ liệu, còn có rất nhiều công việc để cải thiện các thuật toán xử lý chúng
- Trong Python, quy trình tiêu chuẩn hóa cởi mở hơn với cộng đồng, mọi người đều có thể đưa ra ý tưởng của riêng mình và số lượng của họ đang tăng lên nhanh chóng
Nhược điểm của Python đối với khoa học dữ liệu
Mặc 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
- Hình dung. Khả năng này là một tiêu chí quan trọng trong việc lựa chọn phần mềm để phân tích dữ liệu. Mặc dù Python có các thư viện thú vị để trực quan hóa, chẳng hạn như Seaborn, Bokeh và Pygal, nhưng sự lựa chọn có thể quá tuyệt vời. Hơn nữa, so với R, việc trực quan hóa trong Python phức tạp hơn nhiều và kết quả của nó đôi khi không rõ ràng lắm
- Thiếu kho lưu trữ chung và thiếu các lựa chọn thay thế cho nhiều thư viện R
- Python là ngôn ngữ có kiểu gõ động. Nó tăng tốc độ phát triển chương trình một cách đáng kể nhưng cũng làm phức tạp việc tìm kiếm các lỗi khó theo dõi do gán sai dữ liệu khác nhau cho cùng một biến
- Khóa phiên dịch toàn cầu. Hiện tại, đây là vấn đề hiệu suất chính trong Python. Đó cũng là do việc triển khai đa luồng kém. Mã GIL không thay đổi kể từ phiên bản đầu tiên của ngôn ngữ lập trình. Điều này rõ ràng chỉ ra rằng nó đã lỗi thời
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
- rPython, rJython, SnakeCharmR, PythonInR, reticulate - khởi chạy mã Python từ R;
- RPy2, pyRserve, PypeR - khởi chạy mã Python từ R
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 lược
Cả 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