Nếu bạn là một chuyên gia dữ liệu đầy tham vọng, bạn có thể đã nghe nói rằng Python và R là hai ngôn ngữ phổ biến nhất để phân tích dữ liệu. Nhưng lúc đầu, việc chọn học Python hay R trước có thể khó khăn.
Để giúp bạn thực hiện, chúng tôi đã chuẩn bị hướng dẫn này để phân tích cả Python và R. Tiếp tục đọc khi chúng tôi đề cập đến điểm mạnh và điểm yếu so sánh của họ, trước khi đưa ra phán quyết của chúng tôi.
Phần giới thiệu. bạn không thể đi sai với một trong hai ngôn ngữ.
Trường hợp cho R
R đã tự hào về việc áp dụng rộng rãi trong cộng đồng khoa học dữ liệu. Nhờ sự phổ biến của R, bạn luôn có thể nhận được hỗ trợ nếu cần hỗ trợ sử dụng ngôn ngữ này. Còn gì nữa. có hàng nghìn gói được phát hành công khai mà bạn có thể sử dụng với R để mở rộng khả năng của nó lên một tầm cao mới. Điều này cho phép R cung cấp giải pháp cho hầu như mọi vấn đề liên quan đến dữ liệu. Cho dù bạn cần thực hiện phân tích thống kê, tạo biểu đồ hay xây dựng mô hình máy học, đều có gói R cho nhiệm vụ này.
Vì R được tạo ra chủ yếu để phân tích dữ liệu nên các phép toán phổ biến như phép nhân ma trận hoạt động ngay lập tức. Hơn nữa, cú pháp hướng mảng của R tạo điều kiện thuận lợi cho việc dịch thuật toán thành mã, điều này đặc biệt hữu ích cho người mới lập trình.
Trường hợp cho Python
Python là ngôn ngữ lập trình “bao gồm pin”, có nghĩa là nó có thể làm hầu như mọi thứ bạn cần. kỹ thuật dữ liệu, sắp xếp dữ liệu, học máy, quét trang web, phát triển web - bạn đặt tên cho nó.
Là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, Python hỗ trợ viết mã quy mô lớn, có thể bảo trì và mạnh mẽ. Với Python, mã nguyên mẫu mà bạn viết trên máy tính của mình có thể được sử dụng làm mã sản xuất nếu cần. Ngoài ra, nhờ cú pháp trực quan giống với tiếng Anh, Python dễ thành thạo hơn R, đặc biệt nếu bạn có nền tảng về ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng khác như Java hoặc C++.
Python trước đây không thể so sánh với R về các gói và thư viện sau này dành cho các chuyên gia dữ liệu. Ngày nay, nhờ có các thư viện như Pandas, Numpy, Scipy, Scikit-Learn và Seaborn, Python hiện đang giữ vị trí của riêng mình trong lĩnh vực từng là miền độc quyền của R. Hơn nữa, Python đã củng cố vị trí là ngôn ngữ ưa thích cho trí tuệ nhân tạo với các dự án máy học chính hiện nay, Tensorflow và PyTorch, được viết bằng Python.
Lựa chọn giữa Python và R
Dưới đây là một số hướng dẫn dành cho các chuyên gia dữ liệu đang quyết định nên học Python hay R trước
Sở thích cá nhân
Sự lựa chọn giữa Python và R có thể dựa trên sở thích cá nhân của bạn hoặc bất kỳ lựa chọn nào dễ nắm bắt hơn ngay từ đầu. Rõ ràng, các nhà toán học và thống kê có xu hướng thích R hơn, trong khi các nhà khoa học máy tính và kỹ sư phần mềm thường thích Python hơn.
Tuy nhiên, thành thạo lập trình chủ yếu tập trung vào việc có được một tư duy giải quyết vấn đề cụ thể. Khả năng dịch các vấn đề thực tế thành các bước mà máy tính có thể thực hiện được áp dụng trên tất cả các ngôn ngữ lập trình. Do đó, một khi bạn bắt đầu suy nghĩ như một lập trình viên trong Python hoặc R, bạn sẽ dễ dàng chọn cái còn lại—bạn sẽ chỉ cần học cú pháp
Vì những lý do này, không có gì sai khi chọn ngôn ngữ đầu tiên của bạn hoàn toàn dựa trên sở thích cá nhân. Bằng cách đó, bạn sẽ có thể tạo các chương trình hữu ích sớm hơn so với trường hợp khác, cho phép bạn sớm đạt được động lực trong quá trình học tập
nhiệm vụ
Bạn cũng có thể tạo Python vs. Cuộc gọi R dựa trên dự án dữ liệu mà bạn biết mình sẽ thực hiện.
Nếu bạn đang làm việc với dữ liệu đã được thu thập và làm sạch cho bạn và trọng tâm chính của bạn là xử lý số, trực quan hóa dữ liệu và phân tích thống kê một lần, hãy sử dụng R. Khi nói đến các kỹ thuật thống kê nâng cao, hệ sinh thái của R vượt trội hơn nhiều so với Python
Nếu bạn phải làm việc với dữ liệu bẩn hoặc lộn xộn hoặc để cạo dữ liệu từ các trang web, tệp hoặc các nguồn dữ liệu khác, thì Python là lựa chọn tốt hơn. Ngoài ra, khả năng của hệ sinh thái học máy của Python vượt xa khả năng của R, đặc biệt là khi học sâu
Sự hợp tác
Với kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu, một tiêu chí khác cần xem xét là ngôn ngữ mà đồng đội của bạn đang sử dụng. Nếu tất cả các bạn đang sử dụng cùng một ngôn ngữ, điều đó sẽ giúp cộng tác—cũng như học hỏi lẫn nhau—dễ dàng hơn nhiều.
Điều đó nói rằng, Python là người chiến thắng trong việc viết mã sản xuất, một quy trình phụ thuộc nhiều vào sự hợp tác. Đây là điểm Python thực sự vượt trội hơn R, đơn giản vì nó tích hợp tốt hơn với cơ sở dữ liệu, công cụ tự động hóa và dịch vụ đám mây.
Phổ biến
Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất thế giới theo chỉ số phổ biến ngôn ngữ PYPL, dựa trên số lượng tìm kiếm hướng dẫn của Google để định lượng mức độ phổ biến của ngôn ngữ. Theo danh sách, Python chiếm tới 30% tổng số lượt tìm kiếm—gấp gần 8 lần so với R
Nguồn. PYPL
Những kết quả này hầu như không gây ngạc nhiên vì tính phổ biến của Python trong thực tế mọi lĩnh vực khoa học máy tính. Python cũng đã trở thành ngôn ngữ chung của AI nhờ các thư viện deep learning như TensorFlow và PyTorch, hỗ trợ hầu hết các công cụ AI tiên tiến nhất. Điều này đã dẫn đến việc Python trở thành ngôn ngữ thống trị trong ngành, trong khi R thường là lựa chọn ưu tiên của các nhà nghiên cứu và học viện.
Python so với. r. Điểm mấu chốtNếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng, bạn không thể sai khi chọn Python hoặc R làm ngôn ngữ đầu tiên của mình. Trong khi R nhấn mạnh vào phân tích thống kê và xử lý số, Python cực kỳ linh hoạt.
Vì cả hai đều có ưu và nhược điểm, nên lựa chọn của bạn phải phụ thuộc vào các yếu tố như sở thích cá nhân, mục đích sử dụng và/hoặc ngôn ngữ lựa chọn của nhóm bạn. Hãy nhớ rằng việc học một ngôn ngữ sẽ không ngăn cản bạn học ngôn ngữ kia. Trên thực tế, các kỹ năng lập trình có khả năng chuyển đổi cao qua các ngôn ngữ khác nhau.