Битва между Python и R: что лучше для анализа данных?
Это зависит от обстоятельств! Языки программирования Python и R полезны для анализа данных, но в неакадемических условиях лучше использовать Python. Python легче изучать, Python быстрее, есть больше перспективных вакансий на основе Python, и он имеет большое и постоянно растущее сообщество пользователей.
В связи с тем, что предприятия и многие учреждения ежедневно собирают все большие объемы данных, растет спрос на аналитиков и ученых. Согласно отчету IBM, в 2015 году в США было 2,35 млн вакансий в сфере анализа данных. По оценкам, к 2020 году это число вырастет до 2,72 миллиона ». (Марков, Браганса, Таска, Миллер, Хьюз, 2017). Это означает, что наука о данных стала неотъемлемой частью повседневной трудовой жизни многих людей.
Чтобы работать с современными структурами больших данных, нужно выучить и вооружиться языком программирования данных, чтобы иметь возможность предварительно обрабатывать, очищать, исследовать, анализировать и представлять данные. По мере увеличения перспектив трудоустройства многие задаются вопросом, с чего начать и какой язык программирования данных изучать в первую очередь. Если вы не занимаетесь академической наукой, начните с Python.
Что такое анализ данных / наука? Быстрое напоминание
В бизнес-контексте анализ данных - это изучение того, как данные разбиваются на части, чтобы получить полезную информацию для принятия бизнес-решений.
Двумя наиболее важными языками для аналитика являются Python и R. Python был создан Гвидо Ван Россумом в 1991 году, тогда как R был создан Россом Ихакой и Робертом Джентльманом в 1995 году.
Давайте исследуем сходства и различия между Python и R.
Давайте рассмотрим плюсы и минусы Python
Плюсы Python:
Легкость чтения и обслуживание. В Python можно использовать простой английский, меньше внимания уделяется синтаксису.
Многоцелевой - Python интерпретируемый, интерактивный, модульный, динамический, переносимый, объектно-ориентированный, и это язык программирования высокого уровня.
● Простота обучения.
Минусы Python:
● Ошибки времени выполнения. При работе с большими наборами данных Python может потребоваться довольно много времени, чтобы в конечном итоге отобразить ошибку. Время тестирования, ошибки времени выполнения - некоторые из распространенных проблем, потому что Python изначально был динамически типизирован.
● Трудности при переходе на другие языки. Если вы привыкли работать с Python, будет нелегко перейти на другую платформу. Объявление, присвоение значений и переменных может оказаться сложной задачей даже для опытного программиста.
● Слабые мобильные вычисления. Python еще не сделал своего имени в мобильной среде, хотя он укрепился на настольных и серверных платформах.
Давайте рассмотрим плюсы и минусы R
R плюсы:
● Анализ данных - R дает вам хорошее представление о данных, с которыми вы работаете во время очистки и предварительной обработки данных. При работе с данными, требующими статистических моделей, R, безусловно, ваш друг.
● Вычисления матриц и векторов - R поддерживает матричную арифметику, а его структуры данных содержат списки, матрицы, векторы и массивы.
● Визуализация данных - R имеет отличные инструменты визуализации по сравнению с Python.
R минусы:
● Нелинейная кривая обучения. R - сложный язык программирования для непрограммистов, и лишь немногие эксперты используют его для создания проектов.
● Обработка данных - в R физическая память хранит объекты. R использует больше памяти по сравнению с Python. R требует, чтобы все данные были в одном месте, то есть в памяти. Поэтому это не идеальный вариант при работе с большими данными. (DataFlair, 2020)
● Новый алгоритм. В отличие от Python, каждый раз, когда у вас появляется новый алгоритм, он должен изучать новые способы его моделирования. (Автор Zeolearn, 2019).
Хотя я использую и Python, и R, но предпочитаю Python
Во время учебы в магистратуре бизнес-аналитики я познакомился со многими языками науки о данных, начиная от R, Python, SQL, MySQL, Tableau и платформами машинного обучения, такими как DataRobot. Хотя я использовал оба языка в своих исследованиях, я использовал R для очистки и исследования данных из-за его мощных визуализаций, обеспечивающих представление данных, с которыми я работаю, в режиме реального времени. Python аналогичным образом можно использовать для очистки и исследования данных, но для этого требуется помощь pandas для структур данных, NumPy для математических вычислений и seaborne и matplot для визуализации. После обработки, очистки и исследования данных я смоделировал очищенные данные с помощью Python. Python позволяет мне создавать модели с нуля в отношении машинного обучения и глубокого обучения. Python также предоставляет несколько библиотек, которые могут быть адаптированы к вашему типу моделирования данных. Например, Scikit learn содержит различные алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации, включая опорные векторные машины, случайные леса, повышение градиента, k -средства. и DBSCAN. Хотя модели машинного обучения широко разрабатываются с нуля, многие из этих моделей уже разработаны. Итак, Python требует, чтобы я понимал, какую модель запускать при настройке моих гиперпараметров, чтобы сузить точность в соответствии с типами данных.
Почему Python предпочтительнее R
Более легкая кривая обучения
Python - мощный, универсальный многоцелевой язык с относительно простым для понимания синтаксисом. Согласно Pluralsight, изучать Python проще: Читабельность делает его отличным первым языком программирования - он позволяет думать как программист и не тратить время на запутанный синтаксис. Изучив оба языка одновременно, я могу засвидетельствовать тот факт, что мне было легче усвоить язык Python по сравнению с R. Python написан на английском языке, что облегчает его изучение как начинающим программистам, так и экспертам.
На изображении выше показано, как относительно можно изучить Python самостоятельно или прочитав руководство по Python для хакеров.
Python быстрее
R не сильно отстает по скорости, но при использовании R, возможно, придется избегать использования циклов for и сосредоточиться на его функциях, предоставляемых его библиотеками. С Python вам не обязательно избегать циклов for как таковых. Из статьи Циклы в R и Python: кто быстрее? от Дмитрия Кислера «Python быстрее R, когда количество итераций меньше 1000. Ниже 100 шагов python до 8 раз быстрее R.» Это означает, что для того, чтобы R смог превзойти Python по скорости, ему придется полагаться на свои библиотечные функции, но это также требует много времени. Это потому, что многие библиотеки R используются по-разному. Итак, понимая, что это займет некоторое время, вы можете запустить несколько циклов for в Python.
Больше перспектив трудоустройства
И Python, и R широко используются в науке о данных, однако Python более положительно коррелирует с возможностями трудоустройства. На рисунке ниже показаны тенденции Python и R в научном секторе, которые сильно коррелируют с занятостью. Согласно статье Использование языков программирования специалистами по данным: Python растет, а R ослабевает, Боб Хейс заявил, что «лучшим языком программирования в 2019 году был Python (87% респондентов заявили, что использовали этот язык), а затем по SQL (44%) и R (31%) ». Огромный рост Python привел к высокому спросу на знания Python.
Согласно тенденциям Google, последние пять лет Python находится на подъеме. Это связано с появлением больших данных в различных секторах промышленности, таких как технологические компании, предприятия и образование. Поскольку многие компании ежедневно производят большие объемы данных, спрос на специалистов по обработке данных и аналитиков заметно возрастает.
У Python большое и постоянно растущее сообщество
В последние годы Python набирает популярность в области науки о данных. Статья Maruti Techlabs на тему Почему Python так популярен среди специалистов по обработке данных: Рост доли Python в 2015 году вырос на 51%, что свидетельствует о его влиянии как популярного инструмента для анализа данных. Google создал TensorFlow с помощью Python. Команда инженеров Netflix в основном использует Python. Из блога Netflix Tech Blog: Мы используем Python на протяжении всего жизненного цикла контента, от принятия решения о финансировании контента до эксплуатации сети CDN, обслуживающей финальное видео, и заканчивая 148 миллионами участников. (Питонисты, Рамануджам, Ливенгуд, 2019).
Инженеры-технологи в Facebook и Khan Academy также использовали его как популярный язык в своей среде. (Maruti Techlabs, 2020). Широкая доступность ресурсов Python в Интернете еще больше упростила задачу для пользователей, ищущих решения проблем.
Это Исследование науки о данных, проведенное О’Рейли и показывающее тенденции между Python и R с момента основания Stack Overflow в 2008 году.
Многие сайты, такие как Stack Overflow, содержат много разных вопросов и ответов в отношении аналитики данных и науки. Это во многом способствовало быстрому росту Python в области науки о данных, как мы можем узнать из приведенного выше графика.
Заключение
Оба языка уникальны и полезны при работе с данными. У Python и R есть свои плюсы и минусы, трудно выбрать между ними. Python, как и R, может становиться сложнее, чем выше и глубже вы работаете с ними. Однако для неакадемических аналитиков данных Python лучше, потому что его легче изучать и использовать. Очевидно, оба языка могут выполнять свою работу с некоторым уважением, но поиск языка, который ускоряет процесс, предпочтительнее для большинства программистов, поэтому Python побеждает в этой категории. Большое и растущее сообщество Python только резко увеличило интересы многих ученых и аналитиков из-за доступности информации Python через Интернет. Из-за его растущей популярности и функциональности многие рабочие места требуют, чтобы сотрудники знали некоторый уровень Python. Перспективы работы на Python растут, и, опередив R., Python также стал предпочтительным языком номер один, используемым многими инженерами по обработке данных.
В конце концов, выбор изучения Python или R должен во многом зависеть от вашей миссии и цели. В зависимости от отрасли, в которой вы работаете, будь то академия, технология или деловой мир, сосредоточьтесь на изучении инструментов, которые наиболее востребованы потенциальными работодателями. Хотя я рекомендую Python для начала, когда вы отправитесь в путешествие по науке о данных, перспектива изучения обоих языков только улучшит вас как аналитика данных и ученого, что сделает вас более привлекательными в интересующей вас области.
Источники
https://www.pluralsight.com/blog/software-development/why-python
https://www.ibm.com/downloads/cas/3RL3VXGA
https://www.zeolearn.com/magazine/comparison-of-r-and-python
https://medium.com/@datadrivenscience/python-vs-r-for-data-science-and-the-winner-is-3ebb1a968197
https://data-flair.training/blogs/pros-and-cons-of-r-programming-language/
