Python и R - два наиболее популярных и широко используемых сегодня языка в Data Science. Они имеют открытый исходный код и полностью бесплатны для использования.
Но какой лучше? И, что более важно, какой из них изучить?
Оба являются важным стандартным инструментом в руках каждого специалиста по данным.
Хотя у R и python есть определенные варианты использования, сценарии и условия, в которых они используются, могут отличаться.
Зачем использовать Python?
Python более привлекателен для разработчиков программного обеспечения. В основном из-за промышленного использования и простого кода, готового к производству. Python также отличается удобочитаемостью. По сравнению с R Python намного легче читать и понимать. Кроме того, в некоторых случаях Python работает быстрее.
Зачем использовать R?
R отлично справляется с визуализацией данных. Разовый анализ данных проще и удобнее выразить в R.
Процесс анализа данных в R и Python:
Итак, какой из них использовать?
Некоторые важные различия, которые следует учитывать при выборе R или Python друг над другом:
Библиотеки. Оба языка содержат огромные надежные библиотеки. R имеет библиотеки для многих доменов, в то время как Python предоставляет невероятные пакеты, такие как Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, Matplotlib.
Скорость: R изначально имел проблемы с большими вычислениями. Но эта проблема решена введением R от Revolution Analytics. В то время как Python, будучи языком высокого уровня, относительно медленный.
Визуализации. В науке о данных мы часто строим графики, чтобы продемонстрировать пользователям закономерности. Поэтому визуализация становится важной при выборе конкретного языка, и R полностью превосходит Python в этом отношении за счет пакета ggplot2.
Итак, если вы инженер-программист, выберите Python, а если вы академический исследователь, выберите R. Поскольку специалист по данным может выбрать и потребовать и то, и другое. Реальность такова, что изучение обоих инструментов и их использование с учетом их сильных сторон может только улучшить вас как специалиста по данным.
