Cập nhật: ngày 19 tháng 7 năm 2021
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 tiên có thể gây khó khăn. & NBSP;
Để giúp bạn, chúng tôi đã chuẩn bị hướng dẫn này để phá vỡ cả Python và R. Hãy tiếp tục đọc khi chúng tôi đề cập đến những điểm mạnh và điểm yếu so sánh của họ, trước khi đưa ra phán quyết của chúng tôi.
Spoiler: Bạn không thể sai với một trong hai ngôn ngữ!
Trường hợp cho r
R đã tự hào với sự 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 bạn cần hỗ trợ sử dụng ngôn ngữ. Hơn nữa: Có hàng ngàn gói được phát hành công khai mà bạn có thể sử dụng với R để mở rộng khả năng của nó lên tầm cao mới. Điều này cho phép R cung cấp một 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 hoặc xây dựng mô hình học máy, có một gói R cho nhiệm vụ. Vì r được thực hiện chủ yếu để phân tích dữ liệu, các hoạt động toán học phổ biến như phép nhân ma trận hoạt động thẳng ra khỏi hộp. Hơn nữa, cú pháp định hướng mảng R, tạo điều kiện cho việc dịch toán thành mã, đặc biệt hữu ích cho người mới lập trình.
Because R was made primarily for data analysis, common mathematical operations like matrix multiplication work straight out of the box. Moreover, R’s array-oriented syntax facilitates the translation of math into code, which is especially useful for programming novices.
Trường hợp cho Python
Python là một loại pin bao gồm ngôn ngữ lập trình của người Viking, có nghĩa là nó có thể làm hầu như bất cứ điều gì bạn cần nó: Kỹ thuật dữ liệu, tranh cãi dữ liệu, học máy, cạo trang web, phát triển web - bạn đặt tên cho nó. & NBSP;
Là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, Python tạo điều kiện cho việc viết mã quy mô lớn, có thể bảo trì và mạnh mẽ. Với Python, mã nguyên mẫu mà bạn viết trên máy tính của riêng bạn có thể được sử dụng làm mã sản xuất nếu cần. Ngoài ra, nhờ cú pháp trực quan giống tiếng Anh, Python dễ thành thạo hơn r, đặc biệt nếu bạn có nền tảng trong ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng khác như Java hoặc C ++. & NBSP; gói và thư viện có sẵn cho các chuyên gia dữ liệu. Ngày nay, nhờ các thư viện như Gandas, Numpy, Scipy, Scikit-Learn và Seaborn, Python hiện đang giữ riêng mình trong lĩnh vực độc quyền của R. Hơn nữa, Python đã củng cố vị trí của mình như là ngôn ngữ ưa thích cho trí tuệ nhân tạo với các dự án học máy chính ngày nay, Tensorflow và Pytorch, được viết bằng Python.
Python previously could not match R in terms of the latter’s packages and libraries available to data professionals. Nowadays, thanks to libraries like Pandas, Numpy, Scipy, Scikit-Learn, and Seaborn, Python is now holding its own
in what used to be R’s exclusive domain. What’s more, Python has solidified its position as the preferred language for artificial intelligence with today’s main machine learning projects, Tensorflow and PyTorch, being written in Python.
Lựa chọn giữa Python và R
Dưới đây là một vài hướng dẫn cho các chuyên gia dữ liệu, những người đang quyết định trước tiên nên học Python hay R.
Sở thích cá nhân
Sự lựa chọn giữa Python và R có thể dựa trên sở thích cá nhân của bạn hoặc bất kỳ điều gì dễ nắm bắt hơn từ việc đi. Để rõ ràng, các nhà toán học và nhà thống kê có xu hướng thích R, trong khi các nhà khoa học máy tính và kỹ sư phần mềm thường ủng hộ Python. & NBSP;
Tuy nhiên, việc thành thạo lập trình chủ yếu tập trung để 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 thi có thể 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, nó sẽ dễ dàng nhận được những người khác, bạn sẽ phải 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 đạt được động lực sớm trong quá trình học tập.
Nhiệm vụ
Bạn cũng có thể thực hiện cuộc gọi Python vs R dựa trên một dự án dữ liệu mà bạn biết bạn sẽ làm việc. & NBSP;
Nếu bạn đang làm việc với dữ liệu đã được thu thập và làm sạch cho bạn, và trọng tâm chính của bạn là về số lượng khủng hoảng, trực quan hóa dữ liệu và phân tích thống kê một lần, hãy đi với 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 xóa dữ liệu từ các trang web, tệp hoặc nguồn dữ liệu khác, Python là một lựa chọn tốt hơn. Ngoài ra, khả năng của hệ sinh thái học máy Python, vượt xa R, đặc biệt là khi học sâu.
Sự hợp tác
Với những điều cơ bản của phân tích dữ liệu trong vành đai của bạn, một tiêu chí khác cần xem xét là ngôn ngữ mà đồng đội của bạn đang sử dụng. Nếu tất cả các bạn sử dụng cùng một ngôn ngữ, thì nó sẽ tạo ra sự hợp tác cũng như học hỏi từ một người khác dễ dàng hơn. & NBSP;
Điều đó nói rằng, Python là người chiến thắng để viết mã sản xuất, một quá trình phụ thuộc rất nhiều vào sự hợp tác. Đây là nơi Python thực sự vượt trội r, đơn giản vì nó tích hợp tốt hơn với cơ sở dữ liệu, công cụ tự động hóa và dịch vụ đám mây. & NBSP;
Phổ biến
Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất thế giới theo chỉ số phổ biến ngôn ngữ PYPL, theo số lượng tìm kiếm hướng dẫn của Google để định lượng mức độ phổ biến của ngôn ngữ. Theo danh sách, Python chiếm 30 phần trăm của tất cả các tìm kiếm, gần như gấp 8 lần so với R.
Nguồn: PYPL
Những kết quả này hầu như không đáng ngạc nhiên khi có sự phổ biến của Python trong thực tế mọi lĩnh vực của khoa học máy tính. Python cũng đã trở thành Lingua Franca của AI nhờ các thư viện học tập sâu như Tensorflow và Pytorch, nơi cung cấp năng lượng cho 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 sự lựa chọn ưa thích giữa các nhà nghiên cứu và trong học viện. & NBSP;
Python so với R: Điểm mấu chốt
Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng, bạn không thể sai với Python hoặc R là ngôn ngữ đầu tiên của bạn. Trong khi R nhấn mạnh phân tích thống kê và khủng hoảng số, Python cực kỳ linh hoạt. & NBSP;
Bởi vì cả hai đều có ưu và nhược điểm của họ, sự lựa chọn của bạn nên phụ thuộc vào các yếu tố như sở thích cá nhân, sử dụng dự định và/hoặc ngôn ngữ của 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 thể chuyển nhượng cao trên các ngôn ngữ khác nhau. & NBSP;
Sẵn sàng để bắt đầu học một trong những ngôn ngữ này cho khoa học dữ liệu?