Python và R được coi là ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu thiết yếu. Lý tưởng nhất là bạn sẽ thành thạo cả hai để có nền tảng lập trình toàn diện, nhưng nếu bạn chưa quen với khoa học dữ liệu, thì đâu là nơi tốt nhất để bắt đầu?
Đọc tiếp để tìm hiểu thêm về cách mỗi ngôn ngữ lập trình được sử dụng trong khoa học dữ liệu cùng với các mẹo để chọn bắt đầu học ngôn ngữ nào trước
Đâu là sự khác biệt giữa Python và R?
Trong khi ngôn ngữ R chuyên dụng hơn, Python là ngôn ngữ lập trình đa năng được thiết kế cho nhiều trường hợp sử dụng
Nếu đây là bước đột phá đầu tiên của bạn vào lĩnh vực lập trình, bạn có thể thấy mã Python dễ học hơn và có thể áp dụng rộng rãi hơn. Tuy nhiên, nếu bạn đã có chút hiểu biết về ngôn ngữ lập trình hoặc có mục tiêu nghề nghiệp cụ thể tập trung vào phân tích dữ liệu, ngôn ngữ R có thể phù hợp hơn với nhu cầu của bạn
Ngoài ra còn có rất nhiều điểm tương đồng giữa ngôn ngữ Python và R, vì vậy nền tảng của ngôn ngữ này có thể thông báo cho ngôn ngữ kia. Ví dụ: cả Python và R đều là ngôn ngữ lập trình nguồn mở phổ biến được hỗ trợ bởi các cộng đồng thịnh vượng. Cả hai cũng có thể được thực hành trong môi trường không phụ thuộc vào ngôn ngữ, Jupyter Notebooks, cùng với các ngôn ngữ lập trình khác như Julia, Scala, Java, v.v.
con trăn. Ngôn ngữ lập trình đa năng
Theo dữ liệu Stack Overflow, Python là ngôn ngữ lập trình phát triển nhanh nhất trên toàn thế giới. Nó rất dễ tiếp cận đối với người mới bắt đầu và cung cấp loại tính linh hoạt mà các nhà phát triển web cần để tạo các trang web đa dạng như Spotify, Instagram, Reddit, Dropbox và Washington Post. Bạn không biết cách sử dụng dấu mũ hoặc hồi quy là gì?
Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, giống như Javascript hoặc C++, mang lại sự ổn định và tính mô-đun cho các dự án, bất kể quy mô. Nó cung cấp một cách tiếp cận linh hoạt để phát triển web và khoa học dữ liệu mang lại cảm giác trực quan ngay cả khi bạn chưa từng học ngôn ngữ lập trình trước đây
Chọn Python cung cấp cho các lập trình viên các kỹ năng cần thiết để làm việc trong lĩnh vực kinh doanh, sản phẩm kỹ thuật số, dự án nguồn mở và các ứng dụng web khác nhau ngoài khoa học dữ liệu. Ngôn ngữ này là một phần nhỏ của hệ sinh thái Python;
- NumPy [phân tích số]
- SciKit-learning [phân tích dự đoán]
- Keras [học sâu và trí tuệ nhân tạo]
- SciPy [máy tính khoa học]
- Seaborn [trực quan hóa dữ liệu thống kê]
- Folium [trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý]
- Pandas [phân tích dữ liệu]
- Matplotlib [API hướng đối tượng để nhúng các ô]
- PyCharm [môi trường phát triển tích hợp [IDE] cho Python]
"Phần khó nhất khi bắt đầu mọi thứ và Python là bước tiến lớn đầu tiên đến với khoa học dữ liệu. Mọi người ngạc nhiên về mức độ dễ dàng của Python. "
Joseph Santarcangelo, Tiến sĩ, nhà khoa học dữ liệu của IBM, đồng thời là người hướng dẫn cho một số khóa học và chương trình khoa học dữ liệu edX, từ kiến thức cơ bản về Python đến học sâu cho biết: “Phần khó nhất khi bắt đầu mọi thứ và Python là bước tiến lớn đầu tiên đối với khoa học dữ liệu. “Mọi người ngạc nhiên về mức độ dễ dàng của Python. Khi bạn nhìn vào lập trình, nó có vẻ là một khái niệm khá trừu tượng. Nó khá khó. Nếu bạn mắc một sai lầm nhỏ, mọi thứ đều sai. Vì vậy, mọi người thường khá sợ hãi. Và sau đó mọi người giống như ồ ồ đó là nó?
3 lý do để học Python cho khoa học dữ liệu
1. Python thân thiện với người mới bắt đầu. Python sử dụng cú pháp hợp lý và dễ tiếp cận giúp dễ dàng xác định mục đích của các chuỗi mã và ít phụ thuộc vào cách tiếp cận chính thức của các ngôn ngữ trước đây. Việc tập trung vào khả năng đọc mã này giúp giảm thời gian học tập và giải quyết một số thách thức khi lần đầu tiên học ngôn ngữ lập trình.
2. Python là đa năng. Python không bị giới hạn hoạt động trong cộng đồng khoa học dữ liệu. Các nhà phát triển sử dụng Python để xây dựng tất cả các loại ứng dụng, vì vậy đây là ngôn ngữ hữu ích để sử dụng nếu bạn định tập trung vào nhiều nhiệm vụ khác nhau trong lĩnh vực khoa học máy tính. Python cũng hoạt động tốt với các ứng dụng dựa trên web và hỗ trợ nhiều loại cấu trúc dữ liệu, bao gồm cả những cấu trúc có SQL. Ngoài ra, thật dễ dàng để tìm các bộ dữ liệu khác nhau cho bất kỳ dự án nào bạn đang thực hiện hoặc tạo sản phẩm của riêng bạn bằng cách sử dụng các sản phẩm trong hệ sinh thái Python.
3. Python có thể mở rộng. Python hoạt động nhanh hơn R, cho phép nó phát triển và mở rộng quy mô cùng với các dự án. Đối với những người làm việc trong lĩnh vực sản xuất, xây dựng đường ống hoặc thực hiện sản xuất quy mô lớn, nó cung cấp quy trình làm việc hiệu quả cần thiết để bắt đầu những công việc đó. Tốc độ này là nền tảng cho sự sẵn sàng sản xuất của Python. Nó cho phép bạn xây dựng các quy trình học máy toàn diện để có thông tin chi tiết theo kịp tốc độ kinh doanh. Ngoài ra, tính mô-đun của ngôn ngữ đảm bảo rằng bạn có thể xây dựng thứ gì đó linh hoạt.
R. Nhà máy phân tích dữ liệu
Lập trình R là ngôn ngữ dành riêng cho miền được sử dụng để phân tích và thống kê dữ liệu. Nó sử dụng cú pháp cụ thể được sử dụng bởi các nhà thống kê và là một phần quan trọng của thế giới khoa học dữ liệu học thuật và nghiên cứu
R tuân theo một mô hình thủ tục để phát triển. Thay vì nhóm dữ liệu và mã thành các nhóm như lập trình hướng đối tượng, nó chia nhỏ các tác vụ lập trình thành một loạt các bước và chương trình con. Các quy trình này làm cho việc hình dung các hoạt động phức tạp sẽ diễn ra đơn giản hơn như thế nào
Giống như Python, R có một cộng đồng mạnh mẽ, nhưng tập trung vào phân tích. R không cung cấp khả năng phát triển phần mềm đa năng như Python, nhưng nó xử lý các dự án khoa học dữ liệu chuyên biệt này tốt hơn vì đó là trọng tâm duy nhất. Hệ sinh thái R bao gồm
- RStudio [một IDE dựa trên R]
- CRAN [Mạng lưu trữ R toàn diện]
- Tidyverse, một bộ sưu tập các gói R phổ biến
- dplyr [một tập hợp các chức năng cho phép thao tác khung dữ liệu]
- Gói R, mã R có thể tái tạo và chức năng
- Ggplot2, gói trực quan hóa dữ liệu mã nguồn mở
Tóm lại, R cung cấp khả năng chuyên môn hóa để phân tích dữ liệu lớn, nhưng bạn sẽ không thể sử dụng nó để phát triển web cho mục đích chung
“Như với bất kỳ cộng đồng phần mềm nguồn mở sôi động nào, R đang phát triển nhanh. Điều này có thể làm mất phương hướng vì nó có nghĩa là bạn không bao giờ có thể học xong R. Mặt khác, nó làm cho R trở thành một chủ đề hấp dẫn. Luôn luôn có nhiều điều để học. "
“Như với bất kỳ cộng đồng phần mềm nguồn mở sôi động nào, R đang phát triển nhanh. Điều này có thể làm mất phương hướng vì nó có nghĩa là bạn không bao giờ có thể học xong R. Mặt khác, nó làm cho R trở thành một chủ đề hấp dẫn. Luôn luôn có nhiều điều để học. Radha, nhà phân tích dữ liệu ở Ấn Độ và người học edX, người đã sử dụng Khoa học dữ liệu, cho biết ngay cả những người dùng R có kinh nghiệm cũng tiếp tục tìm kiếm chức năng mới giúp giải quyết vấn đề nhanh hơn và tinh tế hơn. Khóa học Cơ bản về R từ HarvardX, một phần của chương trình Chứng chỉ Chuyên gia Khoa học Dữ liệu của HarvardX, để cải thiện ngôn ngữ lập trình không ngừng phát triển
3 lý do để học lập trình R cho khoa học dữ liệu
R không phải là ngôn ngữ có mục đích chung, nhưng tùy thuộc vào vị trí hoặc cách bạn dự định làm việc, nó có thể mang lại nhiều đặc quyền không có sẵn với ngôn ngữ có mục đích chung
1. R được xây dựng để thống kê. Có thể phân tích thống kê nặng nề với Python, nhưng bạn sẽ không nhận được các thư viện và chức năng dành riêng cho cú pháp như với R. Ngôn ngữ giúp việc xây dựng và truyền đạt kết quả từ các loại chương trình cụ thể này trở nên trực quan hơn nhiều. Các nhà thống kê và phân tích dữ liệu sử dụng R để quản lý các tập dữ liệu lớn dễ dàng hơn bằng cách sử dụng các mô hình học máy tiêu chuẩn và khai thác dữ liệu.
2. R là học thuật. R gần như là mặc định khi làm việc trong giới học thuật. R rất phù hợp với một lĩnh vực học máy được gọi là học thống kê. Bất kỳ ai có nền tảng thống kê chính thức đều nên nhận ra cú pháp và cấu trúc của R.
3. R là trực quan để phân tích. R có thể không hoạt động với nhiều loại dự án, nhưng nó là lựa chọn tốt nhất cho công việc phân tích và suy luận. Nếu bạn dự định làm việc trong một lĩnh vực chuyên biệt, bạn sẽ muốn có một ngôn ngữ lập trình chuyên biệt. R cũng cung cấp một môi trường mạnh mẽ phù hợp lý tưởng với các loại trực quan hóa dữ liệu mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng.
Tôi nên học ngôn ngữ lập trình nào, Python hay R?
Nếu mục tiêu của bạn là học lập trình máy tính một cách rộng rãi hơn, Python là con đường để đi. Nếu mục tiêu của bạn là tập trung hoàn toàn vào các ứng dụng dữ liệu và thống kê, thì R có thể có lợi thế hơn. Để quyết định bắt đầu học Python hay R trước, hãy tự hỏi mình một vài câu hỏi
- Mục tiêu nghề nghiệp của bạn là gì? . Suy nghĩ về mức độ bạn muốn giữ các tùy chọn của mình mở hoặc dự án nào quan trọng nhất đối với bạn cũng có thể giúp ích. Deciding between business and academia, for instance, can help make it clear which will serve you better in the beginning. Thinking about how much you’d like to keep your options open or which projects are most important to you can help, too.
- Bạn hình dung mình sẽ dành phần lớn năng lượng của mình vào đâu? . Tuy nhiên, nếu bạn muốn xây dựng các hệ thống sẵn sàng sản xuất, bạn có thể cần linh hoạt hơn. If you plan to stick with the statistical analysis inside most research projects, R could edge out Python. However, if you want to build production-ready systems, you might need more flexibility.
- Bạn định truyền đạt những phát hiện của mình như thế nào? . Looking at the different ways Python and R can aid in data visualization can also help narrow down your first step.
Lặn SÂU HƠN
Khám phá các ngôn ngữ lập trình phổ biến hơn cho khoa học dữ liệu, từ MATLAB đến JavaScript
Python hay R dễ hơn?
Python đơn giản hơn nhiều, sử dụng cú pháp gần với tiếng Anh viết hơn để thực thi các lệnh. Tuy nhiên, R giúp trực quan hóa và thao tác dữ liệu dễ dàng hơn nếu bạn có các ngôn ngữ khác trong vành đai của mình. Nó dựa trên số liệu thống kê, vì vậy cú pháp ở đây đơn giản hơn để phân tích
R có thể yêu cầu nhiều công việc trả trước hơn Python. Tuy nhiên, khi bạn đã hiểu rõ về cú pháp, R có thể thực hiện một số loại tác vụ dễ dàng hơn nhiều. Bạn càng có nhiều kinh nghiệm với các ngôn ngữ lập trình, bạn càng dễ dàng chọn một ngôn ngữ khác
Ben Tasker, Người hướng dẫn chương trình kỹ thuật về Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu tại SNHU và là người hướng dẫn các chương trình edX MicroBachelors về dữ liệu cho biết: “Dù sao đi nữa, lời khuyên của tôi là đừng bỏ cuộc—nếu bạn không giỏi ngôn ngữ này, hãy thử một ngôn ngữ khác”. . “Tôi viết mã bằng Python khá tệ khi bắt đầu sự nghiệp khoa học dữ liệu của mình. Vì vậy, tôi đã chuyển sang R vì một số lý do mặc dù nhiều người nói rằng R khó học hơn. Tôi đã học nó nhanh hơn rất nhiều và sau đó tôi quay lại Python và cảm thấy thoải mái hơn với nó, và bây giờ tôi chỉ sử dụng Python, tôi hoàn toàn không sử dụng R. ”
trong nháy mắt. Mẹo để lựa chọn giữa Python và R
Những người chọn Python.
- Làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu định hướng kinh doanh
- Tạo thuật toán học máy
- Làm việc trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau
- Yêu cầu một ngôn ngữ linh hoạt
- Lên kế hoạch tạo các dự án có quy mô
- Làm việc trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu nặng về phân tích hoặc thống kê
- Làm việc trong học viện
- Cần cú pháp ngôn ngữ cụ thể của quy trình thống kê
- Thực hiện công việc phân tích thống kê hoặc phân tích chuyên ngành
- Cần đầu ra động để truyền đạt kết quả
- Bạn chưa có kinh nghiệm lập trình.
- Mục tiêu chính là sản xuất hoặc triển khai
- Bạn muốn xây dựng các mô hình mới từ đầu
- Mã cho các dự án nên được đọc
- Bạn dự định làm việc trong lĩnh vực nghiên cứu hoặc học viện
- Công việc nặng về thống kê và phân tích
- Bạn muốn tận dụng các thư viện mở rộng cho các giải pháp hiện có
- Bạn muốn tận dụng các thư viện mở rộng cho các giải pháp hiện có
- Các tính năng cụ thể theo cú pháp rất quan trọng
- Truyền đạt các kết quả phức tạp là chìa khóa
dòng dưới cùng. Python cho người mới bắt đầu, R cho nghiên cứu
Cuối cùng, học Python và R sẽ giúp bạn có được lợi thế cạnh tranh trong khoa học dữ liệu. E các chương trình đào tạo, khóa học và chương trình phân tích dữ liệu khám phá về nhiều chủ đề khoa học dữ liệu và phân tích để giúp bạn thực hiện bước tiếp theo.