R để trăn

R và Python đều là ngôn ngữ lập trình hoạt động trên nền tảng nguồn mở với một cộng đồng lớn. Các thư viện và công cụ mới được bổ sung liên tục vào danh mục tương ứng của chúng

General description

R và Python đều là ngôn ngữ lập trình hoạt động trên nền tảng nguồn mở với một cộng đồng lớn. Các thư viện và công cụ mới được bổ sung liên tục vào danh mục tương ứng của chúng. R masteryt được sử dụng để phân tích thống kê, trong khi Python cung cấp một cách tiếp cận tổng thể hơn đối với khoa học dữ liệu. R và Python là những ngôn ngữ lập trình tiên tiến nhất theo hướng khoa học dữ liệu. Hai ngôn ngữ lập trình này yêu cầu đầu tư thời gian và công sức.  

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giúp bạn nhận ra được những điểm khác biệt giữa hai loại ngôn ngữ lập trình này

Ngôn ngữ lập trình R

Các học giả và nhà thống kê đã phát triển ngôn ngữ lập trình R trong hơn hai thập kỷ. R hiện là một trong những hệ thống sinh thái phong phú nhất để thực hiện phân tích dữ liệu. Có sẵn khoảng 12000 gói trong CRAN (kho mã nguồn mở). Có thể tìm thấy một thư viện cho bất kỳ phân tích nào bạn muốn thực hiện. Thư viện đa dạng phong phú khiến R trở thành lựa chọn hàng đầu cho phân tích thống kê, đặc biệt là cho các công việc phân tích chuyên ngành

Sự khác biệt lớn nhất giữa R và các sản phẩm khác trong bảng kê là đầu ra. R có những công cụ giúp dễ dàng truyền đạt kết quả bằng một bản trình bày hoặc tài liệu

Ngôn ngữ lập trình Python

Python có thể thực hiện khá nhiều nhiệm vụ tương tự như R như bao bọc dữ liệu, kỹ thuật, duyệt web lựa chọn tính năng, ứng dụng,… Python là một công cụ để khai thác và thực hiện học máy ở quy mô lớn. Các mã Python dễ bảo trì hơn. Nhiều năm trước; . Gần đây, Python đang bắt kịp và cung cấp API (Giao diện lập trình ứng dụng – giao diện lập trình ứng dụng) tiên tiến cho máy học hoặc Trí tuệ nhân tạo. Hầu hết công việc khoa học dữ liệu có thể được thực hiện với thư viện Python năm. Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learning và Seaborn

Mặt khác, Python có khả năng tái tạo và khả năng truy cập dễ dàng hơn R. Trên thực tế, nếu bạn cần sử dụng kết quả phân tích trong một ứng dụng hoặc trang web, Python là lựa chọn tốt nhất

Sự khác biệt giữa R và Python

Dưới đây là bảng so sánh điểm khác biệt giữa R và Python

Đối tượng so sánh

R

con trăn

Mục đích sử dụng

Phân vùng và dữ liệu thống kê

Khai báo và sản xuất

Main user

Học giả và chuyên gia R&D

Lập trình viên và nhà phát triển

Tính linh hoạt

Thư viện có sẵn và dễ sử dụng

Dễ dàng xây dựng các mô hình ban đầu mới

Đường cong học tập

Khó khăn khi bắt đầu

Easy easy when started

Tích hợp

Chạy bộ cục bộ

Tích hợp tốt với ứng dụng

Nhiệm vụ

Nhanh chóng nhận được kết quả chính

Triển khai thuật toán tốt

Kích thước cơ sở dữ liệu

Xử lý kích thước lớn

Xử lý kích thước lớn

Môi trường phát triển tích hợp (IDE)

Rstudio

Spyder, Máy tính xách tay Ipython

ưu điểm

• Đồ thị được thiết kế đẹp mắt
• Danh mục lớn để phân tích dữ liệu
• Đa dạng, bao gồm. Giao diện GitHub, RMarkdown, Gói Shiny

• Sổ tay Jupyter giúp chia sẻ dữ liệu với đồng nghiệp
• Tính toán toán học
• Triển khai nhanh
• Khả năng đọc mã
• Speed, speed
• Hàm trong Python

nhược điểm

• Khó khăn khi học mới
• Sự phụ thuộc giữa các thư viện

Không có nhiều thư viện như ngôn ngữ lập trình R

Nên học R hay Python?

Nếu bạn là người mới bắt đầu tìm hiểu khoa học dữ liệu với nền tảng thống kê, hãy trả lời hai câu hỏi sau

1. Bạn có muốn tìm hiểu cách hoạt động của thuật toán không?
2. Bạn cũng muốn tìm hiểu về việc triển khai mô hình phải không?

• Nếu câu trả lời của bạn cho cả hai câu hỏi là có, bạn nên bắt đầu học Python trước. By Python bao gồm các thư viện lý tưởng để thao tác với ma trận hoặc để viết các thuật toán. Khi mới bắt đầu, nó có thể dễ dàng hơn khi học cách xây dựng một mô hình từ đầu và sau đó chuyển sang các chức năng từ thư viện học máy. Nếu bạn muốn làm nhiều việc hơn là thống kê, giả sử như phát triển khai thác và khả năng tái tạo, thì Python là một lựa chọn tốt hơn
• R phù hợp hơn nếu bạn cần viết báo cáo và tạo trang tổng quan. Một điểm nữa là nếu bạn định tập trung vào các phương pháp thống kê thì đó cũng là một điểm cộng cho R
• Mặt khác, nếu bạn đã biết thuật toán hoặc muốn đi vào phân tích dữ liệu ngay lập tức, thì cả R và Python đều phù hợp để bắt đầu.  

Do đó, việc lựa chọn giữa R hoặc Python của bạn phụ thuộc vào

• Mục tiêu của việc sử dụng ngôn ngữ lập trình ngôn ngữ của bạn là phân tích hay khai triển hệ thống thống kê?
• Khoảng thời gian bạn có thể đầu tư cho việc học tập
• Loại ngôn ngữ nào được sử dụng nhiều nhất ở nơi làm việc của bạn?

Kết luận

Tóm tắt, khoảng cách giữa R và Python càng ngày càng được thu hút. Hầu hết công việc có thể được thực hiện bằng cả hai ngôn ngữ. Một lời khuyên chúng tôi muốn gửi tới bạn là hãy lựa chọn ngôn ngữ nào phù hợp với nhu cầu của mình đồng thời cũng là công cụ mà đồng nghiệp của bạn đang sử dụng. Điều này tạo nên sự đồng điệu nơi làm việc và tạo ra năng suất công việc. Sau khi thành công ngôn ngữ lập trình đầu tiên, việc học ngôn ngữ thứ hai sẽ trở nên đơn giản hơn