Chào mừng bạn đến với cuộc tranh luận lâu đời về Python so với R để phân tích dữ liệu. Hai ngôn ngữ lập trình phổ biến này thường được các nhà phân tích dữ liệu và các nhà khoa học trên toàn cầu đối đầu với nhau. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu tìm hiểu từng ngôn ngữ lập trình là gì – cũng như điểm mạnh, điểm yếu và sự khác biệt của chúng, cụ thể là khi chúng liên quan đến phân tích dữ liệu
Ngôn ngữ lập trình R là gì?
R là ngôn ngữ lập trình được phát triển để phân tích thống kê và chủ yếu được sử dụng bởi các nhà thống kê, người khai thác dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu. R được phát triển chỉ dành cho phân tích và trực quan hóa thống kê—do đó, đó là sức mạnh lớn nhất của nó. Có hàng trăm gói và thư viện được thiết lập tốt cho các mục đích này trong R. Một ưu điểm khác của R là môi trường phát triển tích hợp [IDE], RStudio. Có một số tùy chọn Python IDE tuyệt vời để lựa chọn như Spyder, Anaconda hoặc PyCharm – nhưng có thể tranh luận nếu chúng ngang bằng với RStudio
Tuy nhiên, một trong những nhược điểm lớn nhất của R là nó yêu cầu bạn phải học một số lượng lớn các gói và thư viện, điều này có thể làm tăng đáng kể thời gian học tập của nó. Ví dụ, để thao tác dữ liệu trong R, bạn có thể cần dplyr, ggplot2, readr, và dirtyr – trong số những thứ khác, trong khi ở Python, tất cả những gì bạn cần là thư viện pandas của nó. Một vấn đề khác là R không thể dễ dàng nhúng vào các ứng dụng web, trong khi Python có thể
Đọc. Nhà phân tích dữ liệu. Vai trò và trách nhiệm chính
Ngôn ngữ lập trình Python là gì?
Python là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, có thể thực hiện nhiều việc như xây dựng trang web, tự động hóa tác vụ và tiến hành phân tích dữ liệu. Điểm mạnh lớn nhất của Python là tính linh hoạt để làm nhiều việc. Mặc dù bài viết này tập trung vào phân tích dữ liệu, nhưng nó cũng là một nhiệm vụ đi kèm với nhiều thứ khác, chẳng hạn như phát triển web và học máy. Có một công cụ như Python để làm những việc đó – và hơn thế nữa – thật tiện lợi và mạnh mẽ. Ngoài ra, Python ngày càng có nhiều thư viện để phân tích dữ liệu và nhanh chóng trở thành ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng ngày nay
Mặt khác, các thư viện Python vẫn đang được phát triển và chưa được thiết lập như các thư viện của R. Python cũng có tốc độ xử lý chậm nổi tiếng, tùy thuộc vào gói vì nó sử dụng một lượng lớn bộ nhớ
Các công ty thuộc mọi quy mô sử dụng cả Python và R, bao gồm một số công ty uy tín nhất trên thế giới, chẳng hạn như Google, Facebook, Netflix và Uber. Trên thực tế, các công ty lớn hơn thường sử dụng đồng thời cả hai ngôn ngữ lập trình để tận dụng thế mạnh của từng ngôn ngữ.
Đọc. Chứng chỉ Chuyên gia Google Data Analytics có đáng không?
Python hay R để phân tích dữ liệu và lập trình thống kê?
Vậy cái nào tốt hơn cho phân tích dữ liệu – Python hay R? . Đối với công việc thống kê thuần túy, R là lựa chọn tốt hơn. Nó được xây dựng đặc biệt bởi các nhà thống kê và do đó, rất tuyệt vời trong các tính toán thống kê. Trên thực tế, R có lẽ là ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi nhất khi phát triển các công cụ và phần mềm thống kê. R cũng hỗ trợ nhiều loại dữ liệu, bao gồm mảng, ma trận, vectơ và tất cả các loại đối tượng dữ liệu. Một tính năng khác của R là khả năng thực hiện các tác vụ làm sạch dữ liệu và sắp xếp dữ liệu, giúp dữ liệu dễ sử dụng hơn và chính xác hơn
Tuy nhiên, Python tốt hơn cho máy học. Ngoài ra, Python là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và linh hoạt đến mức bạn nên học nó, vì bạn sẽ không bị giới hạn về các loại ứng dụng mà bạn có thể tạo. Python cung cấp khả năng trực quan hóa dữ liệu khá chắc chắn, giúp các nhà phân tích dữ liệu dễ dàng hiểu thông tin họ đang phân tích hơn. Các thư viện như Matplotlib và các API như Plotly giúp trực quan hóa dữ liệu trong Python một cách nhanh chóng. Một lợi ích khác của Python đối với phân tích dữ liệu là khả năng xử lý Dữ liệu lớn, một phần nhờ vào khả năng tương thích với Hadoop, thông qua gói PyDoop, cung cấp API cho Hadoop
Tất nhiên, có những khác biệt khác, nhưng trên thực tế, nó có thể phụ thuộc vào những gì phù hợp nhất với bạn và dự án của bạn. Tất nhiên, không có gì nói rằng bạn không thể học cả hai, vì chúng đều dễ đọc và dễ học, với rất nhiều tài nguyên cộng đồng có sẵn nếu bạn gặp khó khăn khi bắt đầu và khắc phục sự cố mã
Vâng, cả Python và R đều là những lựa chọn tốt cho khoa học dữ liệu, nhưng chúng đều có ưu và nhược điểm. Điều này có nghĩa là Nếu bạn chưa quen với khoa học dữ liệu, một tùy chọn có thể phù hợp hơn tùy chọn kia và nếu bạn đã biết một trong số chúng, thì việc học cái kia vẫn có thể xứng đáng
Với Python và R, bạn có thể đạt được hầu hết các nhiệm vụ khoa học dữ liệu mà bạn có thể tưởng tượng, vì vậy không có gì phải bàn cãi về khả năng của chúng, nhưng các yếu tố khác có thể khiến bạn chọn cái này thay vì cái kia
Một công cụ có thể thuận tiện hơn cho một số tác vụ cụ thể, có thể dễ học hơn đối với một số kiểu người dùng so với những người khác, có thể mở ra các cơ hội việc làm khác nhau, v.v.
Học một cái gì đó mới là khó khăn, vì vậy hãy chắc chắn rằng bạn đang lựa chọn đúng. Dưới đây là một số điều bạn cần biết trước khi học Python và/hoặc R cho khoa học dữ liệu
Nền tảng của bạn là gì?
Nếu bạn chưa quen với khoa học dữ liệu, một cách đơn giản để chọn giữa Python và R là xem xét nền tảng của bạn. Nếu bạn có nhiều năm kinh nghiệm viết mã, việc học một ngôn ngữ lập trình mới như Python hoặc R sẽ không khó, nhưng mọi thứ sẽ thay đổi nếu trước đây bạn hầu như không làm việc với các công cụ như Excel hoặc SPSS
Hãy xem ai sử dụng Python và R và họ sử dụng chúng để làm gì
R là ngôn ngữ lập trình được tạo bởi các nhà thống kê, chủ yếu được sử dụng cho tính toán thống kê. Điều đó nói rằng, R không chỉ được sử dụng bởi các nhà thống kê mà còn bởi những người khai thác dữ liệu, nhà tin sinh học và các chuyên gia khác sử dụng chúng để phân tích dữ liệu và phát triển phần mềm thống kê
Mặt khác, Python là ngôn ngữ có mục đích chung không chỉ được sử dụng cho khoa học dữ liệu mà còn để xây dựng GUI, phát triển trò chơi, trang web, v.v. Các chuyên gia như kỹ sư phần mềm, nhà phát triển web, nhà phân tích dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh sử dụng Python để hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau
Tóm lại, nếu bạn đến từ Excel, SAS hoặc SPSS, R có thể sẽ dễ tiếp thu hơn, nhưng nếu bạn đã viết mã bằng các ngôn ngữ lập trình khác một thời gian và đã phát triển tư duy lập trình, Python sẽ
Cái nào phổ biến hơn cho khoa học dữ liệu?
Mức độ phổ biến của một công cụ là một yếu tố quan trọng cần lưu ý trước khi tìm hiểu nó. Tin tôi đi, bạn sẽ không muốn học thứ gì đó không được sử dụng trong thế giới thực
So sánh nhanh giữa các từ khóa “khoa học dữ liệu python” [màu xanh] và “r data science” [màu đỏ] trên Google Xu hướng cho thấy sự quan tâm đến cả hai ngôn ngữ lập trình trong 5 năm qua trên toàn thế giới
xu hướng Google
Không còn nghi ngờ gì nữa, Python phổ biến hơn R cho khoa học dữ liệu
Mặt khác, khi nói đến khoa học dữ liệu, các nhà tuyển dụng tìm kiếm những thứ khác nhau ở các chuyên gia Python và R. Một so sánh được thực hiện trong các tin tuyển dụng có chứa các thuật ngữ khoa học dữ liệu và R [nhưng không phải python] và các thuật ngữ khoa học dữ liệu và Python [nhưng không phải R] đã tiết lộ các công cụ và kỹ thuật khoa học dữ liệu phổ biến nhất xuất hiện trong mỗi nhóm tin tuyển dụng
Trong wordcloud, chúng ta có thể thấy rằng các tin tuyển dụng có thuật ngữ khoa học dữ liệu và R thường bao gồm những thứ như “nghiên cứu”, “SQL” và “thống kê”, trong khi những tin tuyển dụng có thuật ngữ khoa học dữ liệu và Python bao gồm “học máy”.
Cái nào cung cấp các công cụ tốt nhất cho khoa học dữ liệu?
Quy trình làm việc của khoa học dữ liệu liên quan đến những thứ như thu thập, khám phá và trực quan hóa dữ liệu. Mặc dù cả Python và R sẽ hoàn thành công việc, nhưng các công cụ và gói được sử dụng đều có ưu và nhược điểm.
Thu thập dữ liệu. Cả R và Python đều hỗ trợ nhiều định dạng khác nhau như CSV và JSON, ngoài ra, R cho phép bạn biến các tệp được tạo trong Minitab hoặc SPSS thành bộ dữ liệu. Ngoài ra, cả hai đều cho phép bạn trích xuất dữ liệu từ các trang web để xây dựng tập dữ liệu của riêng mình, nhưng Python có các công cụ nâng cao hơn như Selenium và các khung hoàn chỉnh như Scrapy
Khám phá dữ liệu. Đây là bước mà các nhà khoa học dữ liệu dành nhiều thời gian của họ, vì vậy hãy xem các gói được sử dụng trong cả R và Python. Trong Python, chúng tôi chủ yếu sử dụng Pandas và Numpy để khám phá các tập dữ liệu, trong khi R có các gói khác nhau được xây dựng để khám phá dữ liệu. Một bức tranh đáng giá ngàn lời nói, vì vậy hãy xem các phân tích dữ liệu khám phá đơn giản này được thực hiện bằng R và Python để xem các công cụ được sử dụng chi tiết hơn
Trực quan hóa dữ liệu. Trong Python, bạn có thể sử dụng thư viện Pandas để tạo các biểu đồ cơ bản nhưng bất cứ khi nào bạn muốn tạo các trực quan hóa nâng cao và có thể tùy chỉnh, bạn cần tìm hiểu các thư viện như Matplotlib và Seaborn. Vấn đề là chúng có thể khó học [và nhớ cú pháp của chúng] và các hình ảnh trực quan được tạo bằng Python không phải là thẩm mỹ nhất. Ngược lại, trực quan hóa dữ liệu là thứ mà R giỏi. R đi kèm với hỗ trợ tích hợp cho nhiều biểu đồ tiêu chuẩn và cung cấp các công cụ nâng cao như ggplot2 để cải thiện chất lượng và tính thẩm mỹ của biểu đồ của bạn
Vậy bạn nên học R, Python hay cả hai?
Tại thời điểm này, có lẽ bạn đã biết đâu là công cụ phù hợp nhất với mình, nhưng hãy để tôi chia sẻ với bạn những người tôi biết làm
Một số người chọn R thay vì Python do tính chất định hướng thống kê mạnh mẽ và khả năng trực quan hóa tuyệt vời của nó, trong khi những người khác thích Python hơn R do tính linh hoạt và tính linh hoạt của nó không chỉ cho phép họ thực hiện các nhiệm vụ khoa học dữ liệu mạnh mẽ mà còn vượt xa điều đó
Nếu bạn đã biết một cái, thì việc học cái kia sẽ rất đáng giá vì các cơ hội việc làm và công cụ khác nhau mà họ cung cấp
Học Khoa học dữ liệu với Python?
Nếu bạn thích đọc những câu chuyện như thế này và muốn hỗ trợ tôi với tư cách là một nhà văn, hãy cân nhắc đăng ký để trở thành thành viên Medium. Đó là 5 đô la một tháng, cho phép bạn truy cập không giới hạn vào hàng nghìn hướng dẫn về Python và các bài báo về Khoa học dữ liệu. Nếu bạn đăng ký bằng liên kết của tôi, tôi sẽ kiếm được một khoản hoa hồng nhỏ mà bạn không phải trả thêm phí