Unterschiede zwischen R und Python: Alles, was Sie wissen sollten

Sind Sie hier, um die Unterschiede zwischen den beiden anspruchsvollen Programmiersprachen „R und Python“ zu kennen? Lesen Sie den Artikel bis zum Ende, um alle Antworten zu erhalten.

Data Science ist heute ein vielversprechendes Berufsfeld. Viele Fachleute suchen jetzt nach Online -Zertifikatsprogrammen in diesem Bereich, um berufsreife Fähigkeiten zu erwerben. Wer in die Welt der Data Science eintaucht, muss sich in der Regel entscheiden, welche Programmiersprache er lernen möchte – R oder Python. Dieser Artikel behandelt R vs. Python und wie Sie die richtige Wahl zwischen den beiden treffen können.

Was ist R?

R ist eine Open-Source-Programmiersprache, die von Ross Lhaka und Robert Gentlemen im Jahr 1993 entwickelt wurde. Sie enthält statistische und grafische Methoden. Zu den Besonderheiten gehören Machine-Learning-Algorithmen, Zeitreihen, lineare Regression, statistische Inferenz etc. Abgesehen davon werden die meisten R-Bibliotheken in R entwickelt. Es hat auch einige Bibliotheken, die in C, C++ und FORTRAN geschrieben sind.

Was ist Python?

Python ist eine höhere Programmiersprache, die für verschiedene Zwecke verwendet wird. Es hat Codes und Syntaxen, die der englischen Sprache sehr ähnlich sind. So wird es leicht zu lernen. Python erlaubt sowohl objektorientierte Programmierung als auch prozedurale Programmierung. Zu den Anwendungen von Python gehören Data Wrangling, Data Engineering, maschinelles Lernen, Data Science und so weiter. Mit Python ist es einfacher, auf Code zuzugreifen und ihn in Module zu unterteilen. Zu den Python-Bibliotheken gehören NumPy, Pandas, Sci-Py, Sci-kit learn und Seaborn. Außerdem wird Python am besten für die Analyse von Anwendungen verwendet.

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R und Python: Hauptunterschiede

1. R wird hauptsächlich für statistische Analysen verwendet. Andererseits bietet Python eine allgemeinere Richtung zum Umgang mit Data Science.
2. Das Hauptziel von R ist die Datenanalyse und Statistik, während das Ziel von Python die Bereitstellung und Produktion ist.
3. R gibt Ihnen mehr Flexibilität bei der Verwendung der verfügbaren Bibliotheken, während Python die Flexibilität beim Erstellen neuer Modelle von Grund auf erhöht.
4. R wird ein wenig schwierig zu lernen, während Python so einfach und linear zu lernen ist.
5. Es kann lokal ausgeführt werden, während Python die Integration zusammen mit verschiedenen Anwendungen unterstützt.
6. R und Python können riesige Mengen von Datenbanken verarbeiten.
7. Zu den Bibliotheken von R gehören Tidyverse, ggplot2, zoo, caret, während Python ansonsten aus Bibliothekspaketen wie pandas, sci-kit learning, TensorFlow und Caret besteht.
8. R wird in Rstudio verwendet, während Python in Spyder- und Ipython-Notebook-IDEs verwendet wird.

Karrieremöglichkeiten für R- und Python-Entwickler

Die R-Entwickler können Teil verschiedener Berufsrollen sein, z. B. Datenwissenschaftler, Datenarchitekt, R-Programmierer, Datenvisualisierungsanalyst, quantitativer Analyst usw. Verschiedene Stellenangebote sind auf den Jobportalen wie Indeed, LinkedIn, Naukri usw. verfügbar. Einige der großen Unternehmen wie Google, Facebook, Twitter usw. haben die Verwendung der Sprache R übernommen, um die analytischen Berechnungen zu erfüllen.

Laut Payscale beträgt das durchschnittliche Gehalt eines Datenanalysten mit R-Programmierkenntnissen 507.937 ₹/Jahr. Je nach Erfahrung und Organisation variiert es auch.

Wenn wir über die Karrieremöglichkeiten in Python sprechen, können die Entwickler Datenwissenschaftler, Datenanalysten, Produktmanager und Ingenieure für maschinelles Lernen werden. Ebenso verwenden einige bekannte Unternehmen wie Facebook, Accenture, Tata-Beratungsdienste, Amazon, cognizant usw. Python für ihre datengesteuerte Arbeit und Entscheidungen.

Laut Indeed beträgt das durchschnittliche Grundgehalt eines Python-Entwicklers in Indien 3.89.927 ₹/Jahr. Es variiert je nach Fähigkeiten, Erfahrung und Organisation.

Verwendung von R und Python

Python

Python kommt in der Regel dann zum Einsatz, wenn andere Anwendungen wie Datenbanken oder Excel-Anwendungen in den Programmcode integriert werden sollen. Damit die Arbeit der Datenanalyse in Zukunft sicher und bequem vonstatten geht. Python ist eine vollwertige Programmiersprache, die letztendlich zum besten Werkzeug wird, um Algorithmen für die Produktion zu implementieren. Python-Benutzer müssen Pakete installieren, die für die Datenanalyse beliebt sind, wie NumPy und Pandas.

R

Genau wie Python wird auch R für die Datenanalyse verwendet, aber anders. R kommt also ins Spiel, wenn die einzelnen Server und die eigenständige Programmierung erforderlich sind. R erfüllt den Zweck für Anfänger, da die Benutzer nur wenige Zeilen Code für die statistische Analyse schreiben müssen. R wird zu einer großartigen Sprache für die Datenanalyse, weil es eingebaute Pakete hat, die für Analysezwecke, leicht verwendbare Tests und einige Formeln verwendet werden können. Die grundlegende Datenanalyse kann problemlos von R übernommen werden, sodass keine Pakete für grundlegende Anwendungen separat installiert werden müssen. Die großen Datensätze erfordern die Verwendung von Daten. Tabelle und dplyr.

R versus Python: Welches soll man wählen?

Wie wir gesehen haben, haben sowohl R als auch Python ihre eigenen Fähigkeiten und Funktionen, die sie bedienen können. Nun ist es nicht so, welches besser ist als das andere. Aber die Entscheidungsfindung ergibt sich aus dem individuellen Zweck hinter der Verwendung dieser beiden Sprachen. Daher ist die kurze Analyse der Zwecke unten aufgeführt:

1. Erfahrung

Python wird zu einer leicht zu erlernenden Sprache, wenn es darum geht, für Anfänger zu arbeiten. Die Syntax ist recht einfach und hat eine ähnliche Sprache wie die englische Sprache. Gleichzeitig kann R für Anfänger etwas herausfordernd sein. Anfänger können also mit Python beginnen und ihr Fachwissen langsam ausbauen, während sie gleichzeitig R lernen.

2. Problemlösung

Abhängig von den Problemen, die Sie zu lösen versuchen, eignen sich R und Python für unterschiedliche Zwecke. R eignet sich also gut für statistische Berechnungen und unübertroffene Bibliotheken für Datenexploration und Experimente. Im Vergleich dazu eignet sich Python gut für maschinelles Lernen und umfangreiche Anwendungen, insbesondere für die Datenanalyse für Webanwendungen.

3. Branchenübergreifende Nutzung

Da Python vergleichsweise einfach zu bedienen ist, sind seine Anwendungen weit über Branchen, Forschung und Engineering-Workflows verteilt. Gleichzeitig wird R von Statistikern, Mathematikern und den meisten akademischen Fachleuten und Gelehrten ohne Programmierkenntnisse verwendet.

4. Visualisierung

Wenn es um die Visualisierung geht, präsentiert R die Daten gut in Form von Diagrammen und Grafiken. Im Vergleich dazu funktioniert Python besser in einem integrierten Format, in dem verschiedene Anwendungen zusammen verwendet werden können.

Fazit

Nachdem Sie sich nun der Besonderheiten und Funktionen von Python und R bewusst sind, kann gesagt werden, dass das Erlernen dieser beiden Sprachen gleichermaßen wichtig ist. Beide qualifizieren sich jedoch für unterschiedliche Zwecke, und die Fachleute, die sich mit Data Science, maschinellem Lernen usw. befassen, können es sich nicht leisten, auf diese Fähigkeiten zu verzichten. Beginnen Sie also noch heute damit, es zu lernen.

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