R と Python の違い : 知っておくべきこと

要求の厳しい 2 つのプログラミング言語「R と Python」の違いを知るためにここにいますか? さて、記事を最後まで読んですべての答えを見つけてください。

データ サイエンスは、今日有望なキャリア分野です。 現在、多くの専門家がこの分野のオンライン認定プログラムを探して、即戦力となるスキルを身につけています。 データ サイエンスの世界に飛び込むとき、通常、R と Python のどちらのプログラミング言語を学習するかを決める必要があります。 この記事では、R と Python の違いと、この 2 つを適切に選択する方法について説明します。

Rとは？

R は、1993 年に Ross lhaka と Robert 紳士によって開発されたオープンソースのプログラミング言語です。R には、統計的およびグラフィカルな方法が含まれています。 その特別な機能には、機械学習アルゴリズム、時系列、線形回帰、統計的推論などが含まれます。R ライブラリのほとんどは、それ以外は R で開発されています。 また、C、C++、および FORTRAN で記述されたライブラリもいくつかあります。

Python とは

Python は、さまざまな目的で使用される高水準のプログラミング言語です。 英語と非常によく似たコードと構文があります。 そのため、習得が容易になります。 Python では、オブジェクト指向プログラミングと手続き型プログラミングの両方が可能です。 Python のアプリケーションには、データ ラングリング、データ エンジニアリング、機械学習、データ サイエンスなどが含まれます。 Python では、コードにアクセスしてモジュールに分割する方が簡単です。 Python ライブラリには、NumPy、Pandas、Sci-Py、Sci-kit Learn、seaborn が含まれます。 また、python はアプリケーションの分析に最適です。

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R と Python: 主な違い

1. R は主に統計分析に使用されます。 一方、python は、データ サイエンスを扱うためのより一般的な方向性を提供します。
2. R の主な目的はデータ分析と統計ですが、Python の目的は展開と運用です。
3. R を使用すると、利用可能なライブラリをより柔軟に使用できますが、Python を使用すると、新しいモデルをゼロから構築する柔軟性が向上します。
4. R の学習は少し難しくなりますが、Python の学習は簡単で直線的です。
5. ローカルで実行できますが、Python はさまざまなアプリケーションとの統合をサポートしています。
6. R と Python は、膨大なデータベース セットを処理できます。
7. R のライブラリには Tidyverse、ggplot2、zoo、caret が含まれますが、それ以外の python は pandas、sci-kit learning、TensorFlow、Caret などのライブラリ パッケージで構成されています。
8. R は Rstudio で使用され、Python は spyder および Ipython ノートブック IDE で使用されます。

R および Python 開発者向けのキャリアの機会

R 開発者は、データ サイエンティスト、データ アーキテクト、R プログラマー、データ ビジュアライゼーション アナリスト、クオンツ アナリストなど、さまざまな職種の一部になることができます。さまざまな求人が、indeed、LinkedIn、Naukri などの求人ポータルで利用できます。 Google、Facebook、Twitter などの大企業の一部は、分析計算を満たすために R 言語の使用を採用しています。

Payscaleによると、R プログラミング スキルを持つデータ アナリストの平均年収は 507,937 ルピーです。 経験と組織に基づいて、それも異なります。

Python のキャリア オプションについて言えば、開発者はデータ サイエンティスト、データ アナリスト、プロダクト マネージャー、機械学習エンジニアになることができます。 同様に、Facebook、Accenture、Tata コンサルティング サービス、amazon、cognizant などの人気のある企業は、データ駆動型の作業と意思決定に Python を使用しています。

Indeedによると、インドの Python 開発者の平均基本給は 3,89,927 ルピー/年です。 スキル、経験、組織によって異なります。

R と Python の使用法

パイソン

Python は通常、データベースや Excel アプリケーションなどの他のアプリケーションをプログラム コード内に統合する必要がある場合に使用されます。 将来、データ分析の作業が安全かつ便利に行われるように。 Python は本格的なプログラミング言語であり、最終的には実稼働用のアルゴリズムを実装するための最良のツールになります。 Python ユーザーは、NumPy や Pandas など、データ分析で一般的なパッケージをインストールする必要があります。

R

Python と同様に、R もデータ分析に使用されますが、別の方法で使用されます。 したがって、R は、個々のサーバーとスタンドアロン プログラミングが必要な場合に役立ちます。 R は、ユーザーが統計分析のために数行のコードを書くだけでよいため、初心者向けの目的を果たします。 R は、分析目的で使用できる組み込みのパッケージ、すぐに使用できるテスト、およびいくつかの数式を備えているため、データ分析に最適な言語になります。 基本的なデータ分析は R で簡単に処理できるため、基本的な用途のために個別にパッケージをインストールする必要はありません。 大きなデータセットには、データの使用が必要です。 テーブルと dplyr。

R 対 Python: どちらを選ぶべきか?

これまで見てきたように、R と Python の両方に、提供できる独自の一連の機能と機能があります。 今では、どちらが優れているというわけではありません。 しかし、意思決定は、これらの言語の両方を使用する背後にある個々の目的から生じます。 そのため、目的の簡単な分析を以下に示します。

1. 経験

Python は、初心者が作業する場合に習得しやすい言語になります。 構文は非常に簡単で、英語に似た言語を備えています。 同時に、R は初心者にとっては少し難しいかもしれません。 そのため、初心者は Python から始めて、R を学びながらゆっくりと専門知識を深めることができます。

2. 問題解決

解決しようとしている問題に応じて、R と Python はどちらも異なる目的に適しています。 そのため、R は統計計算や、データ探索と実験のための比類のないライブラリに適しています。 それに比べて、Python は機械学習や大規模なアプリケーション、特に Web アプリケーションのデータ分析に適しています。

3. 業界を超えた使用

Python は比較的使いやすいため、そのアプリケーションはさまざまな業界、研究、およびエンジニアリング ワークフローに広く広がっています。 同時に、R は、統計学者、数学者、およびほとんどの学術専門家や学者によって、プログラミングのスキルがなくても使用されます。

4.可視化

視覚化に関して言えば、R はチャートやグラフの形式でデータを適切に表示します。 比較すると、Python は、さまざまなアプリケーションを一緒に使用できる統合形式でより適切に機能します。

結論

Python と R の両方の特別な機能と機能性を十分に認識したので、これらの言語の両方を学習することは等しく重要であると言えます。 ただし、これらは両方とも異なる目的に適しており、データ サイエンスや機械学習などに携わる専門家は、これらのスキルを見逃すわけにはいきません。 ですから、今日から学び始めてください。

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