Differenze tra R e Python: tutto quello che dovresti sapere

Sei qui per conoscere le differenze tra i due esigenti linguaggi di programmazione "R e Python"? Bene, leggi l'articolo fino alla fine per ottenere tutte le risposte.

La scienza dei dati è oggi un campo di carriera promettente. Molti professionisti stanno ora cercando programmi di certificazione online in questo dominio per acquisire competenze pronte per il lavoro. Quando si immergono nel mondo della scienza dei dati, le persone di solito devono decidere quale linguaggio di programmazione imparare: R o Python. Questo articolo discute R vs. Python e come puoi fare la scelta giusta tra i due.

Cos'è R?

R è un linguaggio di programmazione open source sviluppato da Ross lhaka e Robert gentlemen nell'anno 1993. Contiene metodi statistici e grafici. Le sue caratteristiche speciali includono algoritmi di apprendimento automatico, serie temporali, regressione lineare, inferenza statistica, ecc. La maggior parte delle librerie R sono sviluppate in R. a parte questo. Ha anche alcune librerie scritte in C, C++ e FORTRAN.

Cos'è Python?

Python è un linguaggio di programmazione di alto livello che viene utilizzato per vari scopi. Ha codici e sintassi molto simili alla lingua inglese. Così diventa facile da imparare. Python consente sia la programmazione orientata agli oggetti che la programmazione procedurale. Le applicazioni di Python includono data wrangling, ingegneria dei dati, apprendimento automatico, scienza dei dati e così via. Con Python è più facile accedere al codice e dividerlo in moduli. Le librerie Python includono NumPy, Pandas, Sci-Py, Sci-kit learn e seaborn. Inoltre, Python è utilizzato al meglio per l'analisi delle applicazioni.

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R e Python: differenze chiave

1. R è utilizzato principalmente per qualsiasi analisi statistica. D'altra parte, Python fornisce una direzione più generale verso la gestione della scienza dei dati.
2. L'obiettivo principale di R è l'analisi dei dati e le statistiche, mentre l'obiettivo di Python è la distribuzione e la produzione.
3. R offre maggiore flessibilità per l'utilizzo delle librerie disponibili, mentre Python aumenta la flessibilità rispetto alla costruzione di nuovi modelli da zero.
4. R diventa un po' impegnativo da imparare mentre Python è facile e lineare da imparare.
5. Può essere eseguito localmente, mentre Python supporta l'integrazione insieme a diverse applicazioni.
6. R e Python possono gestire enormi set di database.
7. Le librerie di R includono Tidyverse, ggplot2, zoo, caret, mentre python è costituito da pacchetti di librerie come panda, sci-kit learning, TensorFlow e Caret.
8. R viene utilizzato su Rstudio, mentre Python viene utilizzato negli IDE per notebook spyder e Ipython.

Opportunità di carriera per sviluppatori R e Python

Gli sviluppatori R possono far parte di vari ruoli di lavoro come data scientist, architetto di dati, programmatore R, analista di visualizzazione dei dati, analista quantitativo, ecc. Sui portali di lavoro sono disponibili varie opportunità di lavoro come LinkedIn, Naukri, ecc. alcune delle grandi aziende come Google, Facebook, Twitter, ecc. hanno adottato l'uso del linguaggio R per soddisfare i calcoli analitici.

Secondo Payscale , lo stipendio medio di un analista di dati con competenze di programmazione R è di ₹ 507.937/anno. In base all'esperienza e all'organizzazione, varia anche.

Parlando delle opzioni di carriera in Python, gli sviluppatori possono diventare data scientist, analisti di dati, product manager e ingegneri di machine learning. Allo stesso modo, alcune aziende famose come Facebook, Accenture, servizi di consulenza Tata, amazon, cognizant, ecc., utilizzano Python per il loro lavoro e le loro decisioni basate sui dati.

Secondo Indeed , lo stipendio base medio di uno sviluppatore Python in India è di ₹ 3.89.927/anno. Varia a seconda delle capacità, dell'esperienza e dell'organizzazione.

Uso di R e Python

Pitone

Python viene generalmente utilizzato quando è necessario integrare altre applicazioni come database o applicazioni Excel nel codice del programma. In modo che in futuro il lavoro di analisi dei dati avvenga in modo sicuro e conveniente. Python è un vero e proprio linguaggio di programmazione che alla fine diventa lo strumento migliore per implementare algoritmi per la produzione. Gli utenti Python devono installare pacchetti popolari per l'analisi dei dati, come NumPy e Pandas.

R

Proprio come Python, anche R viene utilizzato per l'analisi dei dati, ma in modo diverso. Quindi R entra in gioco quando sono richiesti i singoli server e la programmazione autonoma. R serve allo scopo per i principianti perché gli utenti devono scrivere solo poche righe di codice per l'analisi statistica. R diventa un ottimo linguaggio per l'analisi dei dati perché ha pacchetti integrati che possono essere utilizzati per scopi di analisi, test facilmente utilizzabili e alcune formule. L'analisi dei dati di base può essere facilmente gestita da R in modo che non sia necessario installare i pacchetti separatamente per usi fondamentali. I big dataset richiedono l'uso di dati. Tavolo e dplyr.

R contro Python: quale scegliere?

Come abbiamo visto, sia R che Python hanno il proprio insieme di capacità e funzioni che possono servire. Ora non è come quale sia migliore dell'altro. Ma il processo decisionale deriva dallo scopo individuale alla base dell'utilizzo di entrambi questi linguaggi. Quindi la breve analisi delle finalità è elencata di seguito:

1. Esperienza

Python diventa un linguaggio facile da imparare quando si tratta di lavorare per i principianti. La sintassi è abbastanza semplice e ha una lingua simile alla lingua inglese. Allo stesso tempo, R può essere un po' impegnativo per i principianti. Quindi i principianti possono iniziare con Python e sviluppare lentamente la loro esperienza mentre imparano anche R.

2. Risoluzione dei problemi

A seconda dei problemi che stai cercando di risolvere, R e Python sono entrambi adatti per scopi diversi. Quindi R è adatto per calcoli statistici e librerie senza eguali per l'esplorazione e la sperimentazione dei dati. In confronto, Python è buono per l'apprendimento automatico e le applicazioni su larga scala, in particolare per l'analisi dei dati per le applicazioni web.

3. Utilizzo in tutti i settori

Poiché Python è relativamente facile da usare, le sue applicazioni sono ampiamente diffuse tra industrie, ricerca e flussi di lavoro ingegneristici. Allo stesso tempo, R è utilizzato da statistici, matematici e dalla maggior parte dei professionisti accademici e studiosi, senza alcuna capacità di programmazione.

4. Visualizzazione

Quando si tratta di visualizzare, R presenta bene i dati sotto forma di grafici e grafici. In confronto, Python funziona meglio in un formato integrato in cui diverse applicazioni possono essere utilizzate insieme.

Conclusione

Ora che conosci bene le caratteristiche e le funzionalità speciali di Python e R, si può dire che l'apprendimento di entrambe queste lingue è ugualmente importante. Tuttavia, entrambi si qualificano per scopi diversi e i professionisti coinvolti nella scienza dei dati, nell'apprendimento automatico, ecc., Non possono permettersi di perdere queste competenze. Quindi inizia a impararlo oggi.

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