R과 Python의 차이점: 알아야 할 모든 것

두 가지 까다로운 프로그래밍 언어 "R과 Python"의 차이점을 알고 싶으십니까? 글쎄, 모든 답변을 얻으려면 기사를 끝까지 읽으십시오.

데이터 과학은 오늘날 유망한 직업 분야입니다. 많은 전문가들이 현재 이 영역에서 취업 준비 기술을 습득하기 위해 온라인 인증 프로그램을 찾고 있습니다. 데이터 과학의 세계로 뛰어들 때 사람들은 일반적으로 R 또는 Python 중에서 어떤 프로그래밍 언어를 배울지 결정해야 합니다. 이 기사에서는 R과 Python, 그리고 둘 사이에서 올바른 선택을 하는 방법에 대해 설명합니다.

R이란 무엇입니까?

R은 Ross lhaka와 Robert 신사가 1993년에 개발한 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. 여기에는 통계 및 그래픽 방법이 포함되어 있습니다. 기계 학습 알고리즘, 시계열, 선형 회귀, 통계 추론 등의 특수 기능이 있습니다. 그 외에 대부분의 R 라이브러리는 R에서 개발됩니다. 또한 C, C++ 및 FORTRAN으로 작성된 라이브러리도 있습니다.

파이썬이란 무엇입니까?

Python은 다양한 목적으로 사용되는 고급 프로그래밍 언어입니다. 그것은 영어와 매우 유사한 코드와 구문을 가지고 있습니다. 그래서 배우기 쉬워집니다. Python은 객체 지향 프로그래밍과 절차적 프로그래밍을 모두 허용합니다. 파이썬의 응용 프로그램에는 데이터 랭글링, 데이터 엔지니어링, 기계 학습, 데이터 과학 등이 포함됩니다. 파이썬을 사용하면 코드에 액세스하고 모듈로 나누는 것이 더 쉽습니다. Python 라이브러리에는 NumPy, Pandas, Sci-Py, Sci-kit learn 및 seaborn이 포함됩니다. 또한 Python은 응용 프로그램 분석에 가장 잘 사용됩니다.

다음을 읽을 수 있습니다. Python 웹 스크래핑은 비즈니스를 급등 하게 만듭니다.

R과 Python: 주요 차이점

1. R은 주로 모든 통계 분석에 사용됩니다. 반면에 python은 데이터 과학을 다루는 보다 일반적인 방향을 제공합니다.
2. R의 핵심 목표는 데이터 분석 및 통계이고 Python의 목표는 배포 및 생산입니다.
3. R은 사용 가능한 라이브러리를 사용할 때 더 많은 유연성을 제공하는 반면 Python은 처음부터 새 모델을 구성하는 것보다 유연성을 제공합니다.
4. R은 배우기가 조금 어려워지는 반면 파이썬은 배우기 쉽고 선형적입니다.
5. 로컬에서 실행할 수 있지만 Python은 다른 애플리케이션과의 통합을 지원합니다.
6. R과 Python은 엄청난 양의 데이터베이스를 처리할 수 있습니다.
7. R의 라이브러리에는 Tidyverse, ggplot2, 동물원, 캐럿이 포함되는 반면 파이썬은 pandas, sci-kit learning, TensorFlow 및 Caret과 같은 라이브러리 패키지로 구성됩니다.
8. R은 Rstudio에서 사용되는 반면 Python은 spyder 및 Ipython 노트북 IDE에서 사용됩니다.

R 및 Python 개발자를 위한 직업 기회

R 개발자는 데이터 과학자, 데이터 설계자, R 프로그래머, 데이터 시각화 분석가, 정량 분석가 등과 같은 다양한 직무 역할의 일부가 될 수 있습니다. 실제로 LinkedIn, Naukri 등과 같은 채용 포털에서 다양한 채용 정보를 얻을 수 있습니다. Google, Facebook, Twitter 등과 같은 일부 대기업은 분석 계산을 충족하기 위해 R 언어 사용을 채택했습니다.

Payscale 에 따르면 R 프로그래밍 기술을 갖춘 데이터 분석가의 평균 연봉은 507,937루피입니다. 경험과 조직에 따라 다릅니다.

Python의 직업 옵션에 대해 말하면 개발자는 데이터 과학자, 데이터 분석가, 제품 관리자 및 기계 학습 엔지니어가 될 수 있습니다. 마찬가지로 Facebook, Accenture, Tata 컨설팅 서비스, amazon, cognizant 등과 같은 일부 인기 있는 회사는 데이터 기반 작업 및 의사 결정에 Python을 사용합니다.

인디드에 따르면 인도에서 Python 개발자의 평균 기본 급여는 3,89,927 루피/년입니다. 기술, 경험 및 조직에 따라 다릅니다.

R과 파이썬의 사용법

파이썬

Python은 일반적으로 데이터베이스 또는 Excel 응용 프로그램과 같은 다른 응용 프로그램이 프로그램 코드 내에서 통합되어야 할 때 사용됩니다. 앞으로 데이터 분석 작업이 안전하고 편리하게 이루어지도록. Python은 궁극적으로 프로덕션용 알고리즘을 구현하는 최고의 도구가 되는 본격적인 프로그래밍 언어입니다. Python 사용자는 NumPy 및 Pandas와 같이 데이터 분석에 널리 사용되는 패키지를 설치해야 합니다.

아르 자형

Python과 마찬가지로 R도 데이터 분석에 사용되지만 다릅니다. 따라서 R은 개별 서버와 독립형 프로그래밍이 필요할 때 작동합니다. R은 사용자가 통계 분석을 위해 몇 줄의 코드만 작성하면 되기 때문에 초보자에게 적합합니다. R은 분석 목적으로 사용할 수 있는 내장 패키지, 쉽게 사용할 수 있는 테스트 및 몇 가지 공식을 가지고 있기 때문에 데이터 분석을 위한 훌륭한 언어가 됩니다. 기본 데이터 분석은 R에서 쉽게 처리할 수 있으므로 기본적인 사용을 위한 패키지를 별도로 설치할 필요가 없습니다. 큰 데이터 세트는 데이터를 사용해야 합니다. 테이블 및 dplyr.

R 대 Python: 어느 것을 선택해야 할까요?

우리가 보았듯이 R과 Python은 모두 제공할 수 있는 고유한 기능과 기능 세트를 가지고 있습니다. 이제 어느 것이 다른 것보다 낫다는 것이 아닙니다. 그러나 의사 결정은 이 두 언어를 모두 사용하는 개별 목적에서 비롯됩니다. 따라서 목적에 대한 간략한 분석은 다음과 같습니다.

1. 경험

Python은 초보자가 작업할 때 배우기 쉬운 언어가 됩니다. 구문은 매우 쉽고 영어와 유사한 언어를 가지고 있습니다. 동시에 R은 초보자에게 약간 어려울 수 있습니다. 따라서 초보자는 Python으로 시작하여 R을 배우면서 천천히 전문 지식을 개발할 수 있습니다.

2. 문제 해결

해결하려는 문제에 따라 R과 Python은 모두 다른 목적에 적합합니다. 따라서 R은 데이터 탐색 및 실험을 위한 통계 계산 및 타의 추종을 불허하는 라이브러리에 적합합니다. 이에 비해 Python은 기계 학습 및 대규모 응용 프로그램, 특히 웹 응용 프로그램의 데이터 분석에 적합합니다.

3. 산업 전반에 걸친 사용

python은 비교적 사용하기 쉽기 때문에 해당 응용 프로그램은 산업, 연구 및 엔지니어링 워크플로 전반에 걸쳐 널리 퍼져 있습니다. 동시에 R은 프로그래밍 기술 없이 통계학자, 수학자, 대부분의 학계 전문가 및 학자들이 사용합니다.

4. 시각화

시각화와 관련하여 R은 데이터를 차트와 그래프 형태로 잘 표현합니다. 이에 비해 파이썬은 다른 응용 프로그램을 함께 사용할 수 있는 통합 형식에서 더 잘 작동합니다.

결론

이제 파이썬과 R의 특별한 특징과 기능을 잘 알고 있으므로 이 두 언어를 모두 배우는 것도 똑같이 중요하다고 말할 수 있습니다. 그러나 이 두 가지 모두 다른 목적에 적합하며 데이터 과학, 기계 학습 등에 관련된 전문가는 이러한 기술을 놓칠 여유가 없습니다. 그래서 오늘 그것을 배우기 시작합니다.

더 읽어보기:

• 사이버 보안 분석가가 되려면?
• 현대 비즈니스에서 정보 기술의 역할
• Mac 바이러스는 살아 있습니다 그들을 죽이고 평온에 거하십시오!