Diferenças entre R e Python: tudo o que você deve saber

Você está aqui para conhecer as diferenças entre as duas linguagens de programação exigentes “R e Python”? Bem, leia o artigo até o final para obter todas as respostas.

A ciência de dados é um campo de carreira promissor hoje. Muitos profissionais estão agora procurando programas de certificação on -line neste domínio para obter habilidades prontas para o trabalho. Ao mergulhar no mundo da ciência de dados, as pessoas geralmente precisam decidir qual linguagem de programação aprender – R ou Python. Este artigo discute R vs. Python e como você pode fazer a escolha certa entre os dois.

O que é R?

R é uma linguagem de programação de código aberto desenvolvida pelos senhores Ross lhaka e Robert no ano de 1993. Contém métodos estatísticos e gráficos. Suas características especiais incluem algoritmos de aprendizado de máquina, séries temporais, regressão linear, inferência estatística, etc. a maioria das bibliotecas R são desenvolvidas em R. além disso. Também possui algumas bibliotecas escritas em C, C++ e FORTRAN.

O que é Python?

Python é uma linguagem de programação de alto nível que é usada para vários propósitos. Possui códigos e sintaxes muito semelhantes ao idioma inglês. Assim fica fácil de aprender. Python permite tanto a programação orientada a objetos quanto a programação procedural. As aplicações do python incluem manipulação de dados, engenharia de dados, aprendizado de máquina, ciência de dados e assim por diante. Com python, é mais fácil acessar o código e dividi-lo em módulos. As bibliotecas Python incluem NumPy, Pandas, Sci-Py, Sci-kit learn e seaborn. Além disso, python é melhor usado para a análise de aplicativos.

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R e Python: principais diferenças

1. R é usado principalmente para qualquer análise estatística. Por outro lado, python fornece uma direção mais geral para lidar com ciência de dados.
2. O objetivo principal do R é a análise de dados e estatísticas, enquanto o objetivo do Python é a implantação e a produção.
3. O R oferece mais flexibilidade para usar as bibliotecas disponíveis, enquanto o Python alimenta a flexibilidade de construir novos modelos do zero.
4. O R se torna um pouco desafiador de aprender, enquanto o python é fácil e linear de aprender.
5. Ele pode ser executado localmente, enquanto o python suporta integração junto com diferentes aplicativos.
6. R e Python podem lidar com grandes conjuntos de bancos de dados.
7. As bibliotecas do R incluem Tidyverse, ggplot2, zoo, caret, enquanto o else python consiste em pacotes de bibliotecas como pandas, sci-kit learning, TensorFlow e Caret.
8. R é usado no Rstudio, enquanto Python é usado em IDEs de notebooks spyder e Ipython.

Oportunidades de carreira para desenvolvedores de R e Python

Os desenvolvedores de R podem fazer parte de várias funções de trabalho, como cientista de dados, arquiteto de dados, programador de R, analista de visualização de dados, analista quantitativo, etc. algumas das grandes empresas como Google, Facebook, Twitter, etc. adotaram o uso da linguagem R para atender os cálculos analíticos.

De acordo com a Payscale , o salário médio de um analista de dados com habilidades de programação R é de ₹ 507.937/ano. Com base na experiência e na organização, também varia.

Falando sobre as opções de carreira em Python, os desenvolvedores podem se tornar cientistas de dados, analistas de dados, gerentes de produto e engenheiros de aprendizado de máquina. Da mesma forma, algumas empresas populares, como Facebook, Accenture, serviços de consultoria Tata, amazon, cognizant, etc., usam python para seu trabalho e decisões orientados a dados.

De acordo com o Indeed , o salário base médio de um desenvolvedor Python na Índia é de ₹ 3.89.927/ano. Varia de acordo com as habilidades, experiência e organização.

Uso de R e Python

Pitão

O Python geralmente é usado quando outros aplicativos, como bancos de dados ou aplicativos do Excel, precisam ser integrados ao código do programa. Para que no futuro o trabalho de análise de dados ocorra de forma segura e conveniente. Python é uma linguagem de programação completa que acaba se tornando a melhor ferramenta para implementar algoritmos para produção. Os usuários do Python precisam instalar pacotes populares para análise de dados, como NumPy e Pandas.

R

Assim como o Python, o R também é usado para análise de dados, mas de forma diferente. Então R entra em ação quando os servidores individuais e a programação independente são necessários. R serve para iniciantes porque os usuários precisam escrever apenas algumas linhas de código para análise estatística. O R se torna uma ótima linguagem para análise de dados porque possui pacotes embutidos que podem ser usados ​​para fins de análise, testes prontamente utilizáveis ​​e algumas fórmulas. A análise básica de dados pode ser facilmente manipulada pelo R para que não haja necessidade de instalar pacotes separadamente para usos fundamentais. Os grandes conjuntos de dados exigem o uso de dados. Tabela e dplyr.

R versus Python: qual escolher?

Como vimos, tanto o R quanto o Python têm seu próprio conjunto de recursos e funções que podem servir. Agora não é como qual é melhor que o outro. Mas a tomada de decisão vem do propósito individual por trás do uso dessas duas linguagens. Assim, a breve análise dos propósitos está listada abaixo:

1. Experiência

Python se torna uma linguagem fácil de aprender quando se trata de trabalhar para iniciantes. A sintaxe é bastante fácil, e possui um idioma semelhante ao idioma inglês. Ao mesmo tempo, R pode ser um pouco desafiador para iniciantes. Assim, os iniciantes podem começar com python e desenvolver lentamente seus conhecimentos enquanto também aprendem R.

2. Solução de problemas

Dependendo dos problemas que você está tentando resolver, R e Python são adequados para diferentes propósitos. Portanto, R é adequado para cálculos estatísticos e bibliotecas incomparáveis ​​para exploração e experimentação de dados. Em comparação, o Python é bom para aprendizado de máquina e aplicativos de grande escala, especialmente para análise de dados para aplicativos da web.

3. Uso em todos os setores

Como o python é comparativamente fácil de usar, seus aplicativos estão espalhados por todos os setores, pesquisas e fluxos de trabalho de engenharia. Ao mesmo tempo, R é usado por estatísticos, matemáticos e pela maioria dos profissionais acadêmicos e acadêmicos, sem nenhuma habilidade de programação.

4. Visualização

Quando se trata de visualizar, R apresenta bem os dados na forma de tabelas e gráficos. Comparativamente, python funciona melhor em um formato integrado onde diferentes aplicativos podem ser usados ​​juntos.

Conclusão

Agora que você está bem ciente dos recursos e funcionalidades especiais do python e do R, pode-se dizer que aprender essas duas linguagens é igualmente importante. No entanto, ambos se qualificam para propósitos diferentes, e os profissionais envolvidos em ciência de dados, aprendizado de máquina, etc., não podem perder essas habilidades. Então comece a aprender hoje.

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