Diferențele dintre R și Python: tot ce ar trebui să știi

Sunteți aici pentru a cunoaște diferențele dintre cele două limbaje de programare solicitante „R și Python”? Ei bine, citește articolul până la sfârșit pentru a obține toate răspunsurile.

Știința datelor este un domeniu de carieră promițător astăzi. Mulți profesioniști caută acum programe de certificat online în acest domeniu pentru a dobândi abilități pregătite pentru angajare. Când se scufundă în lumea științei datelor, oamenii trebuie de obicei să decidă ce limbaj de programare să învețe – R sau Python. Acest articol discută R vs. Python și cum puteți face alegerea corectă între cele două.

Ce este R?

R este un limbaj de programare open-source dezvoltat de Ross lhaka și Robert gentlemen în anul 1993. Conține metode statistice și grafice. Caracteristicile sale speciale includ algoritmi de învățare automată, serii de timp, regresie liniară, inferență statistică etc. majoritatea bibliotecilor R sunt dezvoltate în R. în afară de asta. De asemenea, are câteva biblioteci scrise în C, C++ și FORTRAN.

Ce este Python?

Python este un limbaj de programare de nivel înalt care este folosit în diverse scopuri. Are coduri și sintaxe care sunt foarte asemănătoare cu limba engleză. Deci devine ușor de învățat. Python permite atât programarea orientată pe obiecte, cât și programarea procedurală. Aplicațiile python includ disputele de date, ingineria datelor, învățarea automată, știința datelor și așa mai departe. Cu python, este mai ușor să accesați codul și să îl împărțiți în module. Bibliotecile Python includ NumPy, Pandas, Sci-Py, Sci-kit Learn și seaborn. De asemenea, python este cel mai bine utilizat pentru analiza aplicațiilor.

S-ar putea să-ți placă să citești: Python Web Scraping va crește vertiginos afacerea ta

R și Python: diferențe cheie

1. R este folosit mai ales pentru orice analiză statistică. Pe de altă parte, python oferă o direcție mai generală pentru abordarea științei datelor.
2. Obiectivul principal al R este analiza datelor și statisticile, în timp ce obiectivul Python este implementarea și producția.
3. R vă oferă mai multă flexibilitate pentru utilizarea bibliotecilor disponibile, în timp ce Python alimentează flexibilitatea pentru construirea de noi modele de la zero.
4. R devine puțin dificil de învățat, în timp ce python devine la fel de ușor și liniar de învățat.
5. Poate fi rulat local, în timp ce python acceptă integrarea împreună cu diferite aplicații.
6. R și Python pot gestiona seturi uriașe de baze de date.
7. Bibliotecile lui R includ Tidyverse, ggplot2, zoo, caret, în timp ce altfel python constă din pachete de bibliotecă precum panda, sci-kit learning, TensorFlow și Caret.
8. R este folosit pe Rstudio, în timp ce Python este folosit în IDE-urile pentru notebook-uri spyder și Ipython.

Oportunități de carieră pentru dezvoltatorii R și Python

Dezvoltatorii R pot face parte din diferite roluri de muncă, cum ar fi cercetător de date, arhitect de date, programator R, analist de vizualizare a datelor, analist cantitativ etc. pe portalurile de locuri de muncă sunt disponibile diverse locuri de muncă, cum ar fi, de exemplu, LinkedIn, Naukri etc. unele dintre marile companii precum Google, Facebook, Twitter etc. au adoptat limbajul R pentru a îndeplini calculele analitice.

Potrivit Payscale , salariul mediu al unui analist de date cu abilități de programare R este de 507.937 INR/an. În funcție de experiență și de organizare, variază.

Vorbind despre opțiunile de carieră în Python, dezvoltatorii pot deveni oameni de știință ai datelor, analiști de date, manageri de produs și ingineri de învățare automată. De asemenea, unele companii populare, cum ar fi Facebook, Accenture, serviciile de consultanță Tata, amazon, cognizant etc., folosesc python pentru munca și deciziile bazate pe date.

Potrivit Indeed , salariul de bază mediu al unui dezvoltator Python din India este de 3.89.927 INR/an. Acesta variază în funcție de abilități, experiență și organizare.

Utilizarea lui R și Python

Piton

Python este utilizat în general atunci când alte aplicații, cum ar fi baze de date sau aplicații Excel, trebuie să fie integrate în codul programului. Pentru ca, în viitor, munca de analiză a datelor să se desfășoare în siguranță și convenabil. Python este un limbaj de programare cu drepturi depline care devine în cele din urmă cel mai bun instrument de implementare a algoritmilor pentru producție. Utilizatorii Python trebuie să instaleze pachete care sunt populare pentru analiza datelor, cum ar fi NumPy și Pandas.

R

La fel ca Python, R este folosit și pentru analiza datelor, dar diferit. Deci R vine să joace atunci când sunt necesare servere individuale și programare autonomă. R servește scopului pentru începători, deoarece utilizatorii trebuie să scrie doar câteva rânduri de cod pentru analiza statistică. R devine un limbaj excelent pentru analiza datelor, deoarece are pachete încorporate care pot fi folosite în scopuri de analiză, teste ușor de utilizat și câteva formule. Analiza de bază a datelor poate fi gestionată cu ușurință de R, astfel încât să nu fie nevoie să instalați pachete separat pentru utilizări fundamentale. Seturile mari de date necesită utilizarea datelor. Masa si dplyr.

R versus Python: pe care să alegi?

După cum am văzut, atât R, cât și Python au propriul set de capabilități și funcții pe care le pot servi. Acum nu se mai spune care dintre ele este mai bun decât celălalt. Dar luarea deciziilor vine din scopul individual din spatele utilizării ambelor limbi. Deci, analiza pe scurt a scopurilor este enumerată mai jos:

1. Experiență

Python devine un limbaj ușor de învățat atunci când vine vorba de lucru pentru începători. Sintaxa este destul de ușoară și are o limbă similară cu limba engleză. În același timp, R poate fi puțin provocator pentru începători. Deci, începătorii pot începe cu python și își pot dezvolta treptat expertiza, în timp ce învață și R.

2. Rezolvarea problemelor

În funcție de problemele pe care încercați să le rezolvați, R și Python sunt potrivite pentru scopuri diferite. Deci, R este potrivit pentru calcule statistice și biblioteci de neegalat pentru explorarea și experimentarea datelor. În comparație, Python este bun pentru învățarea automată și aplicațiile pe scară largă, în special pentru analiza datelor pentru aplicații web.

3. Utilizare în toate industriile

Deoarece python este relativ ușor de utilizat, aplicațiile sale sunt răspândite pe scară largă în industrii, cercetare și fluxuri de lucru de inginerie. În același timp, R este folosit de statisticieni, matematicieni și majoritatea profesioniștilor și academicienilor, fără abilități de programare.

4. Vizualizarea

Când vine vorba de vizualizare, R prezintă bine datele sub formă de diagrame și grafice. Comparativ, python funcționează mai bine într-un format integrat în care diferite aplicații pot fi utilizate împreună.

Concluzie

Acum că sunteți bine conștienți de caracteristicile și funcționalitățile speciale atât ale python, cât și ale R, se poate spune că învățarea ambelor limbi este la fel de importantă. Cu toate acestea, ambele se califică pentru scopuri diferite, iar profesioniștii implicați în știința datelor, învățarea automată etc., nu își pot permite să rateze aceste abilități. Așa că începe să-l înveți astăzi.

Citeste si:

• Cum să devii un analist de securitate cibernetică?
• Rolul tehnologiei informației în afacerile moderne
• Virușii Mac sunt în viață Omoară-i și locuiește în liniște!