R ve Python Arasındaki Farklar: Bilmeniz Gereken Her Şey

İki zorlu programlama dili "R ve Python" arasındaki farkları öğrenmek için mi buradasınız? Peki, tüm cevapları almak için makaleyi sonuna kadar okuyun.

Veri bilimi bugün umut verici bir kariyer alanıdır. Artık birçok profesyonel, işe hazır beceriler kazanmak için bu alanda çevrimiçi sertifika programları arıyor. Veri bilimi dünyasına dalarken, insanlar genellikle hangi programlama dilini öğreneceklerine karar vermek zorundadır - R veya Python. Bu makale, R'ye karşı Python'u ve ikisi arasında nasıl doğru seçimi yapabileceğinizi tartışıyor.

R nedir?

R, 1993 yılında Ross lhaka ve Robert beyler tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir programlama dilidir. İstatistiksel ve grafiksel yöntemler içerir. Özel özellikleri arasında makine öğrenimi algoritmaları, zaman serileri, doğrusal regresyon, istatistiksel çıkarım vb. bulunur. Bunun dışında R kitaplıklarının çoğu R.'de geliştirilmiştir. Ayrıca C, C++ ve FORTRAN ile yazılmış bazı kütüphanelere sahiptir.

Python Nedir?

Python, çeşitli amaçlar için kullanılan üst düzey bir programlama dilidir. İngilizceye çok benzeyen kodlara ve sözdizimlerine sahiptir. Böylece öğrenmesi kolaylaşıyor. Python, hem nesne yönelimli programlamaya hem de prosedürel programlamaya izin verir. Python uygulamaları arasında veri tartışması, veri mühendisliği, makine öğrenimi, veri bilimi vb. Python ile koda erişmek ve onu modüllere bölmek daha kolaydır. Python kütüphaneleri arasında NumPy, Pandas, Sci-Py, Sci-kit öğrenme ve seaborn bulunur. Ayrıca, python, uygulamaların analizi için en iyi şekilde kullanılır.

Okumak isteyebilirsiniz: Python Web Scraping İşinizi Hızla Yükseltmeye Bağlıdır

R Ve Python: Temel Farklılıklar

1. R, çoğunlukla herhangi bir istatistiksel analiz için kullanılır. Öte yandan python, veri bilimi ile ilgilenmeye yönelik daha genel bir yön sağlar.
2. R'nin temel amacı veri analizi ve istatistik iken Python'un amacı Dağıtım ve Üretimdir.
3. R, mevcut kitaplıkları kullanma konusunda size daha fazla esneklik sağlarken Python, sıfırdan yeni modeller oluşturma esnekliğini besler.
4. Python'u öğrenmesi kolay ve doğrusal iken R'yi öğrenmek biraz zorlaşır.
5. Python, farklı uygulamalarla birlikte entegrasyonu desteklerken, yerel olarak çalıştırılabilir.
6. R ve Python, çok büyük veritabanları kümelerini işleyebilir.
7. R kütüphaneleri Tidyverse, ggplot2, zoo, caret'i içerirken, python pandas, sci-kit learning, TensorFlow ve Caret gibi kütüphane paketlerinden oluşur.
8. Rstudio'da R kullanılırken, Python spyder ve Ipython notebook IDE'lerinde kullanılır.

R ve Python Geliştiricileri İçin Kariyer Fırsatları

R geliştiricileri, veri bilimcisi, veri mimarı, R programcısı, Veri Görselleştirme analisti, Kantitatif analist vb. gibi çeşitli iş rollerinin bir parçası olabilir. Gerçekten, LinkedIn, Naukri, vb. gibi iş portallarında çeşitli iş fırsatları mevcuttur. Google, Facebook, Twitter vb. gibi bazı büyük şirketler analitik hesaplamaları karşılamak için R dilinin kullanımını benimsemiştir.

Payscale'e göre , R programlama becerilerine sahip bir veri analistinin ortalama maaşı yılda ₹507,937'dir. Tecrübeye ve organizasyona göre de değişir.

Python'daki kariyer seçeneklerinden bahseden geliştiriciler, veri bilimcileri, veri analistleri, ürün yöneticileri ve makine öğrenimi mühendisleri olabilir. Aynı şekilde Facebook, Accenture, Tata danışmanlık hizmetleri, amazon, cognizant vb. gibi bazı popüler şirketler veriye dayalı çalışmaları ve kararları için python kullanıyor.

Indeed'e göre , Hindistan'daki bir Python geliştiricisinin ortalama taban maaşı 3,89,927 yen/yıl'dır. Beceri, deneyim ve organizasyona göre değişir.

R ve Python Kullanımı

piton

Python genellikle veritabanları veya excel uygulamaları gibi diğer uygulamaların program koduna entegre edilmesi gerektiğinde kullanılır. Böylece gelecekte veri analizi işi güvenli ve rahat bir şekilde gerçekleşir. Python, sonuçta üretim için algoritmaları uygulamak için en iyi araç haline gelen tam teşekküllü bir programlama dilidir. Python kullanıcılarının NumPy ve Pandas gibi veri analizi için popüler olan paketleri yüklemeleri gerekir.

R

Tıpkı Python gibi, R de veri analizi için kullanılır, ancak farklı şekilde. Böylece, bireysel sunucular ve bağımsız programlama gerektiğinde R devreye girer. R, yeni başlayanlar için amaca hizmet eder, çünkü kullanıcıların istatistiksel analiz için yalnızca birkaç satır kod yazması gerekir. R, analiz amaçları için kullanılabilecek dahili paketlere, kolayca kullanılabilen testler ve bazı formüllere sahip olduğu için veri analizi için harika bir dil haline gelir. Temel veri analizi, R tarafından kolayca gerçekleştirilebilir, böylece temel kullanımlar için paketleri ayrı ayrı kurmaya gerek kalmaz. Büyük veri kümeleri veri kullanımını gerektirir. Tablo ve dplyr.

R'ye Karşı Python: Hangisini Seçmelisiniz?

Gördüğümüz gibi, hem R hem de Python'un hizmet edebilecekleri kendi yetenekleri ve işlevleri vardır. Şimdi hangisinin diğerinden daha iyi olduğu gibi değil. Ancak karar verme, bu iki dili kullanmanın ardındaki bireysel amaçtan gelir. Bu nedenle, amaçların kısa analizi aşağıda listelenmiştir:

1. Deneyim

Python, yeni başlayanlar için çalışmak söz konusu olduğunda öğrenmesi kolay bir dil haline gelir. Sözdizimi oldukça kolaydır ve İngilizce'ye benzer bir dili vardır. Aynı zamanda, R yeni başlayanlar için biraz zorlayıcı olabilir. Böylece yeni başlayanlar python ile başlayabilir ve R'yi öğrenirken uzmanlıklarını yavaş yavaş geliştirebilirler.

2. Problem Çözme

Çözmeye çalıştığınız sorunlara bağlı olarak, R ve Python her ikisi de farklı amaçlar için uygundur. Dolayısıyla R, istatistiksel hesaplamalar ve veri keşfi ve deney için eşsiz kitaplıklar için çok uygundur. Buna karşılık Python, özellikle web uygulamaları için veri analizi için makine öğrenimi ve büyük ölçekli uygulamalar için iyidir.

3. Endüstriler Arasında Kullanım

Python'un kullanımı nispeten kolay olduğu için uygulamaları endüstriler, araştırma ve mühendislik iş akışları arasında geniş bir alana yayılmıştır. Aynı zamanda R, istatistikçiler, matematikçiler ve çoğu akademik profesyonel ve akademisyen tarafından herhangi bir programlama becerisi olmadan kullanılır.

4. Görselleştirme

Görselleştirme söz konusu olduğunda, R verileri tablolar ve grafikler şeklinde iyi bir şekilde sunar. Karşılaştırmalı olarak, python, farklı uygulamaların birlikte kullanılabileceği entegre bir biçimde daha iyi çalışır.

Çözüm

Artık hem python'un hem de R'nin kendine has özelliklerinin ve işlevselliğinin gayet iyi farkında olduğunuza göre, bu dillerin her ikisini de öğrenmenin eşit derecede önemli olduğu söylenebilir. Bununla birlikte, bunların her ikisi de farklı amaçlar için uygundur ve veri bilimi, makine öğrenimi vb. ile ilgili profesyoneller bu becerileri kaçırmayı göze alamazlar. Bu yüzden bugün öğrenmeye başlayın.

Ayrıca Okuyun:

• Siber Güvenlik Analisti Nasıl Olunur?
• Modern İşletmelerde Bilgi Teknolojisinin Rolü
• Mac Virüsleri Yaşıyor Onları öldürün ve Huzur içinde Yaşayın!