R 和 Python 之間的區別：你應該知道的一切

您在這裡了解兩種要求苛刻的編程語言“R 和 Python”之間的區別嗎？ 好吧，閱讀文章直到最後得到所有答案。

數據科學是當今一個很有前途的職業領域。 許多專業人士現在正在尋求該領域的在線證書課程，以獲得就業技能。 在進入數據科學領域時，人們通常必須決定學習哪種編程語言——R 或 Python。 本文討論了 R 與 Python，以及如何在兩者之間做出正確的選擇。

什麼是R？

R 是羅斯拉卡和羅伯特先生們在 1993 年開發的一種開源編程語言。它包含統計和圖形方法。 它的特殊功能包括機器學習算法、時間序列、線性回歸、統計推斷等。除此之外，大多數 R 庫都是在 R 中開發的。 它還有一些用 C、C++ 和 FORTRAN 編寫的庫。

什麼是 Python？

Python 是一種用於各種目的的高級編程語言。 它的代碼和語法與英語非常相似。 所以它變得容易學習。 Python 既允許面向對象編程，也允許過程式編程。 python的應用包括數據整理、數據工程、機器學習、數據科學等等。 使用python，更容易訪問代碼並將其劃分為模塊。 Python 庫包括 NumPy、Pandas、Sci-Py、Sci-kit learn 和 seaborn。 此外，python 最適合用於分析應用程序。

您可能喜歡閱讀： Python Web Scraping 勢必會讓您的業務飛速發展

R 和 Python：主要區別

1. R 主要用於任何統計分析。 另一方面，python 為處理數據科學提供了一個更一般的方向。
2. R 的核心目標是數據分析和統計，而 Python 的目標是部署和生產。
3. R 為您提供了使用可用庫的更大靈活性，而 Python 提供了從頭開始構建新模型的靈活性。
4. R 學習起來有點困難，而 Python 學習起來很容易和線性。
5. 它可以在本地運行，而 python 支持與不同應用程序的集成。
6. R 和 Python 可以處理大量數據庫。
7. R 的庫包括 Tidyverse、ggplot2、zoo、caret，而 Python 包含庫包，如 pandas、sci-kit learning、TensorFlow 和 Caret。
8. R 用於 Rstudio，而 Python 用於 spyder 和 Ipython notebook IDE。

R 和 Python 開發人員的職業機會

R 開發人員可以是各種工作角色的一部分，例如數據科學家、數據架構師、R 程序員、數據可視化分析師、定量分析師等。在工作門戶網站上提供各種職位空缺，例如 Indeed、LinkedIn、Naukri 等。一些大公司如Google、Facebook、Twitter等都採用了R語言來滿足解析計算。

根據Payscale ，具有 R 編程技能的數據分析師的平均工資為 507,937 盧比/年。 根據經驗和組織，它也有所不同。

談到 Python 的職業選擇，開發人員可以成為數據科學家、數據分析師、產品經理和機器學習工程師。 同樣，一些受歡迎的公司，如 Facebook、埃森哲、塔塔諮詢服務、亞馬遜、cognizant 等，使用 Python 進行數據驅動的工作和決策。

據Indeed稱，印度 Python 開發人員的平均基本工資為 3,89,927 盧比/年。 它因技能、經驗和組織而異。

R和Python的使用

Python

當需要在程序代碼中集成其他應用程序（例如數據庫或 excel 應用程序）時，通常使用 Python。 以便在未來，數據分析工作可以安全方便地進行。 Python 是一種成熟的編程語言，最終成為實現生產算法的最佳工具。 Python 用戶需要安裝流行的數據分析包，例如 NumPy 和 Pandas。

R

就像 Python 一樣，R 也用於數據分析，但有所不同。 因此，當需要單獨的服務器和獨立編程時，R 就會發揮作用。 R 適合初學者，因為用戶只需編寫幾行代碼即可進行統計分析。 R 成為一種出色的數據分析語言，因為它具有可用於分析目的的內置包、易於使用的測試和一些公式。 基本數據分析可以很容易地由 R 處理，因此無需為基本用途單獨安裝包。 大數據集需要使用數據。 表和 dplyr。

R 與 Python：選擇哪一個？

正如我們所看到的，R 和 Python 都有自己的一套能力和功能，它們可以提供服務。 現在不是說哪一個比另一個好。 但決策來自於使用這兩種語言背後的個人目的。 所以目的的簡要分析如下：

1.經驗

在為初學者工作時，Python 成為一種易於學習的語言。 語法很簡單，它的語言類似於英語。 同時，R 對初學者來說可能有點挑戰。 所以初學者可以從 python 開始，在學習 R 的同時慢慢發展他們的專業知識。

2. 解決問題

根據您要解決的問題，R 和 Python 都適用於不同的目的。 因此，R 非常適合用於數據探索和實驗的統計計算和無與倫比的庫。 相比之下，Python 更適合機器學習和大型應用程序，尤其是 Web 應用程序的數據分析。

3. 跨行業使用

由於 python 相對容易使用，它的應用廣泛分佈在行業、研究和工程工作流程中。 同時，R 被統計學家、數學家和大多數學術專業人士和學者使用，沒有任何編程技能。

4. 可視化

在可視化方面，R 以圖表和圖形的形式很好地呈現數據。 相比之下，python 在可以一起使用不同應用程序的集成格式中效果更好。

結論

既然您已經清楚地了解了 python 和 R 的特殊特性和功能，那麼可以說學習這兩種語言同樣重要。 然而，這兩種技能都有不同的用途，涉及數據科學、機器學習等的專業人士不能錯過這些技能。 所以今天就開始學習吧。

另請閱讀：

• 如何成為網絡安全分析師？
• 信息技術在現代商業中的作用
• Mac 病毒還活著 殺死它們並安居在寧靜中！