Все мы знаем, что Наука о данных стала одной из самых популярных областей информационных технологий (ИТ). Для тех, кто не знает, что такое Data Science, позвольте мне сказать им следующее:

«Наука о данных - это область применения передовых методов аналитики и научных принципов для извлечения ценной информации из данных для принятия бизнес-решений, стратегического планирования и других целей».

Наука о данных очень тесно связана с искусственным интеллектом и машинным обучением, поскольку данные являются ключом к выполнению ИИ и машинного обучения.

Считается, что два известных языка программирования очень эффективны для выполнения науки о данных. Они:

  • Python
  • Rebol, так называемый язык R

Давайте посмотрим, какой язык лучше всего подходит для науки о данных из двух. Начнем обратный отсчет.

1. Открытый исходный код

Когда мы говорим о проектах с открытым исходным кодом, Python и R являются языками с открытым исходным кодом, поддерживаемыми большими сообществами, которые расширяются день ото дня. Оба имеют большое количество инструментов, созданных десятками людей, и их количество постоянно увеличивается. Оба варианта можно загрузить бесплатно. Итак, в этом раунде оба языка равны.

Победитель: никто

2. Библиотеки и инструменты

Pythonistas знает, что python поддерживает широкий спектр библиотек для анализа и обработки данных, таких как Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Seaborn и т. Д. Но когда дело доходит до языка R, игра меняется, потому что R язык специально разработан для статистических вычислений. Для R-lang доступно более 12000 пакетов для анализа данных. Python - это язык общего назначения, но R-lang предназначен для статистического анализа. Итак, если кого-то интересует только статистический анализ, он определенно выберет R-lang для выполнения задачи. Итак, в этом раунде R-lang побеждает.

Победитель: R-lang

3. Синтаксически просто

Вся проблема, из-за которой новички уходят от программирования, заключается в синтаксисе. Новые программисты пытаются найти язык, который был бы мощным, стабильным, быстрым, гибким и синтаксически простым. Ранжируя лучшие языки в соответствии с их синтаксисом, мы находим python как самый простой из всех. Python имеет кристально чистый синтаксис, который повышает удобочитаемость кода, и в конечном итоге новым программистам его легко освоить. Что касается R-lang, синтаксис R-lang и Python во многом схож. Небольшое изменение кода. Позвольте мне показать вам пример.

Давайте сначала проверим синтаксис Python:

string = "Hello, World!"
print(string)

Это простой код для вывода «Hello, World!». Вы видите, насколько это просто.

Давайте теперь посмотрим на синтаксис R-lang:

string <- "Hello, World!"
print (string)

Довольно же? Но у python более чистый синтаксис, как вы можете видеть, = набирать намного проще, чем ‹-. Можно сказать, что python синтаксически проще, чем R-lang. Итак, в этом раунде Python побеждает.

Победитель: Python

4. Выделенные библиотеки

Предположим, вы хотите построить круговую диаграмму. Какой язык вы бы выбрали? вы можете сделать это на обоих языках (Python и R-lang), но есть небольшая разница.

Если вы выберете python, вам понадобится библиотека, такая как Matplotlib или какая-либо другая, для создания круговой диаграммы, но если вы выберете R-lang, нет необходимости в какой-либо библиотеке, поскольку эту задачу можно выполнить с помощью только R-lang один. Причина в том, что python не был разработан специально для науки о данных, но позже он получил поддержку от разработчиков с открытым исходным кодом, и сегодня это лучший язык для науки о данных. С другой стороны, R-lang был специально разработан для такого использования, и каждая библиотека для R связана с манипулированием данными, обработкой данных, анализом данных и т. Д. Python имеет специальную библиотеку для каждого использования. Итак, в этом раунде R-lang побеждает.

Победитель: R-lang

5. Популярность

Более популярный язык - более надежный язык. К 2021 году Python занял первое место среди наиболее используемых и популярных языков. Он даже пересек C / C ++, которые были наиболее часто используемыми и популярными языками. Промежуток времени между двумя языками невелик, поскольку Python был разработан в 1991, а R-lang - в 1995, но вы можете увидеть индекс популярности обоих языков, единственная причина в том, что что Python гибок, а R-lang посвящен этому. Итак, в этом раунде Python побеждает.

Победитель: Python

6. Гибкость

Говоря о гибкости двух языков, сначала мы переходим к Python. Python - это язык общего назначения, который был разработан для производства и развертывания, но позже он стал общим языком с возможностью выполнять анализ данных, веб-разработку, искусственный интеллект и т. Д.

Но когда мы видим R-lang. Его целью был анализ данных, статистика и статистический анализ, и до сих пор он используется для этой цели. Это был специальный язык, разработанный для специалистов по данным и инженеров по данным. Итак, в этом раунде Python выигрывает.

Победитель: Python

Вывод

Мы не можем сравнивать мощь обоих языков, каждый из них - легенда в своей собственной цели. Но, говоря о Data Science, идет долгая дискуссия о лучшем. Поскольку это сообщение в блоге, я выскажу свое личное мнение. Я думаю, что для науки о данных R больше подходит, поскольку он предназначен для таких вещей, но Python - это просто решение для тех, кто не хочет использовать R lang и просто любит Python to moon и stars. Если вам нужно что-то мощное для анализа данных, вам следует выбрать R-lang, поскольку он обладает большей статистической мощностью, но если вам нужен более универсальный язык, который может обрабатывать все ваши задачи и иметь возможность выполнять все, тогда Python - лучший выбор.

R-lang мощнее Python? R-lang - будущее науки о данных? Какой из них вы использовали?

Не забывайте подписываться на меня и подписываться, чтобы получать уведомления, когда я публикую что-то новое. Выскажите свое мнение в разделе комментариев ниже.

До свидания!