Большинство новичков в науке о данных или машинном обучении часто не могут выбрать правильный язык программирования. Хотя R и Python являются популярными бесплатными языками программирования с открытым исходным кодом, у обоих есть свои слабые и сильные стороны. И, с точки зрения отдельного разработчика, любой из языков может быть более подходящим, чем другой.
В этом посте мы рассмотрим, что именно представляют собой эти два языка программирования и какой из них лучше подходит для машинного обучения и науки о данных, а также для отдельных случаев использования.
Кратко о Python:
Созданный в 1991 году, Python — это язык программирования высокого уровня общего назначения. Он популярен благодаря простому для понимания синтаксису. Python также упрощает структурирование кода благодаря пробелам, известным как отступы. В результате это помогает писать простые результаты кода, которые более читабельны, чем другие языки программирования.
Python — мультипарадигмальный, объектно-ориентированный и интерпретируемый язык программирования. Словарь, кортеж, список и набор — вот некоторые из важнейших структур данных, которые вы найдете в Python. Хотя изначально Python был создан для удовлетворения потребностей языка программирования в разработке программного обеспечения, функции обработки данных были включены позже.
Кроме того, Python включает популярные библиотеки машинного обучения, такие как Tensorflow, PyTorch, Keras, Matplotlib, Scikit-learn, Pandas и Numpy. Важно быть знакомым с этими проектами и библиотеками Python с открытым исходным кодом, если вы хотите быть эффективным разработчиком Python.
Python подходит не только для науки о данных или машинного обучения; у него есть много других приложений, таких как разработка мобильных приложений, искусственный интеллект, веб-скрапинг и многое другое. Следовательно, именно по этим причинам у Python есть благоприятный оплот, и поэтому многие компании нанимают разработчиков Python.
Кратко о R:
Созданный в 1993 году, R представляет собой программную среду и язык программирования для графики, статистических вычислений, анализа и визуализации данных. Он предлагает множество графических и статистических методов, таких как нелинейное и линейное моделирование, кластеризация, классификация, оценка временных рядов, статистические тесты и т. д.
После установки R вы получите несколько базовых пакетов. Остальные пакеты можно получить через репозиторий Comprehensive R Archive Network (CRAN). R — это функциональный и объектно-ориентированный язык программирования с открытым исходным кодом, способный решать сложные задачи.
Список, факторы, фреймы данных, массив, матрица и векторы — вот некоторые важные структуры данных, которые вы найдете в R. Лучший аспект R заключается в том, что он может предлагать графики и диаграммы качества публикации, включая различные математические символы.
Несколько проектов по программированию на R, такие как «Прогнозирование оттока», «Прогнозирование мошенничества с кредитными картами» и «Классификация кредитных заявок», могут дать вам практический опыт работы с R и помочь вам изучить и внедрить несколько алгоритмов машинного обучения для решения задач обработки данных.
Насколько отличается Python от R? (Сравнение)
- Анализ данных:
R и Python обладают потрясающими возможностями анализа данных. Однако в R некоторые из этих функций встроены. Между тем, в Python вы можете использовать их, импортируя такие пакеты, как Numpy, random, math и т. д.
- Форматы файлов:
R и Python поддерживают несколько форматов файлов, таких как текстовые файлы, HTML, XML, JSON, CSV и другие. Кроме того, SQL-запросы можно использовать в R и Python через вспомогательные пакеты.
- Пакеты печати:
Matplotlib — это библиотека для построения фокусных графиков в Python. Seaborn — это библиотека, которую вы можете использовать в качестве оболочки над Matplotlib. Этих возможностей достаточно для разработки невероятных сюжетов с помощью Python.
С другой стороны, для построения графиков доступно множество пакетов R, которые вы можете легко установить. Вы можете сделать один и тот же график по-разному с помощью различных библиотек для построения графиков в R, что дает вам широкий выбор.
И R, и Python способны создавать невероятные сюжеты; однако R занимает более выгодное положение по сравнению с Python, поскольку содержит различные пакеты для построения графиков.
- Библиотеки:
Python предлагает множество инструментов машинного обучения, упакованных в пакет, известный как Scikit-learn. Между тем, в R есть несколько небольших отдельных библиотек, специфичных для каждого инструмента машинного обучения. Хотя R предлагает нам несколько вариантов, он не считается удобным для разработчиков по сравнению с Python.
- Интеграция кода:
Поскольку Python является объектно-ориентированным, он позволяет писать надежный и крупномасштабный код проще и эффективнее, чем R.
Краткое содержание:
Приведенные ниже пункты могут помочь нам прийти к справедливому сценарию использования R или Python:
- Встроенные статистические функции в R делают его лучшим выбором для анализа данных.
- Свобода выбора среди различных пакетов для построения графиков и разработка диаграмм и графиков печатного качества делают работу с графиками в R удобной.
- Возможность беспрепятственно интегрировать код с оставшейся архитектурой делает Python готовым к производству.
- Простой синтаксис, простота использования и импорта пакетов машинного обучения делают Python удобным для разработчиков.
Какой из них доминирует в машинном обучении и науке о данных?
Наука о данных: R или Python?
Вариант выбора между Python и R зависит от типа специалиста по данным, которым вы стремитесь стать. R идеально подходит, если вы хотите сосредоточиться на вероятностях и статистике. Он имеет огромное сообщество опытных статистиков, которые могут помочь решить ваши вопросы.
Однако, если вы хотите создавать приложения, обрабатывающие большие объемы данных, то Python — отличный выбор. Он поставляется с более крупной экосистемой разработчиков, и вам легче найти людей, которые хотят сотрудничать с вами в каком-то проекте.
Машинное обучение: R или Python?
Хотя машинное обучение — захватывающая область компьютерных наук, оно требует обширных навыков и знаний в области программирования. Не так-то просто найти людей, хорошо разбирающихся в программировании и статистике, для разработки моделей приложений. R предлагает потрясающую среду для выполнения такой работы. Он широко используется, бесплатен и предлагает активное сообщество.
С другой стороны, Python стал популярным языком программирования для машинного обучения благодаря огромной библиотечной экосистеме, разнообразному сообществу разработчиков и простому синтаксису. Это одна из причин, по которой компании нанимают программистов на Python для разработки быстрых решений без значительных затрат на инфраструктуру.
Легкая доступность библиотек машинного обучения в Python, таких как Matplotlib, Scikit-learn и Pandas, значительно упрощает создание моделей с нуля. Фактически, Python был признан самым востребованным языком программирования в Stack Overflow Survey 2018 второй год подряд, и разработчики во всем мире активно используют его для проектов машинного обучения.
Гибридный подход
Не беспокойтесь, если вы все еще не можете выбрать между R и Python. Иногда бывает сложно договориться только об одном языке программирования, отвечающем вашим требованиям. Однако, используя гибридный подход, вы можете избежать компрометации любого из языков.
Обращение за помощью к профессионалу, который знает оба языка, поможет вам получить лучшее из обоих миров. Вы можете использовать R для создания привлекательных визуализаций данных на начальном этапе анализа данных. Позже, используя Python, вы сможете создать готовую к производству модель. Следовательно, это беспроигрышная ситуация, так как вам не нужно отказываться от одного языка в пользу другого.
