R vs Python: Bitka najboljih

Ovaj blog za usporedbu na temu R vs Python pružit će vam svježe znanje o dva najomiljenija jezika za znanstvenike i analitičare podataka.

Uz masovni rast važnosti , i Znanost o podacima u softverskoj industriji ili tvrtkama za pružanje softverskih usluga, dva su se jezika pokazala najpovoljnijima za programere.Usporedba na R vs Python pružit će vam svježe znanje odva najpopularnija i omiljena jezika za znanstvenike i analitičare podataka.Ovaj R vs Python blog pružit će vam cjelovit uvid u jezike u sljedećem slijedu:





Uvod u R & Python

R se smatra najboljim programskim jezikom za bilo kojeg statističara jer posjeduje opsežni katalog statističkih i grafičkih metoda. s druge strane, može raditi gotovo isti posao kao i R ali ga preferiraju znanstvenici ili analitičari podataka zbog njegove jednostavnosti i visokih performansi. R je moćan skriptni jezik i vrlo je fleksibilan sa živom zajednicom i bankom resursa, dok je Python široko korišten objektno orijentirani jezik koji je jednostavan za naučiti i otkloniti pogreške.



Krenimo dalje s usporedbom R i Pythona i pogledajmo čimbenike usporedbe.

Čimbenici usporedbe

R je uveden za analitiku podataka dok je razvijen kao jezik opće namjene. Prvi je uglavnom poželjan za hoc analizu i istraživanje skupova podataka, dok je drugi prikladan za manipulaciju podacima i ponovljene zadatke.

padajući izbornik u angularjs

Pogledajmo čimbenici koristit ćemo za usporedba na R vs Python:



Čimbenici usporedbe R Piton
Jednostavnost učenja
Ubrzati
Mogućnosti rukovanja podacima
Grafika i vizualizacija
Fleksibilnost
Popularnost
Scenarij posla
Podrška zajednice

Jednostavnost učenja

R ima strmu krivulju učenja i ljudi sa manje ili nimalo iskustva u programiranju nalazi teško u početku. Jednom kad steknete jezik, to nije tako teško razumjeti.

Python naglašava produktivnost i čitljivost koda što ga čini jednim od najjednostavnije programiranje Jezici. Poželjno je zbog lakoće učenja i razumljivosti.

Ubrzati

R je a niska razina programski jezik zbog kojeg su potrebni duži kodovi za jednostavne postupke. To je jedan od razloga za smanjena brzina .

Python je visoka razina programski jezik i to je još uvijek izbor za izgradnju kritike brzo aplikacije.

Mogućnosti rukovanja podacima

R je prikladan za analizu zbog ogroman broj paketa , lako upotrebljivi testovi i prednost korištenja formula. Ali također se može koristiti za osnovnu analizu podataka bez instalacije bilo kojeg paketa.

Ton Python pakete za analizu podataka bili problem ali to se poboljšalo s nedavnim verzijama. Numpy i Pandas koriste se za analizu podataka u Pythonu. Također je prikladno za paralelno računanje.

Grafika i vizualizacija

Vizualizirani podaci razumiju se učinkovitije i učinkovitije od sirovih vrijednosti. R se sastoji od brojnih paketi koji pružaju napredne grafičke mogućnosti .

Vizualizacije su važne prilikom odabira softvera za analizu podataka, a Python ima nevjerojatne biblioteke za vizualizaciju.Ima veći broj knjižnica, ali složeni su i daje uredan izlaz.

Fleksibilnost

to je jednostavan za korištenje složene formule u R, kao i statistički testovi i modeli lako su dostupni i lako se koriste.

Python je fleksibilan jezik što se tiče izgradnje nečega od nule. Također se koristi za skriptiranje web mjesta ili drugih aplikacija.

Popularnost

Ako sada pogledamo popularnost oba jezika, oni su započeli s iste razine prije deset godina, ali Python je svjedočio velikom rastu po popularnosti i bio je na prvom mjestu 2016. u odnosu na R koji je zauzeo 6. mjesto na listi.

prolazeći referencom u javi

Piton korisnici su odaniji na njihov jezik u usporedbi s korisnicima potonjeg jer je postotak prebacivanja s R na Python dvostruko veći od Pythona na R.

Scenarij posla

Softverske tvrtke više su naklonjene tehnologijama poput , i Veliki podaci što objašnjava rast potražnje za programerima Pythona. Iako se mogu koristiti oba jezika statistika i analiza ,Python ima malu prednost nad ostalim zbog svoje jednostavnosti i zauzima više mjesto u trendovima posla.

Korisnička podrška i zajednica

Komercijalni softveri obično nude korisničku korisničku podršku, ali R i Python nemaju podršku za korisničku podršku, što znači da ste sami ako se suočite s bilo kakvim problemima. Oba jezika za pomoć imaju mrežne zajednice. Piton ima veća podrška zajednice u usporedbi s R.

Sada smo ovim došli do kraja usporedbe na R vs Pythonu. Oba jezika daju međusobnu borbu u svijetu znanosti o podacima i analitike podataka. Ali Python se među njih dvoje pojavio kao pobjednik zbog svoje ogromne popularnosti i jednostavnosti u pisanju kodova.

Sad kad ste razumjeli usporedbu između R & Pythona, pogledajte & Edureka, pouzdane tvrtke za internetsko učenje s mrežom od više od 250 000 zadovoljnih učenika raširenih širom svijeta.

Obuka za certificiranje Pythona pomoći će vam da steknete stručnost u kvantitativnoj analizi, rudarstvu podataka i prezentaciji podataka kako biste vidjeli dalje od broja pretvarajući svoju karijeru u ulogu Data Scientist-a.

Analitika podataka s R treningom pomoći će vam da steknete stručnost u programiranju R, manipulacijom podacima, istraživačkom analizom podataka, vizualizacijom podataka, rudarstvom podataka, regresijom, analizom osjećaja i upotrebom R Studia u stvarnom životustudije slučaja o maloprodaji, društvenim medijima.