Inhoud
- Wat zijn R en Python?
- Hoe ze verschillen van andere talen
- Waarom ze worden gebruikt in Data Science-toepassingen
- Geen bugs, geen stress - Uw stapsgewijze handleiding voor het creëren van levensveranderende software zonder uw leven te vernietigen
- Wat zijn de voordelen?
- Gebruik Cases voor R en Python
- Toekomst van R en Python in Data Science
- Gevolgtrekking
Bron: Drx / Dreamstime.com
Afhaal:
R en Python zijn beide uitermate nuttig in data science, en welke taal te gebruiken kan grotendeels worden bepaald door de behoeften van de gebruiker.
Er is een zeer populair debat over het onderwerp welke taal meer geschikt is voor data science: R of Python. Het antwoord is beide. Mensen raken vaak in de war door de functies van R en Python te vergelijken, maar we moeten begrijpen dat alleen functies de geschiktheid van geen enkele taal kunnen definiëren. Zowel R als Python hebben hun eigen specifieke functies die geschikt zijn voor data science- en analysetoepassingen. Er kunnen enkele situaties zijn waarbij de ene taal meer de voorkeur verdient dan de andere, maar dit betekent niet dat de andere taal nutteloos is. (Zie 7 Stappen voor het leren van datamining en data science voor meer informatie over data science.)
Wat zijn R en Python?
R is een open-source taal die in het midden van de jaren negentig is ontwikkeld als een variatie op de S-taal. Het werd ontwikkeld door Robert Gentleman en Ross Ihaka. Het werd ontworpen om de programmeerervaring te stroomlijnen. Tegenwoordig wordt het veelvuldig gebruikt voor onderzoek, ondernemingen en academici. Vanwege het gebruik op vele gebieden is het een van de meest populaire statistische programmeertalen. Het is vrij eenvoudig te gebruiken, maar het kan een beetje moeilijk zijn voor diegenen die volledig nieuw zijn in programmeren. Ze kunnen echter meer leren van de verschillende bronnen die op internet beschikbaar zijn.
Python werd gecreëerd in de vroege jaren 1990 door Guido Van Rossum. Het richt zich op het gemak van codering en meer aanpassingsvermogen. Python wordt veel gebruikt door programmeurs die meer controle willen hebben over de codes die ze maken voor snellere en efficiëntere gegevensanalyse. Het wordt ook gebruikt voor speciale statistische technieken in hun code om het nog sneller te laten werken. De programmeertaal is zeer eenvoudig te gebruiken en te leren. Het is ook zeer flexibel en kan worden gebruikt om te maken wat de gebruiker precies wil maken.
Hoe ze verschillen van andere talen
Het werk van data-analyse is erg belangrijk en het proces moet flexibel zijn. Hiervoor moet het proces zeer interactief zijn, zodat het efficiënt blijft. De taal moet echter ook zeer flexibel, interactief en gemakkelijk te gebruiken zijn. R is een zeer flexibele taal. Terwijl andere talen voor een bepaald doel worden gebruikt en voor niets anders kunnen werken, kan R eigenlijk voor een aantal doeleinden werken, vooral op wetenschappelijk gebied.
Een ander ding dat R onderscheidt van andere statistische programmeertalen is de interactiviteit. R heeft een zeer krachtig mechanisme dat kan worden gebruikt voor het snel maken van gegevensstructuren. R is ook een zeer krachtig grafisch medium, in tegenstelling tot gewone programmeertalen; afbeeldingen zijn erg handig, vooral op het gebied van statistiek en data-analyse. R kan worden gebruikt om eenvoudig veel verschillende soorten grafieken te maken.
Python is ook een uitstekende keuze voor gegevensanalyse. Het is zeer flexibel in vergelijking met talen zoals Perl of Ruby, omdat het kan worden aangepast door het gebruik van modules. Het heeft ook veel functies. Het is ook een grafische taal, waardoor het visuele bibliotheken heeft en dat helpt om grafieken en statistische gegevens gemakkelijk te visualiseren. Een ander ding dat het onderscheidt van andere talen is de eenvoudig te gebruiken syntaxis. (Zie Scripting Languages 101 voor meer informatie over programmeertalen.)
Waarom ze worden gebruikt in Data Science-toepassingen
Data science is tegenwoordig een van de belangrijkste wetenschapsgebieden. Zonder dit is het bijna onmogelijk om iets te voorspellen en is nauwkeurige voorspelling de basis van de huidige samenleving. Daarom zijn de beste tools nodig voor data-analyse, wat een cruciaal onderdeel is van data science.
R en Python hebben beide veel functies waardoor ze geschikt zijn voor data science. Welke u moet gebruiken, hangt echter volledig af van uw eigen voorkeuren. R is perfect voor grafische weergave van gegevens en Python is uiterst eenvoudig te gebruiken.
Geen bugs, geen stress - Uw stapsgewijze handleiding voor het creëren van levensveranderende software zonder uw leven te vernietigen
Je kunt je programmeervaardigheden niet verbeteren als niemand om softwarekwaliteit geeft.
Wat zijn de voordelen?
Er zijn veel voordelen van zowel R als Python. Een van de grootste voordelen van beide talen is hun grafische visualisatiesysteem. R ondersteunt vele professionele visualisatiepakketten zoals googleVis, ggvis en rCharts. Deze pakketten kunnen worden aangepast om perfecte grafische weergaven van de statistische gegevens te maken. Python heeft ook veel krachtige visualisatiebibliotheken zoals Pygal, Seaborn en Bokeh.
Een ding dat R zo nuttig maakt, is het ecosysteem. Beide talen hebben een altijd actieve gemeenschap die altijd blij is om te helpen, en beide talen worden voortdurend bijgewerkt om tegemoet te komen aan nieuwe functies en technologieën. Deze talen zijn multifunctionele hulpmiddelen die zeer gemakkelijk te leren zijn.
Gebruik Cases voor R en Python
Er zijn veel gebruikssituaties van zowel R als Python voor gegevensanalyse. ForecastWatch.com verzamelt bijvoorbeeld gegevens van verschillende weersvoorspellingssites en beoordeelt de sites op basis van hun nauwkeurigheid. Dit maakt betere weersvoorspellingen mogelijk en stelt weersvoorspellers in staat hun nauwkeurigheid met anderen te vergelijken. Python werd voor elk onderdeel van deze service gebruikt vanwege zijn flexibiliteit, die voortkomt uit zijn vermogen om veel standaardbibliotheken te gebruiken.
Een ander gebruik van Python is dat het werd gebruikt om sociale netwerken van stroom te voorzien voor EZTrip.com en Gusto.com. Ze hadden een systeem nodig om hun klanten te helpen verslag uit te brengen over hun reizen en tegelijkertijd hun online boekingssysteem te verbeteren. Hoewel hun bestaande boekingssysteem al behoorlijk goed werkte, kon het niet meerdere aanvragen efficiënt verwerken. Sinds Python werd gebruikt, werd het echter veel sneller dankzij betere gegevensanalyse en beheerfaciliteiten. Dit hielp hen verder om een betere gebruikersinterface te maken op basis van de vragen van de gebruiker.
R wordt ook op veel plaatsen gebruikt, zoals sociale netwerksites en crowdfunding-sites. Dankzij het visualisatievermogen van R is het ook de favoriet van veel organisaties voor gegevensanalyse. R wordt momenteel gebruikt in de ANZ Bank voor het analyseren van de risico's van creditering. gebruikt ook R om grote aantallen statusupdates te analyseren.
Toekomst van R en Python in Data Science
R en Python hebben een zeer mooie toekomst in de gegevenswetenschap. Beide open-source programmeertalen zijn zeer krachtig en worden regelmatig ontwikkeld en bijgewerkt door een actieve gemeenschap. Duizenden organisaties, zowel nieuwe als oude, wenden zich snel tot deze oplossingen omdat ze gratis zijn en zeer aanpasbaar. Deze vervangen in een razend tempo andere talen die in de datawetenschap worden gebruikt.
Gevolgtrekking
Veel datawetenschappers vragen zich af welke taal beter is voor data-analyse, R of Python. Beide programmeertalen zijn erg populair en zijn sterk in hun eigen vakgebied. Ze hebben hun eigen voor- en nadelen, dus mensen moeten beslissen welke ze kiezen om het beste uit hun gegevens te halen. Ze vergeten echter dat ze allebei kunnen worden gebruikt om gegevens eenvoudig te analyseren.