R vs Python: Battle of the Best



Questo blog di confronto su R vs Python ti fornirà una conoscenza approfondita dei due linguaggi preferiti dai data scientist e dagli analisti dei dati.

Con la massiccia crescita dell'importanza di , e Scienza dei dati nell'industria del software o nelle società di servizi software, due linguaggi sono emersi come i più favorevoli per gli sviluppatori.Il confronto su R contro Python ti fornirà una conoscenza approfondita deldue lingue più diffuse e preferite dai data scientist e dagli analisti dei dati.Questo R contro Python blog ti fornirà una visione completa delle lingue nella seguente sequenza:





che cos'è uno sviluppatore ios

Introduzione a R & Python

R è considerato il miglior linguaggio di programmazione per qualsiasi statistico in quanto possiede un ampio catalogo di metodi statistici e grafici. d'altra parte, può fare più o meno lo stesso lavoro di R ma è preferito dai data scientist o dagli analisti di dati per la sua semplicità e le alte prestazioni. R è un linguaggio di scripting potente e altamente flessibile con una comunità vivace e una banca di risorse, mentre Python è un linguaggio orientato agli oggetti ampiamente utilizzato che è facile da apprendere ed eseguire il debug.



Quindi andiamo avanti con il confronto su R vs Python e diamo un'occhiata ai fattori di confronto.

Fattori di confronto

R è stato introdotto per l'analisi dei dati mentre è stato sviluppato come linguaggio generico. Il primo è principalmente preferito per l'analisi ad hoc e l'esplorazione di set di dati, mentre il secondo è adatto per la manipolazione dei dati e attività ripetute.

Diamo un'occhiata al fattori useremo per il confronto su R vs Python:



Fattori di confronto R Pitone
Facilità di apprendimento
Velocità
Capacità di gestione dei dati
Grafica e visualizzazione
Flessibilità
Popolarità
Scenario di lavoro
Supporto comunitario

Facilità di apprendimento

R ha una curva di apprendimento ripida e le persone con meno o nessuna esperienza nella programmazione lo trova difficile all'inizio. Una volta presa la lingua, non è così difficile da capire.

Python enfatizza la produttività e la leggibilità del codice che lo rendono uno dei programmazione più semplice le lingue. È preferibile per la sua facilità di apprendimento e comprensibilità.

Velocità

R è un basso livello linguaggio di programmazione a causa del quale richiede codici più lunghi per procedure semplici. Questa è una delle ragioni per velocità ridotta .

Python è un file alto livello linguaggio di programmazione ed è stata ancora la scelta per la costruzione critica veloce applicazioni.

Capacità di gestione dei dati

R è conveniente per l'analisi a causa del numero enorme di pacchetti , test facilmente utilizzabili e il vantaggio di utilizzare formule. Ma può essere utilizzato anche per l'analisi dei dati di base senza l'installazione di alcun pacchetto.

Ti pacchetti Python per l'analisi dei dati erano un problema ma questo è migliorato con le versioni recenti. Numpy e Pandas vengono utilizzati per l'analisi dei dati in Python. È anche adatto per calcoli paralleli.

Grafica e visualizzazione

I dati visualizzati vengono compresi in modo efficiente ed efficace rispetto ai valori grezzi. R è composto da numerosi pacchetti che forniscono capacità grafiche avanzate .

Le visualizzazioni sono importanti quando si sceglie il software di analisi dei dati e Python ha alcune incredibili librerie di visualizzazione.Ha più numero di biblioteche ma sono complessi e fornisce un output ordinato.

come usare aws cli

Flessibilità

È facile da usare formule complesse in R e anche test e modelli statistici sono prontamente disponibili e facilmente utilizzati.

Python è un file linguaggio flessibile quando si tratta di costruire qualcosa da zero. Viene anche utilizzato per lo script di un sito Web o altre applicazioni.

Popolarità

Ora, se guardiamo alla popolarità di entrambe le lingue, sono iniziate dallo stesso livello un decennio fa ma Python ha assistito a un'enorme crescita in popolarità ed è stato classificato al primo posto nel 2016 rispetto a R che si è classificato al sesto posto nell'elenco.

Pitone gli utenti sono più leale al loro linguaggio rispetto agli utenti di quest'ultimo in quanto la percentuale di passaggio da R a Python è doppia rispetto a Python a R.

Scenario di lavoro

Le società di software sono state più inclini a tecnologie come , e Big data il che spiega la crescita della domanda di sviluppatori Python. Sebbene sia possibile utilizzare entrambe le lingue per statistiche e analisi ,Python ha un leggero vantaggio rispetto agli altri grazie alla sua semplicità e si colloca più in alto nelle tendenze del lavoro.

Assistenza clienti e community

I software commerciali di solito offrono assistenza clienti a pagamento, ma R e Python non hanno assistenza clienti, il che significa che sei da solo in caso di problemi. Entrambe le lingue hanno però comunità online di aiuto. Pitone ha un maggiore sostegno della comunità rispetto a R.

chef è uno strumento di orchestrazione

Con questo siamo giunti alla fine del confronto tra R vs Python. Entrambe le lingue danno un testa a testa nel mondo della scienza dei dati e dell'analisi dei dati. Ma Python emerge come il vincitore tra i due per la sua immensa popolarità e semplicità nella scrittura dei codici.

Ora che hai capito il confronto tra R e Python, controlla il file & da Edureka, una società di formazione online affidabile con una rete di oltre 250.000 studenti soddisfatti sparsi in tutto il mondo.

La formazione sulla certificazione Python ti aiuterà ad acquisire competenze in analisi quantitativa, data mining e presentazione dei dati per vedere oltre i numeri trasformando la tua carriera in un ruolo di Data Scientist.

L'analisi dei dati con la formazione R ti aiuterà ad acquisire competenze in programmazione R, manipolazione dei dati, analisi esplorativa dei dati, visualizzazione dei dati, data mining, regressione, analisi del sentiment e utilizzo di R Studio per la vita realecasi di studio su Retail, Social Media.