Với sự phát triển vượt bậc về tầm quan trọng của , và Khoa học dữ liệu trong ngành công nghiệp phần mềm hoặc các công ty dịch vụ phần mềm, hai ngôn ngữ đã nổi lên như những ngôn ngữ thuận lợi nhất cho các nhà phát triển.Sự so sánh trên R đấu với Python sẽ cung cấp cho bạn kiến thức rõ ràng vềhai ngôn ngữ phổ biến và yêu thích nhất đối với các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu.Điều này R đấu với Python blog sẽ cung cấp cho bạn thông tin chi tiết đầy đủ về các ngôn ngữ theo trình tự sau:
- Giới thiệu về R & Python
- Các yếu tố so sánh
- Dễ học
- Tốc độ
- Khả năng xử lý dữ liệu
- Đồ họa & Hình ảnh hóa
- Uyển chuyển
- Chỉ số phổ biến
- Tình huống công việc
- Cộng đồng & Hỗ trợ khách hàng
Giới thiệu về R & Python
R được coi là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho bất kỳ nhà thống kê nào vì nó sở hữu một danh mục phong phú các phương pháp thống kê và đồ họa. mặt khác, có thể làm khá nhiều công việc giống như R nhưng nó được các nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà phân tích dữ liệu ưa thích vì tính đơn giản và hiệu suất cao. R là một ngôn ngữ kịch bản mạnh mẽ và rất linh hoạt với một cộng đồng sôi động và ngân hàng tài nguyên trong khi Python là một ngôn ngữ hướng đối tượng được sử dụng rộng rãi, dễ học và gỡ lỗi.
Vì vậy, chúng ta hãy tiếp tục so sánh trên R và Python và xem xét các yếu tố so sánh.
Các yếu tố so sánh
R được giới thiệu để phân tích dữ liệu trong khi được phát triển như một ngôn ngữ có mục đích chung. Cái trước chủ yếu được ưu tiên cho phân tích đột xuất và khám phá các tập dữ liệu trong khi cái sau thích hợp cho thao tác dữ liệu và các tác vụ lặp lại.
Hãy nhìn vào các nhân tố chúng tôi sẽ sử dụng cho sự so sánh trên R vs Python:
| Các yếu tố so sánh | R | Python |
| Dễ học | ||
| Tốc độ | ||
| Khả năng xử lý dữ liệu | ||
| Đồ họa & Hình ảnh hóa | ||
| Uyển chuyển | ||
| Phổ biến | ||
| Tình huống công việc | ||
| Sự đóng góp cho cộng đồng |
Dễ học
R có một đường cong học tập dốc và những người có ít hơn hoặc không có kinh nghiệm trong lập trình tìm thấy nó khó khăn ở thời điểm bắt đầu. Một khi bạn đã nắm rõ ngôn ngữ, nó không phải là khó hiểu.
Python nhấn mạnh vào năng suất và khả năng đọc mã khiến nó trở thành một trong những lập trình đơn giản nhất ngôn ngữ. Nó được ưa chuộng hơn do dễ học và dễ hiểu.
Tốc độ
R là một cấp thấp ngôn ngữ lập trình do đó nó yêu cầu mã dài hơn cho các thủ tục đơn giản. Đây là một lý do cho giảm tốc độ .
Python là một trình độ cao ngôn ngữ lập trình và nó đã là sự lựa chọn để xây dựng Nhanh các ứng dụng.
Khả năng xử lý dữ liệu
R thuận tiện cho việc phân tích do số lượng lớn các gói , các bài kiểm tra có thể sử dụng dễ dàng và lợi thế của việc sử dụng công thức. Nhưng nó cũng có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu cơ bản mà không cần cài đặt bất kỳ gói nào.
Tanh ấy gói Python để phân tích dữ liệu là một vấn đề nhưng điều này đã được cải thiện với các phiên bản gần đây. Numpy và Pandas được sử dụng để phân tích dữ liệu bằng Python. Nó cũng thích hợp cho tính toán song song.
Đồ họa & Hình ảnh hóa
Dữ liệu trực quan được hiểu một cách hiệu quả và hiệu quả hơn các giá trị thô. R bao gồm nhiều gói cung cấp khả năng đồ họa nâng cao .
Hình ảnh hóa rất quan trọng trong khi lựa chọn phần mềm phân tích dữ liệu và Python có một số thư viện trực quan hóa tuyệt vời.Nó có nhiều thư viện hơn nhưng chúng phức tạp và cung cấp một đầu ra gọn gàng.
java cách thoát khỏi chương trình
Uyển chuyển
Nó là dễ sử dụng các công thức phức tạp trong R cũng như các thử nghiệm thống kê và mô hình luôn sẵn có và dễ sử dụng.
Python là một ngôn ngữ linh hoạt khi nói đến việc xây dựng một cái gì đó từ đầu. Nó cũng được sử dụng để tạo kịch bản cho một trang web hoặc các ứng dụng khác.
Phổ biến
Bây giờ nếu chúng ta nhìn vào mức độ phổ biến của cả hai ngôn ngữ, chúng bắt đầu từ cùng một cấp độ cách đây một thập kỷ nhưng Python chứng kiến sự phát triển vượt bậc phổ biến và được xếp hạng đầu tiên vào năm 2016 so với R đứng thứ 6 trong danh sách.
Python người dùng là trung thành hơn sang ngôn ngữ của họ khi so sánh với người dùng ngôn ngữ thứ hai vì tỷ lệ chuyển đổi từ R sang Python lớn gấp đôi so với Python sang R.
Tình huống công việc
Các công ty phần mềm đã có xu hướng nhiều hơn đối với các công nghệ như , và Dữ liệu lớn điều này giải thích sự tăng trưởng nhu cầu đối với các nhà phát triển Python. Mặc dù, cả hai ngôn ngữ đều có thể được sử dụng cho thống kê và phân tích ,Python có lợi thế hơn so với Python do tính đơn giản của nó và xếp hạng cao hơn về xu hướng việc làm.
Hỗ trợ khách hàng & cộng đồng
Phần mềm thương mại thường cung cấp hỗ trợ khách hàng trả phí nhưng R và Python không có hỗ trợ dịch vụ khách hàng, điều đó có nghĩa là bạn phải tự xử lý nếu gặp bất kỳ rắc rối nào. Cả hai ngôn ngữ đều có cộng đồng trực tuyến để được trợ giúp. Python có một hỗ trợ cộng đồng nhiều hơn so với R.
Bây giờ với điều này, chúng ta đã đến phần cuối của bài so sánh giữa R và Python. Cả hai ngôn ngữ này đều là một cuộc chiến đối đầu trong thế giới khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu. Nhưng Python nổi lên như là người chiến thắng trong số hai vì sự phổ biến và đơn giản trong việc viết mã của nó.
Bây giờ bạn đã hiểu sự so sánh giữa R và Python, hãy xem & của Edureka, một công ty học trực tuyến đáng tin cậy với mạng lưới hơn 250.000 người học hài lòng trải dài trên toàn cầu.
Đào tạo chứng chỉ Python sẽ giúp bạn có được kiến thức chuyên môn về Phân tích định lượng, khai thác dữ liệu và trình bày dữ liệu để nhìn xa hơn những con số bằng cách chuyển đổi nghề nghiệp của bạn thành vai trò Nhà khoa học dữ liệu.
Đào tạo về Phân tích dữ liệu với R sẽ giúp bạn có được kiến thức chuyên môn về Lập trình R, Thao tác dữ liệu, Phân tích dữ liệu khám phá, Trực quan hóa dữ liệu, Khai thác dữ liệu, Hồi quy, Phân tích cảm xúc và sử dụng R Studio cho cuộc sống thựcnghiên cứu điển hình về Bán lẻ, Truyền thông xã hội.