R против Python: Битва лучших

С массовым ростом важности , и Data Science в индустрии программного обеспечения или в компаниях, предоставляющих услуги по разработке программного обеспечения, два языка стали наиболее подходящими для разработчиков.Сравнение на R против Python предоставит вам четкие знания одва самых популярных и любимых языка для специалистов по данным и аналитиков данных.Эта R против Python blog предоставит вам полное представление о языках в следующей последовательности:

• Введение в R & Python
• Факторы сравнения
• Легкость обучения
• Скорость
• Возможности обработки данных
• Графика и визуализация
• Гибкость
• Индекс популярности
• Сценарий работы
• Сообщество и поддержка клиентов

Введение в R & Python

R считается лучшим языком программирования для любого статистика, поскольку он обладает обширным каталогом статистических и графических методов. с другой стороны, может выполнять почти ту же работу, что и р но его предпочитают специалисты по данным или аналитики данных из-за его простоты и высокой производительности. R - мощный язык сценариев и очень гибкий, с активным сообществом и банком ресурсов, тогда как Python - широко используемый объектно-ориентированный язык, который легко изучать и отлаживать.

Итак, давайте продолжим сравнение R и Python и посмотрим на факторы сравнения.

Факторы сравнения

р был введен для анализа данных, тогда как был разработан как язык общего назначения. Первый наиболее предпочтителен для произвольного анализа и изучения наборов данных, тогда как второй подходит для обработки данных и повторяющихся задач.

Давайте посмотрим на факторы мы будем использовать для сравнение на R против Python:

Легкость обучения

У R крутая кривая обучения, и люди с меньше или нет опыта в программировании находит это трудно в начале. Как только вы овладеете языком, его не так сложно понять.

Python делает упор на продуктивность и удобочитаемость кода, что делает его одним из простейшее программирование языков. Это предпочтительнее из-за простоты изучения и понимания.

Скорость

R - это низкий уровень язык программирования, из-за чего требуются более длинные коды для простых процедур. Это одна из причин пониженная скорость .

Python - это высокий уровень язык программирования, и он был выбран для создания критически важных быстрый Приложения.

Возможности обработки данных

R удобен для анализа благодаря огромное количество пакетов , удобные тесты и преимущества использования формул. Но его также можно использовать для базового анализа данных без установки какого-либо пакета.

ТПакеты Python для анализа данных были проблемой но в последних версиях ситуация улучшилась. Numpy и Pandas используются для анализа данных в Python. Он также подходит для параллельных вычислений.

Графика и визуализация

Визуализированные данные понимаются более эффективно, чем необработанные значения. R состоит из множества пакеты с расширенными графическими возможностями .

Визуализации важны при выборе программного обеспечения для анализа данных, и в Python есть несколько удивительных библиотек визуализации.В нем больше библиотек, но они сложные и дает аккуратный вывод.

Гибкость

это легко использовать сложные формулы в R, а также статистические тесты и модели легко доступны и легко используются.

как открыть aws cli

Python - это гибкий язык когда дело доходит до создания чего-то с нуля. Он также используется для создания сценариев для веб-сайта или других приложений.

Популярность

Теперь, если мы посмотрим на популярность обоих языков, они начинали с одного уровня десять лет назад, но Python стал свидетелем огромного роста по популярности и занял первое место в 2016 году по сравнению с R, занявшим 6-е место в списке.

Python пользователи более лояльный к своему языку по сравнению с пользователями последнего, поскольку процент перехода с R на Python в два раза больше, чем с Python на R.

Сценарий работы

Компании-разработчики программного обеспечения были более склонны к таким технологиям, как , и Большое количество данных что объясняет рост спроса на разработчиков Python. Хотя оба языка можно использовать для статистика и анализ ,Python имеет небольшое преимущество перед другими из-за своей простоты и занимает более высокое место в тенденциях работы.

Поддержка клиентов и сообщество

Коммерческое программное обеспечение обычно предлагает платную поддержку клиентов, но R и Python не имеют поддержки клиентов, что означает, что вы сами по себе, если столкнетесь с какими-либо проблемами. Тем не менее, на обоих языках есть онлайн-сообщества. Python имеет большая поддержка сообщества по сравнению с Р.

На этом мы подошли к концу сравнения R и Python. Оба языка ведут борьбу в мире науки о данных и анализа данных. Но Python оказался победителем из двух благодаря своей огромной популярности и простоте написания кода.

Теперь, когда вы разобрались в сравнении R & Python, ознакомьтесь с & от Edureka, надежной компании онлайн-обучения с сетью из более чем 250 000 довольных учащихся по всему миру.

Сертификационный тренинг Python поможет вам получить опыт в количественном анализе, интеллектуальном анализе данных и представлении данных, чтобы выйти за рамки цифр, превратив вашу карьеру в роль Data Scientist.

Обучение аналитике данных с помощью R поможет вам получить опыт в программировании на R, манипулировании данными, исследовательском анализе данных, визуализации данных, интеллектуальном анализе данных, регрессии, анализе настроений и использовании R Studio в реальной жизни.тематические исследования по розничной торговле, социальным сетям.