Sisu
- Mis on R ja Python?
- Mille poolest erinevad nad teistest keeltest
- Miks neid kasutatakse andmeteaduse rakendustes
- Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
- Mis on eelised?
- Kasutage juhtumeid R ja Pythoni jaoks
- R- ja Pythoni tulevik andmeteaduses
- Järeldus
Allikas: Drx / Dreamstime.com
Ära võtma:
R ja Python on mõlemad andmeteaduses äärmiselt kasulikud ning millist keelt kasutada, saab suuresti kindlaks määrata kasutaja vajaduste järgi.
Käimas on väga tuline arutelu teemal, milline keel sobib andmeteaduseks paremini: R või Python. Vastus on mõlemad. Inimesed lähevad R ja Pythoni omaduste võrdlemisel sageli segadusse, kuid peame mõistma, et funktsioonid üksi ei suuda ühegi keele sobivust määratleda. Nii R-il kui ka Pythonil on oma eripärad, mis sobivad andmeteaduste ja analüüsirakenduste jaoks. Võib esineda olukordi, kus ühte keelt eelistatakse teist, kuid see ei tähenda, et teine keel oleks kasutu. (Lisateavet andmeteaduse kohta leiate jaotisest Andmekaevandamise ja andmeteaduse õppimise 7 sammu.)
Mis on R ja Python?
R on avatud lähtekoodiga keel, mis töötati välja 1990ndate keskel S-keele variatsioonina. Selle töötasid välja Robert Gentleman ja Ross Ihaka. See oli loodud programmeerimiskogemuse sujuvamaks muutmiseks. Tänapäeval kasutatakse seda laialdaselt teadusuuringute, ettevõtluse ja teadlaste jaoks. Tänu kasutamisele paljudes valdkondades on see üks populaarsemaid statistilisi programmeerimiskeeli. Seda on üsna lihtne kasutada, kuid see võib olla pisut keeruline ka neile, kes on programmeerimisest täiesti uued. Siiski saavad nad Internetis saadaolevatest erinevatest ressurssidest rohkem teada.
Pythoni lõi 1990ndate alguses Guido Van Rossum. See keskendub kodeerimise lihtsusele ja suuremale kohanemisvõimele. Pythoni kasutavad laialdaselt need programmeerijad, kes soovivad kiiremat ja tõhusamat andmeanalüüsi omavate koodide üle suuremat kontrolli saada. Seda kasutatakse ka nende koodis spetsiaalsete statistiliste võtete jaoks, et muuta see veelgi kiiremaks tööle. Programmeerimiskeelt on väga lihtne kasutada ja õppida. See on ka väga paindlik ja selle abil saab luua seda, mida täpselt kasutaja soovib luua.
Mille poolest erinevad nad teistest keeltest
Andmete analüüsi töö on väga oluline ja protsess peab olema paindlik. Selleks peab protsess olema väga interaktiivne, et see jääks tõhusaks. Kuid ka keel peab olema väga paindlik, interaktiivne ja hõlpsasti kasutatav. R on väga paindlik keel. Kui teisi keeli kasutatakse mingil täpsel otstarbel ega saa töötada muul eesmärgil, võib R tegelikult töötada mitmel otstarbel, eriti teaduse valdkonnas.
Teine asi, mis eristab R teisi statistilisi programmeerimiskeeli, on selle interaktiivsus. R-l on väga võimas mehhanism, mida saab kasutada andmestruktuuride kiireks loomiseks. R on erinevalt ual programmeerimiskeeltest ka väga võimas graafiline meedium; graafika on väga kasulik, eriti statistika ja andmete analüüsi valdkonnas. R-d saab kasutada paljude erinevat tüüpi graafikute hõlpsaks tootmiseks.
Python on ka suurepärane valik andmete analüüsimiseks. See on väga kohanemisvõimeline selliste keeltega nagu Perl või Ruby, kuna seda saab moodulite abil kohandada. Sellel on ka palju funktsioone. See on ka graafiline keel, mis võimaldab tal omada visuaalseid raamatukogusid ja mis aitab graafikuid ja statistilisi andmeid hõlpsalt visualiseerida. Teine asi, mis eristab seda teistest keeltest, on selle hõlpsasti kasutatav süntaks. (Lisateavet keelte programmeerimise kohta leiate jaotisest Keele skriptimine 101.)
Miks neid kasutatakse andmeteaduse rakendustes
Andmeteadus on tänapäeval üks olulisemaid teadusvaldkondi. Ilma selleta on peaaegu võimatu midagi ennustada ja täpne ennustamine on tänapäeva ühiskonna alus. Seega on andmete analüüsimiseks vajalikud parimad tööriistad, mis on andmetöötluse ülioluline osa.
Nii R-il kui ka Pythonil on palju funktsioone, mis muudavad need andmeteaduseks sobivaks. See, mida peaksite kasutama, sõltub aga täielikult teie enda eelistustest. R sobib suurepäraselt andmete graafiliseks esitamiseks ja Pythoni on äärmiselt lihtne kasutada.
Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
Programmeerimisoskust ei saa parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.
Mis on eelised?
Nii R-il kui ka Pythonil on palju eeliseid. Mõlema keele üks suurimaid eeliseid on nende graafiline visualiseerimissüsteem. R toetab paljusid professionaalse kvaliteediga visualiseerimispakette nagu googleVis, ggvis ja rCharts. Neid pakette saab kohandada statistiliste andmete täiuslikuks graafiliseks esitamiseks. Pythonil on ka palju võimsaid visualiseerimisraamatukogusid, nagu Pygal, Seaborn ja Bokeh.
Asi, mis muudab R-i nii kasulikuks, on selle ökosüsteem. Mõlemal neist keeltest on alati aktiivne kogukond, kellele on alati hea meel aidata, ja mõlemat keelt täiendatakse pidevalt uute funktsioonide ja tehnoloogiate kasutuselevõtuks. Need keeled on mitmeotstarbelised tööriistad, mida on väga lihtne õppida.
Kasutage juhtumeid R ja Pythoni jaoks
Andmete analüüsimiseks on palju nii R kui ka Pythoni kasutusjuhte. Näiteks ForecastWatch.com kogub andmeid erinevate ilmateate saitide kohta ja hindab saite vastavalt nende täpsusele. See võimaldab paremat ilmateadet ja võimaldab ilmaennustajatel võrrelda nende täpsust teistega. Pythonit kasutati selle teenuse kõigi komponentide jaoks selle paindlikkuse tõttu, mis tuleneb selle võimest kasutada paljusid standardteegid.
Teine Pythoni kasutusjuhtum on see, et seda kasutati EZTrip.com ja Gusto.com sotsiaalsete võrgustike toiteks. Nad nõudsid süsteemi, mis aitaks klientidel oma reisidest aru anda, parandades samal ajal veebipõhist broneerimissüsteemi. Ehkki nende olemasolev broneerimissüsteem töötas juba üsna hästi, ei saanud see mitme päringuga tõhusalt hakkama. Kuid kuna Pythoni kasutati, muutus see parema andmeanalüüsi ja haldusvõimaluste tõttu palju kiiremaks. See aitas neil veelgi parema kasutajaliidese luua, tuginedes kasutaja päringutele.
R-i kasutatakse ka paljudes kohtades, näiteks suhtlusportaalides ja ühisrahastuse saitidel. R-i visualiseerimisvõime muudab selle ka paljude andmeanalüüsiorganisatsioonide lemmikuks. R-d kasutatakse ANZ-pangas praegu krediteerimise riskide analüüsimiseks. kasutab R abil ka paljude olekuvärskenduste analüüsimist.
R- ja Pythoni tulevik andmeteaduses
R ja Pythonil on andmeteaduses väga helge tulevik. Mõlemad avatud lähtekoodiga programmeerimiskeeled on väga võimsad ning aktiivne kogukond arendab ja ajakohastab neid regulaarselt. Tuhanded organisatsioonid, nii uued kui vanad, pöörduvad nende lahenduste poole kiiresti, kuna need on tasuta ja väga kohandatavad. Need asendavad raevukas tempos teisi andmeteaduses kasutatavaid keeli.
Järeldus
Paljud andmeteadlased imestavad, milline keel on andmete analüüsimiseks parem, R või Python. Mõlemad programmeerimiskeeled on väga populaarsed ja oma valdkonnas tugevad. Neil on oma plussid ja miinused, nii et inimesed peaksid otsustama, kumma valida, et oma andmetest parimat kasu saada. Kuid nad unustavad asjaolu, et neid mõlemaid saab andmete hõlpsaks analüüsimiseks.