R и Python — самые популярные языки Data Science. Они оба с открытым исходным кодом и преуспевают в анализе данных. Несмотря на свою конкурентную популярность, R и Python на самом деле сильно различаются, и один из них может быть более подходящим для определенных ситуаций, чем другой.
В этой статье рассказывается о важности обоих языков для науки о данных. Кроме того, в нем описываются их ключевые различия в отношении их возможностей обработки данных и приложений машинного обучения. И последнее, но не менее важное: мы также объясняем, что нужно изучать и почему.
Язык R для науки о данных
R — это язык программирования, который становится все более популярным в мире науки о данных. Фактически, согласно TIOBE Index 2021, R в настоящее время занимает 13-е место как самый популярный язык программирования в мире.
Популярность языка R — TIOBE Index 2021
Это программное обеспечение было впервые представлено в 1993 году и разработано Россом Ихакой и Робертом Джентльменом. С тех пор он прошел долгий путь и завоевал замечательную репутацию благодаря своей способности обрабатывать науку о данных, проекты визуализации и статистику.
В отличие от Python (как мы объясним позже), язык R был разработан исключительно для анализа данных и разработки приложений и программных решений, способных выполнять статистический анализ и интеллектуальный анализ данных. . Это полная экосистема для анализа данных с невероятным разнообразием доступных пакетов и библиотек.
Python для науки о данных
Python — один из самых популярных языков программирования в мире. Первоначально он был представлен в 1991 году по проекту Гвидо ван Россума. Согласно «Developer Economics: State of the Developer Nation 20th edition», Python активно привлекает внимание специалистов по данным как основной язык в этой области.
«Рост науки о данных и машинного обучения (МО) — явный фактор популярности Python. Около 70% разработчиков машинного обучения и специалистов по данным сообщают об использовании Python». (Слэшданные)
Однако популярность Python связана не только с наукой о данных. Кроме того, этот мультипарадигмальный язык также предоставляет огромное и впечатляющее количество библиотек и инструментов для разработки программного обеспечения, искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). В общем, как язык общего назначения, Python можно использовать для всего!
R и Python: ключевые отличия
Цель
Цель, вероятно, является основным различием между этими двумя языками. Как уже упоминалось, основной целью R является статистический анализ и визуализация данных. Он в значительной степени опирается на статистические модели и не требует большого количества строк кода, чтобы продемонстрировать свои аналитические способности. Фактически, именно по этой причине он так популярен среди исследователей, инженеров, статистиков и других специалистов, не имеющих навыков компьютерного программирования.
Более того, исследователи часто предпочитают использовать R, так как он предоставляет графики и графики, которые можно сразу использовать для публикации, учитывая, что он содержит правильные математические формулы и обозначения. В целом, R также привлекает внимание своей визуализацией данных, включая графики, диаграммы, графики и т. д. Эти типы визуализации облегчают интерпретацию данных и выявление шаблонов, выбросов (или аномалий) и тенденций в наборах данных. .
В свою очередь, Python — это более язык общего назначения, в котором основное внимание уделяется производству и развертыванию. Несмотря на то, что для этого требуются навыки компьютерного программирования, Python на самом деле достаточно прост в изучении благодаря его читабельному синтаксису.
Этот язык в основном используется разработчиками или программистами для анализа данных, а также для использования машинного обучения в производственных средах. Кроме того, Python обеспечивает необходимую гибкость для создания новых моделей с нуля, поскольку его можно интегрировать на каждом этапе разработки.
Сбор данных
Python более универсален, чем R, когда дело доходит до сбора данных. С одной стороны, Python поддерживает все форматы данных (например, файлы CVS и JSON) и упрощает получение данных из Интернета с помощью библиотеки Python Requests. Кроме того, в код Python также можно импортировать таблицы SQL.
С другой стороны, R импортирует файлы из CSV, Excel и текстовых файлов. R не так прост, как Python, когда речь идет о сборе данных из Интернета, но можно использовать пакет Rvest для базового извлечения данных из Интернета. Кроме того, файлы SPSS и Minitab также могут преобразовываться во фреймы данных R.
Визуализация данных
Как было сказано ранее, R выделяется своими возможностями визуализации данных. Он иллюстрирует результаты статистического анализа с помощью графиков, диаграмм и графиков. Для более продвинутых графиков специалисты по данным могут также использовать ggplot2, один из самых популярных пакетов R. С помощью этого инструмента можно построить практически любой тип графика. Кроме того, ggplot2 позволяет пользователям изменять компоненты на графике с высоким уровнем абстракции.
Python не так силен, как R в отношении визуализации данных. Однако пользователи Python всегда могут положиться на библиотеку Maplotlib. Этот инструмент позволяет пользователям использовать интерактивные рисунки и создавать несколько типов графиков (гистограммы, точечные диаграммы, трехмерные графики и т. д.).
Манипулирование данными
Существует несколько библиотек для различных методов манипулирования данными. Например, для агрегации данных пользователи R могут использовать либо интегрированный тип фрейма данных, либо dplyr (библиотека, входящая в состав пакета Tidyverse). ). Для работы с фигурами библиотека tidyr (также часть пакета Tidyverse) также является хорошим решением для R.
И наоборот, пользователи Python могут использовать единую библиотеку Pandas для выполнения нескольких методов обработки данных. Pandas — это популярный инструмент с открытым исходным кодом, который выделяется своей способностью анализировать данные и управлять структурами данных.
Исследование данных
Помимо выполнения манипуляций с данными, Pandas также является широко известным инструментом для исследования данных в Python. Фактически, Pandas, вероятно, является основной библиотекой анализа данных для Python. Это позволяет пользователям легко фильтровать, сортировать и отображать данные. Таким образом, обеспечивается эффективная статистическая обработка и обработка данных в наборе данных.
R также предоставляет пользователям широкий спектр возможностей для исследования данных и применения методов интеллектуального анализа данных. Он может управлять базовым анализом данных (например, кластеризацией и распределением вероятностей), не требуя установки дополнительных пакетов. Кроме того, он имеет удобные статистические тесты и использует формулы.
Моделирование данных
Моделирование данных состоит из создания моделей для определения того, как данные должны храниться в базе данных. С одной стороны, Python предлагает несколько решений для моделирования данных в соответствии с конкретной целью каждого из данных. Например:
• SciPy для научных вычислений;
• NumPy для численного моделирования;
• SciKit-learn для алгоритмов машинного обучения.
С другой стороны, языку R, возможно, придется полагаться на внешние пакеты (например, Tidyverse) для выполнения более конкретного анализа моделирования. Тем не менее, Base-R — базовое программное обеспечение, включающее в себя язык R, — охватывает первичный анализ моделирования данных.
IDE — интегрированная среда разработки
IDE — это программное приложение, которое позволяет разработчикам писать, тестировать и отлаживать код более просто, включая автозавершение кода, подсветку кода, инструменты отладки и т. д.
Python предлагает различные IDE на выбор, наиболее популярными из которых являются Jupiter Notebooks, Spyder IDE и PyCharm. Язык R также совместим с ноутбуками Jupiter; однако наиболее часто используемым решением R является RStudio. RStudio доступен для пользователей R в двух форматах: RStudio Server (доступ через веб-браузер) и RStudio Desktop (работает как обычное настольное приложение).
Искусственный интеллект и машинное обучение
Python и R поддерживают библиотеки глубокого обучения. Среди наиболее широко известных и используемых библиотек выделяются PyTorch и TensorFlow. Это библиотеки машинного обучения, которые используются для разработки моделей глубокого обучения и уделяют особое внимание глубоким нейронным сетям.
Большинство функций и библиотек ИИ были впервые представлены в Python и только затем в R. В настоящее время и R, и Python совместимы с TensorFlow и Keras (еще одна библиотека для искусственных нейронных сетей). В сентябре 2020 г. библиотека Torch стала доступна для R. Экосистема torch для R включает torch, torchvision, torchaudio и другие расширения.
Сбор данных
Импорт файлов из CSV, Excel и текстовых файлов; можно использовать пакет Rvest для базового извлечения веб-данных; Файлы SPSS и Minitab также можно конвертировать в формат R.
Поддерживает все форматы данных; легко получать данные из Интернета с помощью библиотеки Python Requests; также можно импортировать таблицы SQL в код Python.
Визуализация данных
Он иллюстрирует результаты статистического анализа с помощью графиков, диаграмм и графиков. Для более сложных графиков специалисты по данным также могут использовать ggplot2.
Пользователи Python могут положиться на библиотеку Maplotlib.
Манипулирование данными
Основные библиотеки для работы с данными: dplyr; тайдыр.
Основная библиотека для обработки данных: Pandas.
Исследование данных
R может управлять базовым анализом данных (например, кластеризацией и распределением вероятностей), не требуя установки дополнительных пакетов.
Pandas, вероятно, является основной библиотекой анализа данных для Python. Это позволяет пользователям легко фильтровать, сортировать и отображать данные. Таким образом, обеспечивается эффективная статистическая обработка и обработка данных в наборе данных.
Моделирование данных
Языку R, возможно, придется полагаться на внешние пакеты (например, Tidyverse) для выполнения более конкретного анализа моделирования.
Библиотеки Python для моделирования данных: SciKit-learn; наука; NumPy.
IDE
Наиболее часто используемым решением R является RStudio.
Python предлагает различные IDE на выбор (например, Jupiter Notebooks, Spyder IDE и PyCharm).
Искусственный интеллект
Не так используется, как Python для глубокого обучения, но поддерживает Tensorflow, Torch и Keras.
Python в основном используется разработчиками или программистами для анализа данных в Интернете и машинного обучения в производственных средах.
R и Python: что лучше изучить?
Благодаря простому для чтения синтаксису Python считается довольно простым для изучения. Он отличается своей читабельностью и простотой; таким образом, кривая обучения не очень крутая. Кроме того, это полноценный язык, который в целом очень подходит для начинающих разработчиков.
Однако R легче освоить тем, у кого нет навыков программирования. Он позволяет пользователям немедленно приступить к анализу данных, но может усложниться, поскольку использует более продвинутую аналитику и функциональные возможности. Кроме того, R широко используется специалистами по данным, а также учеными из других областей (например, биологии, физики, управления, инженерии и т. д.), которые хотят анализировать данные и быстро создавать графики с данными из эксперименты и другие исследования.
Еще одним важным аспектом, который следует учитывать при выборе того, что изучать, является цель анализа данных. С одной стороны, R в первую очередь рекомендуется пользователям, интересующимся статистическим обучением, исследованием данных и планированием экспериментов. С другой стороны, Python в основном используется для анализа данных в веб-приложениях, а также является наиболее подходящим вариантом для машинного обучения.
Заключение
Несмотря на конкуренцию за звание «Язык номер 1 в науке о данных», R и Python действительно очень разные, и эта разница начинается в их подходе.
R выделяется статистическим обучением, предоставляя огромное количество функций для анализа данных. Это невероятно полный язык для обработки расширенной аналитики в науке о данных и в других областях (например, биологии, менеджменте и физике). Кроме того, пользователям R не требуются навыки компьютерного программирования, что делает его более доступным языком для исследователей и ученых. Еще одно большое преимущество использования R заключается в том, что он отлично подходит для визуализации данных.
Для сравнения, подход Python к науке о данных больше связан с производством и развертыванием. Этот язык в основном используется для анализа данных в веб-приложениях. Кроме того, Python является наиболее подходящим языком для машинного обучения и отличным вариантом для конвейеров Data Science.
