Python и R: На каком языке «говорить»

Python и R, несомненно, являются любимыми языками программирования для построения моделей данных. Ежегодный опрос программного обеспечения KDnuggets показывает, что использование Python в этой области в течении нескольких лет росло быстрее, чем R, и даже, по данным последнего опроса, обогнало R с небольшим размахом.

Для тех, кто изучает Python с нуля или решил вникнуть в Big Data, мы решили детальнее рассмотреть, чем же отличаются друг от друга языки Python и R и какие существуют общие причины выбора одного из них.

R

R был разработан в 1992 году и был предпочтительным языком программирования большинства ученых и программистов в течение многих лет. Это объясняется тем, что он был специально разработан для анализа данных статистиками, ищущими решение с открытым исходным кодом, которое может заменить дорогостоящие устаревшие системы, такие как SAS и MATLAB.

R - это процедурный язык, такой как BASIC, Pascal и Go: это означает, что он работает, разбивая задачу программирования на несколько этапов, процедур и подпрограмм. Это плюс, когда дело доходит до построения моделей данных, поскольку это позволяет легко понять, как выполняются сложные операции. Однако это часто происходит за счет производительности и удобочитаемости кода. R-аналитическое сообщество разработало пакеты с открытым исходным кодом для конкретных сложных моделей, которые ученый-данник в противном случае должен был бы строить с нуля.

R также подчеркивает качественную отчетность с поддержкой чистых визуализаций и блестящей структуры для создания интерактивных веб-приложений. С другой стороны, более низкая производительность и отсутствие ключевых функций, таких как модульное тестирование и веб-фреймворки, являются распространенными причинами, которые data-ученые предпочитают искать в другом месте.

Python

Для этих людей Python, скорее всего, будет языком программирования для работы в области данных. Язык был выпущен в 1989 году с философией, которая подчеркивает читаемость и эффективность кода. В отличии от R, это объектно-ориентированный язык программирования. Это означает, что он группирует данные и код в объекты, которые могут взаимодействовать и даже изменять друг друга. Этот сложный подход позволяет специалистам data science выполнять задачи с лучшей стабильностью, модульностью и удобочитаемостью кода.

Data scientists - лишь небольшая часть разнообразного сообщества Python. У этого обширного сообщества есть явное преимущество, потому что его участники разрабатывают программы для языка, который намного более разнообразен. В частности, набор специализированных глубоких знаний Python и других библиотек машинного обучения включает в себя популярные инструменты, такие как scikit-learn, Keras и TensorFlow, которые позволяют Data science специалистам разрабатывать сложные модели данных, которые подключаются непосредственно к производственной системе. При множестве преимуществ Python все же для высокоспециализированного анализа данных этот язык программирования имеет и ряд недостатков.

Неудивительно, что R и Python для начинающих и опытных программистов долго были широко популярными. Оба языка являются жизнеспособными вариантами для построения моделей данных и оба языка хорошо поддерживаются сообществами разработчиков и data science специалистами.

Если вы решили пройти курсы Data Science, но не знаете, какой язык стоит изучать, - самый важный фактор в вашем решении должен быть вариант/сфера использования. Популярность Python растет с ростом глубокого обучения и других методов машинного обучения. Однако R, вероятно, останется фаворитом для сложных статистических моделей.

Понравилась полезная статья? Подпишитесь на RSS и получайте больше нужной информации!

Комментарии

Добавить новый RSS

Оставить комментарий
Имя:
Email:	не уведомлятьуведомлять
Тема:
	Пожалуйста, введите проверочный код, который Вы видите на картинке.

3.26 Copyright (C) 2008 Compojoom.com / Copyright (C) 2007 Alain Georgette / Copyright (C) 2006 Frantisek Hliva. All rights reserved."