Obsah
- Co jsou R a Python?
- Jak se liší od jiných jazyků
- Proč se používají v aplikacích pro vědu o údajích
- Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
- Jaké jsou výhody?
- Použijte případy pro R a Python
- Budoucnost R a Pythona ve vědě o datech
- Závěr
Zdroj: Drx / Dreamstime.com
Odnést:
R a Python jsou velmi užitečné ve vědě o datech a jazyk, který se má použít, může být do značné míry určen potřebami uživatele.
Probíhá velmi horká debata na téma, který jazyk je vhodnější pro vědu o údajích: R nebo Python. Odpověď je obojí. Lidé jsou často zmatení porovnáním funkcí R a Pythonu, ale musíme pochopit, že funkce samy o sobě nemohou definovat vhodnost jakéhokoli jazyka. R i Python mají své vlastní specifické vlastnosti vhodné pro aplikace v oblasti vědy a dat. Mohou nastat situace, kdy je jeden jazyk preferován více než druhý, ale to neznamená, že je druhý jazyk zbytečný. (Chcete-li se dozvědět více o vědě o datech, přečtěte si 7 kroků pro učení se těžbě dat a vědě o datech.)
Co jsou R a Python?
R je otevřený zdrojový jazyk, který byl vyvinut v polovině 90. let jako variace jazyka S. Byl vyvinut Robertem Gentlemanem a Rossem Ihaka. Byl navržen s cílem zefektivnit programování. V dnešní době se hojně používá pro výzkum, podnikání a akademické pracovníky. Vzhledem k jeho použití v mnoha oborech je to jeden z nejpopulárnějších statistických programovacích jazyků. Používání je celkem jednoduché, ale pro ty, kdo programování úplně začínají, to může být trochu obtížné. Mohou se však dozvědět více z různých zdrojů dostupných na internetu.
Python byl vytvořen během časných devadesátých let Guido Van Rossum. Zaměřuje se na snadnost kódování a větší přizpůsobivost. Python je široce používán těmi programátory, kteří chtějí mít větší kontrolu nad kódy, které dělají pro rychlejší a efektivnější analýzu dat. Je také používán pro speciální statistické techniky v kódu, aby fungoval ještě rychleji. Programovací jazyk se velmi snadno používá a naučí se. Je také velmi flexibilní a lze jej použít k vytvoření toho, co přesně uživatel chce vytvořit.
Jak se liší od jiných jazyků
Práce na analýze dat je velmi důležitá a proces musí být flexibilní. Z tohoto důvodu musí být tento proces velmi interaktivní, aby zůstal účinný. Jazyk však musí být také velmi flexibilní, interaktivní a snadno použitelný. R je velmi flexibilní jazyk. Zatímco jiné jazyky jsou používány pro nějaký přesný účel a nemohou pracovat pro nic jiného, R může ve skutečnosti pracovat pro řadu účelů, zejména ve vědeckých oborech.
Další věc, která odlišuje R od ostatních statistických programovacích jazyků, je jeho interaktivita. R má velmi silný mechanismus, který lze použít pro rychlé vytváření datových struktur. R je také velmi výkonné grafické médium, na rozdíl od ual programovacích jazyků; grafika je velmi užitečná, zejména v oblasti statistiky a analýzy dat. R lze snadno použít k vytváření mnoha různých typů grafů.
Python je také vynikající volbou pro analýzu dat. Ve srovnání s jazyky, jako je Perl nebo Ruby, je velmi přizpůsobivý, protože jej lze přizpůsobit pomocí modulů. Má také mnoho funkcí. Je to také grafický jazyk, který mu umožňuje mít vizuální knihovny a který usnadňuje vizualizaci grafů a statistických dat. Další věcí, která jej odlišuje od jiných jazyků, je jeho snadno použitelná syntaxe. (Více o programovacích jazycích viz Skriptovací jazyky 101.)
Proč se používají v aplikacích pro vědu o údajích
Datová věda je dnes jednou z nejdůležitějších vědních oborů. Bez tohoto je téměř nemožné nic předpovědět a přesná předpověď je základem dnešní společnosti. Nejlepší nástroje jsou tedy potřebné pro analýzu dat, která je klíčovou součástí vědy o datech.
R a Python mají mnoho funkcí, díky nimž jsou vhodné pro vědu o datech. To, které byste však měli použít, závisí zcela na vašich vlastních preferencích. R je ideální pro grafické znázornění dat a Python je velmi snadno použitelný.
Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
Nemůžete zlepšit své programovací schopnosti, když se nikdo nestará o kvalitu softwaru.
Jaké jsou výhody?
Existuje mnoho výhod jak R, tak Pythonu. Jednou z největších výhod obou těchto jazyků je jejich grafický vizualizační systém. R podporuje mnoho profesionálních vizualizačních balíčků jako googleVis, ggvis a rCharts. Tyto balíčky mohou být přizpůsobeny tak, aby umožňovaly perfektní grafické znázornění statistických dat. Python má také mnoho výkonných vizualizačních knihoven jako Pygal, Seaborn a Bokeh.
Věc, díky které je R tak užitečný, je jeho ekosystém. Oba tyto jazyky mají vždy aktivní komunitu, která vám vždy rád pomůže, a oba tyto jazyky jsou neustále aktualizovány, aby vyhovovaly novým funkcím a technologiím. Tyto jazyky jsou víceúčelové nástroje, které se velmi snadno učí.
Použijte případy pro R a Python
Existuje mnoho případů použití R i Pythonu pro analýzu dat. Například ForecastWatch.com shromažďuje data z různých předpovědí počasí a hodnotí stránky podle jejich přesnosti. To umožňuje lepší předpovědi počasí a umožňuje předpovědi počasí porovnávat jejich přesnost s ostatními. Python byl použit pro každou součást této služby kvůli jeho flexibilitě, která vychází z jeho schopnosti používat mnoho standardních knihoven.
Dalším případem použití Pythonu je to, že byl použit k napájení sociálních sítí pro EZTrip.com a Gusto.com. Vyžadovali systém, který by svým zákazníkům pomohl informovat o jejich cestách a zároveň zlepšil jejich online rezervační systém. Zatímco jejich stávající rezervační systém již fungoval docela dobře, nedokázal efektivně vyřídit několik požadavků. Nicméně, protože byl použit Python, stal se mnohem rychlejší díky lepší analýze dat a správě zařízení. To jim dále pomohlo vytvořit lepší uživatelské rozhraní založené na uživatelských dotazech.
R se také používá na mnoha místech, jako jsou sociální sítě a crowdfundingové weby. Vizualizační schopnost R ho činí oblíbeným také v mnoha organizacích pro analýzu dat. R je v současné době používán v ANZ Bank pro analýzu rizik úvěrování. také používá R k analýze velkého počtu aktualizací stavu.
Budoucnost R a Pythona ve vědě o datech
R a Python budou mít velmi jasnou budoucnost ve vědě o datech. Oba tyto open-source programovací jazyky jsou velmi silné a jsou vyvíjeny a pravidelně aktualizovány aktivní komunitou. Tisíce organizací, nových i starých, se k těmto řešením rychle obracejí, protože jsou zdarma a velmi přizpůsobitelné. Nahrazují jiné jazyky používané ve vědě o údajích zuřivým tempem.
Závěr
Mnoho vědců se zajímá, který jazyk je lepší pro analýzu dat, R nebo Python. Oba tyto programovací jazyky jsou velmi populární a jsou silné ve svém oboru. Mají své vlastní klady a zápory, takže se lidé musí rozhodnout, který z nich si vyberou, aby ze svých dat dostali to nejlepší. Zapomínají však na to, že oba lze snadno použít k analýze dat.