עם הצמיחה המסיבית בחשיבות של , ו מדע נתונים בתעשיית התוכנה או בחברות שירותי התוכנה, שתי שפות התגלו כשפות הטובות ביותר עבור המפתחים.ההשוואה ב- R לעומת פייתון יספק לך ידע נמרץ אודותשתי השפות הפופולריות והאהובות ביותר על מדעני הנתונים ומנתחי הנתונים.זֶה R לעומת פייתון הבלוג יספק לך תובנה מלאה בשפות ברצף הבא:
- מבוא ל- R & Python
- גורמי השוואה
- קלות למידה
- מְהִירוּת
- יכולות טיפול בנתונים
- גרפיקה והדמיה
- גְמִישׁוּת
- מדד פופולריות
- תרחיש משרות
- קהילה ותמיכת לקוחות
מבוא ל- R & Python
R נחשבת לשפת התכנות הטובה ביותר עבור כל סטטיסטיקאי שכן היא מחזיקה בקטלוג נרחב של שיטות סטטיסטיות וגרפיות. מצד שני, יכול לעשות כמעט את אותה העבודה כמו ר אך מועדפי הנתונים או מנתחי הנתונים הם המועדפים עליהם בגלל פשטותם וביצועיהם הגבוהים. R היא שפת תסריטים עוצמתית וגמישה ביותר עם קהילה תוססת ובנק משאבים ואילו פייתון היא שפה מונחית עצמים בשימוש נרחב וקל ללמוד ולפתור באגים.
יישום ערימה מקסימאלית בג'אווה
אז בואו להתקדם עם ההשוואה ב- R לעומת Python ונבדוק את גורמי ההשוואה.
גורמי השוואה
ר הוצג לניתוח נתונים ואילו פותחה כשפת מטרה כללית. הראשון מועדף בעיקר לניתוח הוק ולחקירת מערכי נתונים ואילו האחרון מתאים למניפולציה בנתונים ולמשימות חוזרות.
בואו נסתכל על גורמים אנו נשתמש עבור השוואה עַל R לעומת פייתון:
| גורמי השוואה | ר | פִּיתוֹן |
| קלות למידה | ||
| מְהִירוּת | ||
| יכולות טיפול בנתונים | ||
| גרפיקה והדמיה | ||
| גְמִישׁוּת | ||
| פּוֹפּוּלָרִיוּת | ||
| תרחיש משרות | ||
| תמיכה בקהילה |
קלות למידה
ל- R יש עקומת למידה תלולה ואנשים עם פחות או ללא ניסיון בתכנות מוצא את זה קָשֶׁה בהתחלה. ברגע שאתה מקבל אחיזה בשפה, זה לא כל כך קשה להבין.
פייתון שם דגש על פרודוקטיביות וקריאות קוד שהופכים אותו לאחד מ- תכנות פשוט ביותר שפות. זה עדיף בשל קלות הלמידה וההבנה שלו.
מְהִירוּת
R הוא א רמה נמוכה שפת תכנות שבגללה היא דורשת קודים ארוכים יותר להליכים פשוטים. זו אחת הסיבות ל מהירות מופחתת .
פייתון הוא א רמה גבוהה שפת תכנות והיא כבר בחרה לבנות קריטית מָהִיר יישומים.
יכולות טיפול בנתונים
R נוח לניתוח עקב ה- מספר עצום של חבילות , בדיקות שמישות ויתרון השימוש בנוסחאות. אך ניתן להשתמש בו גם לניתוח נתונים בסיסי ללא התקנת כל חבילה.
טאת חבילות הפיתון לניתוח נתונים היו נושא אך זה השתפר עם הגרסאות האחרונות. Numpy ו- Pandas משמשים לניתוח נתונים בפייתון. זה מתאים גם לחישוב מקביל.
גרפיקה והדמיה
נתונים ויזואליים מובנים ביעילות וביעילות רבה יותר מערכים גולמיים. R מורכב מרבים חבילות המספקות יכולות גרפיות מתקדמות .
ויזואליזציות חשובות בעת בחירת תוכנת ניתוח נתונים ול- Python יש כמה ספריות הדמיה מדהימות.יש לו מספר רב יותר של ספריות אבל הם מורכבים ונותן תפוקה מסודרת.
גְמִישׁוּת
זה קל לשימוש נוסחאות מורכבות ב- R וגם המבחנים והמודלים הסטטיסטיים זמינים וניתן להשתמש בהם בקלות.
פייתון הוא א שפה גמישה כשמדובר בבניית משהו מאפס. הוא משמש גם לתסריט אתר או יישומים אחרים.
כיצד ליצור פרמטר בתמונה
פּוֹפּוּלָרִיוּת
עכשיו אם נסתכל על הפופולריות של שתי השפות, הן התחילו מאותה הרמה לפני עשור אבל פייתון היה עד לצמיחה עצומה בפופולריות ודורג במקום הראשון בשנת 2016 בהשוואה ל- R שדורג במקום ה -6 ברשימה.
פִּיתוֹן משתמשים הם נאמן יותר לשפתם בהשוואה למשתמשים האחרונים כאחוז המעבר מ- R לפייתון גדול פי שניים מ- Python ל- R.
תרחיש משרות
חברות התוכנה נטו יותר לטכנולוגיות כגון , ו נתונים גדולים מה שמסביר את הגידול בביקוש למפתחי פיתון. אם כי ניתן להשתמש בשתי השפות סטטיסטיקה וניתוח ,לפייתון יש יתרון קל על פני האחר בשל פשטותו ומדורגים גבוה יותר במגמות התפקיד.
תמיכת לקוחות וקהילה
תוכנות מסחריות בדרך כלל מציעות תמיכת לקוחות בתשלום, אך ל- R ו- Python אין תמיכה בשירות לקוחות, כלומר אתה נמצא לבד אם אתה נתקל בבעיות כלשהן. בשתי השפות יש קהילות מקוונות לעזרה. פִּיתוֹן יש תמיכה גדולה יותר בקהילה לעומת ר '
עכשיו עם זה הגענו לסוף ההשוואה ב- R לעומת Python. שתי השפות נותנות מאבק ראש בראש בעולם מדע הנתונים וניתוח נתונים. אך פייתון מתגלה כמנצח מבין השניים בגלל הפופולריות העצומה והפשטות בכתיבת קודים.
כעת לאחר שהבנת את ההשוואה בין R & Python, בדוק את & מאת אדוריקה, חברת למידה מקוונת מהימנה עם רשת של יותר מ -250,000 לומדים מרוצים הפרוסים ברחבי העולם.
הדרכת הסמכת Python תעזור לך לרכוש מומחיות בניתוח כמותי, כריית נתונים והצגת נתונים כדי לראות מעבר למספרים על ידי הפיכת הקריירה שלך לתפקיד מדען נתונים.
ניתוח נתונים עם אימון R יעזור לך לצבור מומחיות בתכנות R, מניפולציה של נתונים, ניתוח נתונים חקר, ויזואליזציה של נתונים, כריית נתונים, רגרסיה, ניתוח סנטימנטים ושימוש ב- R Studio לחיים האמיתייםמחקרי מקרה בנושא קמעונאות, מדיה חברתית.