Inhalt
- Was sind R und Python?
- Wie sie sich von anderen Sprachen unterscheiden
- Warum werden sie in Data Science-Anwendungen verwendet?
- Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
- Was sind die Vorteile?
- Use Cases für R und Python
- Zukunft von R und Python in der Datenwissenschaft
- Fazit
Quelle: Drx / Dreamstime.com
Wegbringen:
R und Python sind beide in der Datenwissenschaft äußerst nützlich, und die zu verwendende Sprache kann weitgehend von den Bedürfnissen des Benutzers bestimmt werden.
Es gibt eine sehr heiße Debatte darüber, welche Sprache für die Datenwissenschaft besser geeignet ist: R oder Python. Die Antwort ist beides. Die Leute sind oft verwirrt, wenn sie die Funktionen von R und Python vergleichen, aber wir müssen verstehen, dass Funktionen allein nicht die Eignung einer Sprache bestimmen können. Sowohl R als auch Python haben ihre eigenen spezifischen Funktionen, die für Data Science- und Analytics-Anwendungen geeignet sind. Es kann Situationen geben, in denen eine Sprache der anderen vorgezogen wird, dies bedeutet jedoch nicht, dass die andere Sprache unbrauchbar ist. (Weitere Informationen zu Data Science finden Sie unter 7 Schritte zum Erlernen von Data Mining und Data Science.)
Was sind R und Python?
R ist eine Open-Source-Sprache, die Mitte der neunziger Jahre als Variation der S-Sprache entwickelt wurde. Es wurde von Robert Gentleman und Ross Ihaka entwickelt. Es wurde entwickelt, um das Programmiererlebnis zu optimieren. Heutzutage wird es in großem Umfang für Forschung, Unternehmen und Wissenschaftler eingesetzt. Aufgrund seiner Verwendung in vielen Bereichen ist es eine der beliebtesten statistischen Programmiersprachen. Es ist recht einfach zu bedienen, aber es kann für völlig neue Programmierer etwas schwierig sein. Sie können jedoch mehr aus den verschiedenen im Internet verfügbaren Ressourcen lernen.
Python wurde in den frühen 1990er Jahren von Guido Van Rossum erstellt. Es konzentriert sich auf einfache Codierung und mehr Anpassungsfähigkeit. Python wird in großem Umfang von Programmierern verwendet, die eine bessere Kontrolle über die Codes wünschen, die sie für eine schnellere und effizientere Datenanalyse erstellen. Es wird auch für spezielle statistische Techniken in ihrem Code verwendet, damit es noch schneller funktioniert. Die Programmiersprache ist sehr einfach zu bedienen und zu erlernen. Es ist auch sehr flexibel und kann verwendet werden, um genau das zu erstellen, was der Benutzer erstellen möchte.
Wie sie sich von anderen Sprachen unterscheiden
Die Arbeit der Datenanalyse ist sehr wichtig und der Prozess muss flexibel sein. Dazu muss der Prozess sehr interaktiv sein, damit er effizient bleibt. Die Sprache muss jedoch auch sehr flexibel, interaktiv und benutzerfreundlich sein. R ist eine sehr flexible Sprache. Während andere Sprachen für einen bestimmten Zweck verwendet werden und für nichts anderes funktionieren, kann R tatsächlich für eine Reihe von Zwecken eingesetzt werden, insbesondere im wissenschaftlichen Bereich.
Ein weiteres Merkmal, das R von anderen statistischen Programmiersprachen unterscheidet, ist seine Interaktivität. R verfügt über einen sehr leistungsfähigen Mechanismus, mit dem Datenstrukturen schnell erstellt werden können. R ist im Gegensatz zu anderen Programmiersprachen auch ein sehr leistungsfähiges Grafikmedium. Grafiken sind sehr nützlich, insbesondere im Bereich der Statistik und Datenanalyse. R kann verwendet werden, um auf einfache Weise viele verschiedene Arten von Graphen zu erstellen.
Python ist auch eine ausgezeichnete Wahl für die Datenanalyse. Es ist sehr anpassungsfähig im Vergleich zu Sprachen wie Perl oder Ruby, da es durch die Verwendung von Modulen angepasst werden kann. Es hat auch viele Funktionen. Es ist auch eine grafische Sprache, die es ermöglicht, visuelle Bibliotheken zu haben und dabei hilft, Diagramme und statistische Daten einfach zu visualisieren. Ein weiteres Unterscheidungsmerkmal zu anderen Sprachen ist die benutzerfreundliche Syntax. (Weitere Informationen zu Programmiersprachen finden Sie unter Skriptsprachen 101.)
Warum werden sie in Data Science-Anwendungen verwendet?
Die Datenwissenschaft ist heutzutage eines der wichtigsten Gebiete der Wissenschaft. Ohne dies ist es nahezu unmöglich, etwas vorherzusagen, und eine genaue Vorhersage ist die Grundlage der heutigen Gesellschaft. Daher werden die besten Tools für die Datenanalyse benötigt, die ein wesentlicher Bestandteil der Datenwissenschaft ist.
R und Python haben viele Funktionen, die sie für die Datenwissenschaft geeignet machen. Welche Sie verwenden sollten, hängt jedoch ganz von Ihren eigenen Vorlieben ab. R ist perfekt für die grafische Darstellung von Daten und Python ist extrem einfach zu bedienen.
Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.
Was sind die Vorteile?
Es gibt viele Vorteile von R und Python. Einer der größten Vorteile dieser beiden Sprachen ist das grafische Visualisierungssystem. R unterstützt viele professionelle Visualisierungspakete wie googleVis, ggvis und rCharts. Diese Pakete können angepasst werden, um eine perfekte grafische Darstellung der statistischen Daten zu erhalten. Python hat auch viele leistungsstarke Visualisierungsbibliotheken wie Pygal, Seaborn und Bokeh.
Eine Sache, die R so nützlich macht, ist sein Ökosystem. Beide Sprachen haben eine ständig aktive Community, die immer gerne hilft, und beide Sprachen werden ständig aktualisiert, um neuen Funktionen und Technologien Rechnung zu tragen. Diese Sprachen sind Mehrzweckwerkzeuge, die sehr einfach zu erlernen sind.
Use Cases für R und Python
Es gibt viele Anwendungsfälle von R und Python für die Datenanalyse. Beispielsweise sammelt ForecastWatch.com Daten von verschiedenen Wettervorhersageseiten und bewertet die Seiten entsprechend ihrer Genauigkeit. Dies ermöglicht eine bessere Wettervorhersage und ermöglicht es den Wettervorhersagern, ihre Genauigkeit mit anderen zu vergleichen. Python wurde für jede Komponente dieses Dienstes aufgrund seiner Flexibilität verwendet, die sich aus der Fähigkeit ergibt, viele Standardbibliotheken zu verwenden.
Ein weiterer Anwendungsfall von Python ist, dass damit soziale Netzwerke für EZTrip.com und Gusto.com betrieben wurden. Sie benötigten ein System, das ihren Kunden hilft, über ihre Reisen zu berichten und gleichzeitig ihr Online-Buchungssystem zu verbessern. Das vorhandene Buchungssystem funktionierte zwar bereits recht gut, konnte jedoch mehrere Anfragen nicht effizient bearbeiten. Seitdem Python verwendet wurde, wurde es aufgrund besserer Datenanalyse- und Verwaltungsfunktionen viel schneller. Dies hat ihnen weiter geholfen, eine bessere Benutzeroberfläche basierend auf den Benutzeranfragen zu erstellen.
R wird auch an vielen Orten wie Social Networking-Sites und Crowdfunding-Sites verwendet. Die Visualisierungsfähigkeit von R macht es auch bei vielen Data Analytics-Unternehmen zum Favoriten. R wird derzeit in der ANZ Bank zur Analyse der Kreditrisiken eingesetzt. verwendet auch R, um eine große Anzahl von Statusaktualisierungen zu analysieren.
Zukunft von R und Python in der Datenwissenschaft
R und Python werden in der Datenwissenschaft eine sehr glänzende Zukunft haben. Beide Open-Source-Programmiersprachen sind sehr leistungsfähig und werden regelmäßig von einer aktiven Community entwickelt und aktualisiert. Tausende von Organisationen, sowohl neue als auch alte, greifen schnell auf diese Lösungen zurück, da sie kostenlos und sehr anpassbar sind. Diese ersetzen andere Sprachen, die in der Datenwissenschaft in rasendem Tempo verwendet werden.
Fazit
Viele Datenwissenschaftler fragen sich, welche Sprache für die Datenanalyse besser geeignet ist, R oder Python. Beide Programmiersprachen sind sehr beliebt und auf ihrem Gebiet stark. Sie haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, daher müssen die Benutzer entscheiden, welche sie auswählen, um das Beste aus ihren Daten herauszuholen. Sie vergessen jedoch die Tatsache, dass beide zur einfachen Analyse von Daten verwendet werden können.