Contenuto
- Cosa sono R e Python?
- Come sono diversi dalle altre lingue
- Perché vengono utilizzati nelle applicazioni di data science
- Nessun bug, nessuno stress: la tua guida passo passo alla creazione di software che ti cambia la vita senza distruggere la tua vita
- Quali sono i vantaggi?
- Usa Casi per R e Python
- Futuro di R e Python in Data Science
- Conclusione
Fonte: Drx / Dreamstime.com
Porta via:
R e Python sono entrambi estremamente utili nella scienza dei dati e quale linguaggio usare può essere in gran parte determinato dalle esigenze dell'utente.
C'è un acceso dibattito sull'argomento di quale linguaggio sia più adatto alla scienza dei dati: R o Python. La risposta è entrambe. Le persone spesso si confondono confrontando le funzionalità di R e Python, ma dobbiamo capire che le caratteristiche da sole non possono definire l'idoneità di nessun linguaggio. Sia R che Python hanno le loro caratteristiche specifiche adatte per la scienza dei dati e le applicazioni di analisi. Ci possono essere alcune situazioni in cui una lingua è più preferita dell'altra, ma ciò non significa che l'altra lingua sia inutile. (Per ulteriori informazioni sulla scienza dei dati, vedere 7 passaggi per l'apprendimento del data mining e della scienza dei dati.)
Cosa sono R e Python?
R è un linguaggio open source sviluppato a metà degli anni '90 come variazione del linguaggio S. È stato sviluppato da Robert Gentleman e Ross Ihaka. È stato progettato per semplificare l'esperienza di programmazione. Oggi viene ampiamente utilizzato per la ricerca, le imprese e gli accademici. Grazie al suo utilizzo in molti campi, è uno dei linguaggi di programmazione statistica più popolari. È abbastanza semplice da usare, ma può essere un po 'difficile per chi è completamente nuovo alla programmazione. Tuttavia, possono imparare di più dalle diverse risorse disponibili su Internet.
Python è stato creato all'inizio degli anni '90 da Guido Van Rossum. Si concentra sulla facilità di codifica e maggiore adattabilità. Python è ampiamente utilizzato da quei programmatori che vogliono avere un maggiore controllo sui codici che creano per un'analisi dei dati più rapida ed efficiente. È anche usato per speciali tecniche statistiche nel loro codice per farlo funzionare ancora più velocemente. Il linguaggio di programmazione è molto facile da usare e da imparare. È anche molto flessibile e può essere utilizzato per creare esattamente ciò che l'utente desidera creare.
Come sono diversi dalle altre lingue
Il lavoro di analisi dei dati è molto importante e il processo deve essere flessibile. Per questo, il processo deve essere molto interattivo in modo da rimanere efficiente. Tuttavia, la lingua deve anche essere molto flessibile, interattiva e facile da usare. R è un linguaggio molto flessibile. Mentre altre lingue sono usate per uno scopo preciso e non possono funzionare per nient'altro, R può effettivamente funzionare per una serie di scopi, specialmente nei campi scientifici.
Un'altra cosa che differenzia R dagli altri linguaggi di programmazione statistica è la sua interattività. R ha un meccanismo molto potente che può essere utilizzato per creare rapidamente strutture di dati. R è anche un mezzo grafico molto potente, a differenza dei comuni linguaggi di programmazione; la grafica è molto utile, soprattutto nel campo della statistica e dell'analisi dei dati. R può essere utilizzato per produrre facilmente diversi tipi di grafici.
Python è anche un'ottima scelta per l'analisi dei dati. È molto adattabile rispetto a lingue come Perl o Ruby, in quanto può essere personalizzato mediante l'uso di moduli. Ha anche molte funzionalità. È anche un linguaggio grafico, che gli consente di avere librerie visive e che aiuta a visualizzare facilmente grafici e dati statistici. Un'altra cosa che lo differenzia dalle altre lingue è la sua sintassi facile da usare. (Per ulteriori informazioni sui linguaggi di programmazione, vedere Linguaggi di scripting 101.)
Perché vengono utilizzati nelle applicazioni di data science
La scienza dei dati è uno dei campi scientifici più importanti al giorno d'oggi. Senza questo, è quasi impossibile prevedere qualcosa e una previsione accurata è la base della società di oggi. Pertanto, sono necessari i migliori strumenti per l'analisi dei dati, che è una parte cruciale della scienza dei dati.
R e Python hanno entrambe molte caratteristiche che li rendono adatti alla scienza dei dati. Tuttavia, quale dovresti usare dipende interamente dalle tue preferenze. R è perfetto per la rappresentazione grafica dei dati e Python è estremamente facile da usare.
Nessun bug, nessuno stress: la tua guida passo passo alla creazione di software che ti cambia la vita senza distruggere la tua vita
Non puoi migliorare le tue capacità di programmazione quando a nessuno importa della qualità del software.
Quali sono i vantaggi?
Ci sono molti vantaggi di R e Python. Uno dei maggiori vantaggi di entrambi questi linguaggi è il loro sistema di visualizzazione grafica. R supporta molti pacchetti di visualizzazione di livello professionale come googleVis, ggvis e rCharts. Questi pacchetti possono essere personalizzati per rendere perfette rappresentazioni grafiche dei dati statistici. Python ha anche molte potenti librerie di visualizzazione come Pygal, Seaborn e Bokeh.
Una cosa che rende R così utile è il suo ecosistema. Entrambe queste lingue hanno una comunità sempre attiva che è sempre felice di aiutare, ed entrambe queste lingue vengono costantemente aggiornate, al fine di accogliere nuove funzionalità e tecnologie. Queste lingue sono strumenti multiuso che sono molto facili da imparare.
Usa Casi per R e Python
Esistono molti casi d'uso di R e Python per l'analisi dei dati. Ad esempio, ForecastWatch.com raccoglie dati da diversi siti di previsioni meteorologiche e li classifica in base alla loro accuratezza. Ciò consente migliori previsioni del tempo e consente ai meteorologi di confrontare la loro precisione con gli altri. Python è stato utilizzato per ogni componente di questo servizio grazie alla sua flessibilità, che deriva dalla sua capacità di utilizzare molte librerie standard.
Un altro caso d'uso di Python è che è stato utilizzato per alimentare i social network per EZTrip.com e Gusto.com. Avevano bisogno di un sistema per aiutare i loro clienti a riferire sui loro viaggi migliorando al contempo il loro sistema di prenotazione online. Sebbene il loro sistema di prenotazione esistente funzionasse già abbastanza bene, non è stato in grado di gestire più richieste in modo efficiente. Tuttavia, da quando è stato utilizzato Python, è diventato molto più veloce grazie a migliori funzioni di analisi e gestione dei dati. Ciò li ha ulteriormente aiutati a creare un'interfaccia utente migliore in base alle query dell'utente.
R viene anche utilizzato in molti luoghi come siti di social network e siti di crowdfunding. La capacità di visualizzazione di R sta diventando il preferito di molte organizzazioni di analisi dei dati. R è attualmente utilizzato nella banca ANZ per analizzare i rischi di accredito. sta anche usando R per analizzare un gran numero di aggiornamenti di stato.
Futuro di R e Python in Data Science
R e Python avranno un futuro molto brillante nella scienza dei dati. Entrambi questi linguaggi di programmazione open source sono molto potenti e vengono sviluppati e aggiornati regolarmente da una comunità attiva. Migliaia di organizzazioni, sia vecchie che nuove, si stanno rapidamente rivolgendo a queste soluzioni in quanto sono gratuite e molto personalizzabili. Questi stanno sostituendo altri linguaggi utilizzati nella scienza dei dati a un ritmo furioso.
Conclusione
Molti data scientist si chiedono quale sia la lingua migliore per l'analisi dei dati, R o Python. Entrambi questi linguaggi di programmazione sono molto popolari e sono forti nei loro campi. Hanno i loro pro e contro, quindi le persone devono decidere quale scegliere per ottenere il meglio dai propri dati. Tuttavia, dimenticano il fatto che entrambi possono essere utilizzati per analizzare facilmente i dati.