La ciencia de datos va a revolucionar este mundo por completo en los pr贸ximos a帽os. La pregunta dif铆cil entre los cient铆ficos de datos es qu茅 lenguaje de programaci贸n juega el papel m谩s importante en la ciencia de datos. Hay muchos lenguajes de programaci贸n utilizados en ciencia de datos, incluidos R, C ++, Python.
En este blog, analizaremos dos lenguajes de programaci贸n importantes, a saber, Python y R. Esto lo ayudar谩 a elegir el lenguaje que mejor se adapte a su pr贸ximo proyecto de ciencia de datos.
Python es un lenguaje de programaci贸n de c贸digo abierto, flexible,
orientado a objetos y f谩cil de usar. Tiene una gran base comunitaria y consta de un rico conjunto de bibliotecas y herramientas. Es, de hecho, la primera opci贸n de cada cient铆fico de datos.
Por otro lado, R es un lenguaje de programaci贸n muy 煤til para computaci贸n estad铆stica y ciencia de datos. Ofrece una t茅cnica 煤nica a saber. modelado no lineal / lineal, agrupamiento, an谩lisis de series de tiempo, pruebas estad铆sticas cl谩sicas y t茅cnica de clasificaci贸n.
Caracter铆sticas de Python- Lenguaje escrito din谩micamente, por lo que las variables se definen autom谩ticamente.
- M谩s legible y utiliza menos c贸digo para realizar la misma tarea en comparaci贸n con otros lenguajes de programaci贸n.
- Fuertemente escrito. Por lo tanto, los desarrolladores tienen que emitir tipos manualmente.
- Un lenguaje interpretado. Esto significa que el programa no necesita ser compilado.
- Flexible, port谩til y puede ejecutarse en cualquier plataforma f谩cilmente. Es escalable y puede integrarse f谩cilmente con otro software de terceros.
Funciones R para aplicaciones de ciencia de datos- Se pueden hacer m煤ltiples c谩lculos con vectores
- Lenguaje estad铆stico
- Puedes ejecutar tu c贸digo sin ning煤n compilador
- Soporte de ciencia de datos
Aqu铆, he enumerado algunos dominios que se utilizan para diferenciar estos dos lenguajes de programaci贸n para la ciencia de datos.
1) estructuras de datosCuando se trata de estructuras de datos, los 谩rboles binarios se pueden implementar f谩cilmente en Python, pero este proceso se realiza en R utilizando la clase de lista, que es un movimiento lento.
La implementaci贸n de 谩rboles binarios en Python se muestra a continuaci贸n:
Primero, cree una clase de nodo y asigne cualquier valor al nodo. Esto crear谩 un 谩rbol con un nodo ra铆z.
class Node: def __init__(self, data): self.left = None self.right = None self.data = data def PrintTree(self): print(self.data) root = Node(10) root.PrintTree()
Salida: 10
Ahora, necesitamos insertar en un 谩rbol, as铆 que agregamos una clase de inserci贸n y la misma clase de nodo insertada arriba.
class Node: def __init__(self, data): self.left = None self.right = None self.data = data def insert(self, data):
Salida: 3 6 12 14
Lenguaje ganador: Python
2) Unidad de lenguaje de programaci贸nEl cambio de versi贸n de Python de 2.7 a 3.x no causar谩 ninguna interrupci贸n en el mercado, mientras que cambiar la versi贸n de R en dos dialectos diferentes est谩 impactando mucho debido a RStudio: R &
Tidyverse .
Lenguaje ganador: Python
3) Datos de meta programaci贸n y OOPEl lenguaje de programaci贸n Python tiene un paradigma OOP, mientras que en R, puede imprimir una funci贸n en el terminal muchas veces. Las caracter铆sticas de meta programaci贸n del c贸digo R ie que producen c贸digo es m谩gico. Por lo tanto, se ha convertido en la primera opci贸n de los inform谩ticos. Aunque las funciones son objetos en ambos lenguajes de programaci贸n, R lo toma m谩s en serio que el de Python.
Como lenguaje de programaci贸n funcional, R proporciona buenas herramientas para realizar una generaci贸n de c贸digo bien estructurada. Aqu铆, una funci贸n simple es tomar un vector como argumento y elemento de retorno que es m谩s alto que el umbral.
myFun <- function(vec) { numElements <- length(which(vec > threshold)) numElements }
Para un valor umbral diferente, escribiremos una funci贸n que genere todas estas funciones en lugar de reescribir la funci贸n a mano. A continuaci贸n, hemos mostrado la funci贸n que produce muchas funciones de tipo myFun:
genMyFuns <- function(thresholds) { ll <- length(thresholds) print("Generating functions:") for(i in 1:ll) { fName <- paste("myFun.", i, sep="") print(fName) assign(fName, eval( substitute( function(vec) { numElements <- length(which(vec > tt)); numElements; }, list(tt=thresholds[i]) ) ), envir=parent.frame() ) } }
Tambi茅n puede considerar el ejemplo num茅rico en la sesi贸n de R CLI como se muestra a continuaci贸n:
> genMyFuns(c(7, 9, 10)) [1] "Generating functions:" [1] "myFun.1" [1] "myFun.2" [1] "myFun.3" > myFun.1(1:20) [1] 13 > myFun.2(1:20) [1] 11 > myFun.3(1:20) [1] 10 >
Lenguaje ganador: R
4) Interfaz a C / C ++Para interactuar con C / C ++, el lenguaje de programaci贸n R tiene herramientas s贸lidas en comparaci贸n con el lenguaje Python. R's Rcpp es una de las poderosas herramientas que interact煤an con C / C ++ y su nueva idea ALTREP puede mejorar a煤n m谩s el rendimiento y la usabilidad. Por otro lado, Python tiene herramientas a saber. trago que no es tanto poder pero funciona igual. Otras variantes de Python como Cython y PyPy pueden eliminar la necesidad de una interfaz C / C ++ expl铆cita por completo en cualquier momento.
Lenguaje ganador: programaci贸n R
5) computaci贸n paralelaAmbos lenguajes de programaci贸n no brindan un buen soporte para la computaci贸n multin煤cleo. R viene con un paquete paralelo que no es una buena soluci贸n alternativa y el paquete multiprocesamiento de Python tampoco. Python tiene mejores interfaces para GPU. Sin embargo, las bibliotecas externas que admiten la computaci贸n en cl煤ster son buenas tanto en los lenguajes de programaci贸n.
Lenguaje ganador: ninguno de los dos
6) Cuestiones estad铆sticasEl lenguaje R fue escrito por estad铆sticos para estad铆sticos. Por lo tanto, no hubo problemas estad铆sticos involucrados. Por otro lado, los profesionales de Python trabajan principalmente en el aprendizaje autom谩tico y tienen una comprensi贸n pobre de los problemas estad铆sticos.
R est谩 relacionado con el lenguaje estad铆stico S comercialmente disponible como S-PLUS. R proporciona numerosas funciones estad铆sticas, a saber, sd (variable), mediana (variable), min (variable), media (variable), cuantil (variable, nivel), longitud (variable), var (variable). La prueba T se usa para determinar las diferencias estad铆sticas. A continuaci贸n se muestra un ejemplo para realizar una prueba t:
> t.test (var1, var2)
Prueba t de Welch con dos muestras
datos: x1 y x2
t = 4.0369, df = 22.343, valor p = 0.0005376
hip贸tesis alternativa: la verdadera diferencia de medias no es igual a 0
Intervalo de confianza del 95 por ciento:
2.238967 6.961033
estimaciones de muestra:
media de x media de y
8.733333 4.133333
>
Sin embargo, la versi贸n cl谩sica de la prueba t se puede ejecutar como se muestra a continuaci贸n:
> t.test (var1, var2, var.equal = T)
Prueba t de dos muestras
datos: x1 y x2
t = 4.0369, df = 28, valor p = 0.0003806
hip贸tesis alternativa: la verdadera diferencia de medias no es igual a 0
Intervalo de confianza del 95 por ciento:
2.265883 6.934117
estimaciones de muestra:
media de x media de y
8.733333 4.133333
>
Para ejecutar una prueba t en datos emparejados, debe codificar de la siguiente manera:
> t.test (var1, var2, emparejado = T)
Prueba t emparejada
datos: x1 y x2
t = 4.3246, df = 14, valor p = 0.0006995
hip贸tesis alternativa: la verdadera diferencia de medias no es igual a 0
Intervalo de confianza del 95 por ciento:
2.318620 6.881380
estimaciones de muestra:
media de las diferencias
4.6
>
Lenguaje ganador: lenguaje R
7) AL y MLPython adquiri贸 gran importancia despu茅s de la llegada del aprendizaje autom谩tico y la inteligencia artificial. Python ofrece una gran cantidad de bibliotecas afinadas para el reconocimiento de im谩genes como AlexNet. Por lo tanto, las versiones R se pueden desarrollar f谩cilmente. Las bibliotecas potentes de Python provienen de realizar ciertas operaciones de suavizado de im谩genes que se pueden implementar en
el contenedor Keras de R. Debido a lo cual se puede desarrollar f谩cilmente una versi贸n Pure-R de TensorFlow. Sin embargo, la disponibilidad de paquetes de R para el aumento de gradiente y los bosques aleatorios es sobresaliente.
Lenguaje ganador: Python
8) Presencia de bibliotecasLa red integral de archivos R (CRAN) tiene m谩s de 12,000 paquetes, mientras que el 铆ndice de paquetes Python (
PyPI ) tiene m谩s de 183,000. PyPI es d茅bil en ciencia de datos en comparaci贸n con R.
Lenguaje ganador: empate entre los dos
9) Gr谩fico de aprendizajeCuando se trata de dominar Python, uno necesita aprender mucho material, incluidos Pandas, NumPy y matplotlib, tipos de matriz, mientras que los gr谩ficos b谩sicos ya est谩n integrados en R. El principiante puede aprender f谩cilmente el lenguaje de programaci贸n R en cuesti贸n de minutos haciendo datos simples. an谩lisis Sin embargo, las bibliotecas de Python pueden ser dif铆ciles de configurar. Pero los paquetes R est谩n listos para usar.
Lenguaje ganador: lenguaje de programaci贸n R
10) eleganciaSiendo el 煤ltimo factor de comparaci贸n, en realidad es el m谩s subjetivo. Python es m谩s elegante que el lenguaje de programaci贸n R, ya que reduce en gran medida el uso de par茅ntesis y llaves mientras codifica y hace que sea m谩s elegante para los desarrolladores.
Lenguaje ganador: Python
Nota final:Ambos idiomas se est谩n enfrentando en el mundo de la ciencia de datos. En alg煤n momento, Python est谩 ganando la carrera mientras que en alg煤n otro lenguaje R est谩 activo. Por lo tanto, la elecci贸n final entre los dos lenguajes de programaci贸n anteriores para la ciencia de datos depende de los siguientes factores:
-> Cantidad de tiempo que inviertes
-> Los requisitos de su proyecto
-> Objetivo de su negocio
Gracias por invertir su valioso tiempo en la lectura y agradezco sus comentarios positivos.