Wenn Python und R über die beste Programmiersprache für die Datenwissenschaft nachdenken, klingeln sie (sehr schnell). Obwohl es viele Sprachen wie C, C ++, Java, Julia, Perl und Scala gibt, kann geschützt werden, dass Python und R die Vorboten der Datenwissenschaft sind.
Während viele Datenforscher die üblichen Mängel wie Datenverwirrung in R oder Datendarstellung in Python diskutieren werden, haben laufende Verbesserungen wie Altair für Python oder R angemessen auf diese Mängel reagiert.
Welche wäre es für Sie eine gute Idee, sich für Ihr nächstes Datenuntersuchungsprojekt zu entscheiden?
R regiert diesen Raum schon lange. Dies ist ein gutes Zeichen, da diese Programmiersprache ausdrücklich für Analysten gedacht war.
Außerdem wird es von einer Vielzahl von Bundles unterstützt, die sich einwandfrei in die zugehörigen Programmiersprachen integrieren lassen:
Über zwei Jahrzehnte nach seiner anfänglichen Steigerung wurde R im Gegensatz zu SAS und Matlab als starke Option für Unternehmen von Google bis zur Wall Street allgemein anerkannt. In letzter Zeit hat die Auswahl von Python durch Datenforscher jedoch stark zugenommen.
Dieses Wunder ist darauf zurückzuführen, dass Python viele günstige Umstände bietet, die für einige im Innovationsgeschäft eine bodenständige Entscheidung darstellen.
Dies wird von Guido van Rossum, dem Hersteller von Python, bestätigt, der sagte: "Ich habe die Erwartung, dass es einen überlegenen Weg gibt. Geräte auf höherer Ebene, die Ihnen wirklich die Möglichkeit gaben, die Struktur des Produkts umso offensichtlicher zu sehen, sind von großem Wert. "
Präsentation der Verteidigung für Python
Python ist aufgrund seiner erkennbaren sprachlichen Struktur als sehr einfach zu erlernen und zu verwenden bekannt. Es ist ebenfalls eine unglaubliche Sprache, um wichtige Präsentationen für die Datenwissenschaft zu verbessern und gleichzeitig Ihre Einsichten und Erfahrungen zu verbessern.
Außerdem ist Python eine allgemein nützliche Programmiersprache, sodass es sehr gut angepasst werden kann, um potenzielle Probleme zu beheben. Unabhängig davon, ob Sie am Data Mining teilnehmen oder Webadministrationen erstellen, können Sie Python verwenden, um datenbezogene Probleme von Anfang bis Ende zu beheben.
Um Ausnahmen in einem Dataset zu erkennen, können sowohl Python als auch R das Geschäft produktiv abwickeln. Wie auch immer, Python ist die beste Entscheidung, wenn Sie keine Webadministration erstellen müssen, die es anderen ermöglicht, Anomalien in den Datensätzen zu entdecken.
Man kann sagen, dass Python zusätzlich für tiefgreifendes Lernen (DL) qualifiziert ist. Dies liegt daran, dass es durch Bündel wie Keras, TensorFlow und Theano unterstützt wird, die die Herstellung tiefgreifender neuronaler Systeme zu einem konsistenten Verfahren machen.
Darüber hinaus ist das Angebot von Python in Bezug auf die Unterstützung von DL weit verbreitet. Darüber hinaus gibt es ein gigantisches Entwicklungsnetzwerk, das ebenfalls zahlreiche aus dem Data Science-Netzwerk umfasst.
Die Verteidigung für R
R ist unglaublich, weil Bündel wie CRAN eine große Gruppe von Faktenapparaten und AI (ML) -Berechnungen begleiten. Außerdem kann R mit Hilfe von Rcpp effektiv mit C ++ erreicht werden.
Ähnlich wie Scikit-Learn in Python macht es das Caret-Bundle auch konsistent, verschiedene Berechnungen innerhalb einer einzelnen Schnittstelle zu verwenden. Außerdem gibt RStudio eine phänomenale autonome Fortschrittsbedingung (IDE) an.
In Bezug auf die Datendarstellung zeichnet sich R durch einen erstaunlichen Umfang an Wahrnehmungsinstrumenten wie den folgenden aus:
Wie auch immer, während Python in Bezug auf die Wahrnehmung nicht mit R Schritt hält, verfügt die Programmiersprache über ein breites Spektrum erstaunlicher Repräsentationsbibliotheken wie Matplotlib und Seaborn.
Was ist die beste Programmiersprache für Data Science?
Laut Ricardo Vladimiro, Data Science Lead bei Miniclip, gibt es definitiv keine überlegene Entscheidung. Während Python seine bevorzugte Programmiersprache ist, erfolgt seine tägliche Codierung in R.
Die Auswahl übereinander hängt in hohem Maße vom Ziel des Unternehmens ab.
Bei Intersog akzeptieren unsere Datenforscher, dass es um Ihre gewohnte Vertrautheit geht. Wenn Sie also aus einer Software-Engineering-Stiftung stammen und sich immer offener für die Arbeit mit Python fühlen, ist dies zu diesem Zeitpunkt die beste Entscheidung für Sie.
Wenn Sie jedoch von Beruf Analyst oder Datenexperte sind, wird R höchstwahrscheinlich eine zunehmend natürliche Entscheidung sein. Bei Techmango schätzen wir R, aber andererseits ist bekannt, dass wir Python in erheblichem Umfang verwenden.
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