En réfléchissant au meilleur langage de programmation à utiliser pour la science des données, Python et R sonnent très rapidement. Bien qu'il existe de nombreux langages comme C, C ++, Java, Julia, Perl et Scala, il est protégé de déclarer que Python et R sont les précurseurs de la science des données.
Alors que de nombreux chercheurs en données discuteront des lacunes habituelles telles que la lutte des données dans R ou la représentation des données en Python, des améliorations en cours comme Altair pour Python ou R ont réagi de manière adéquate à ces lacunes.
Alors, lequel serait une bonne idée pour vous de décider pour votre prochaine entreprise d'investigation de données?
R dirige cet espace depuis longtemps. Cela augure bien car ce langage de programmation était explicitement destiné aux analystes.
En outre, il est soutenu par un grand nombre de bundles qui s'intègrent parfaitement aux langages de programmation associés:
Plus de deux décennies après sa montée initiale, R a été largement adopté dans le sens transversal sur les entreprises de Google à Wall Street comme une option forte contrairement à SAS et Matlab. Pourtant, récemment, il y a eu une énorme augmentation dans la sélection de Python par les chercheurs de données.
Cette merveille peut être attribuée à la façon dont Python offre de nombreuses circonstances favorables qui établissent une décision terre-à-terre pour certains au sein de l'entreprise d'innovation.
Ceci est confirmé par Guido van Rossum, le créateur de Python, qui a déclaré: «J'ai cette attente qu'il existe une voie supérieure. Les appareils de plus haut niveau qui vous ont vraiment donné une chance de voir la structure du produit de manière encore plus évidente auront une valeur colossale. »
Présentation de la défense de Python
Python est connu pour être très simple à apprendre et à utiliser en raison de sa structure linguistique discernable. C'est également un langage incroyable pour augmenter la présentation importante de la science des données tout en améliorant vos connaissances et votre expérience.
De plus, Python est un langage de programmation largement utile, donc il peut très bien être ajusté efficacement pour prendre en charge tout problème potentiel. Peu importe qu'il participe à l'exploration de données ou à la création d'administrations Web, vous pouvez utiliser Python pour régler les problèmes liés aux données du début à la fin.
Pour reconnaître les exceptions dans un ensemble de données, Python et R peuvent gérer les affaires de manière productive. Quoi qu'il en soit, au cas où vous auriez besoin de faire une administration Web qui permette aux autres de découvrir des anomalies dans les ensembles de données, Python est la meilleure décision.
Vous pouvez dire que Python est en outre plus qualifié pour l'apprentissage en profondeur (DL). Cela est dû au fait qu'il est renforcé par des faisceaux comme Keras, TensorFlow et Theano qui font de la fabrication de systèmes neuronaux profonds une procédure cohérente.
De plus, en ce qui concerne la prise en charge de DL, l'offre de Python est de loin prédominante. En outre, il existe en outre un gigantesque réseau en développement qui en incorpore également de nombreux provenant du réseau de science des données.
Avancer la défense de R
R est incroyable au motif que des bundles comme CRAN qui accompagnent un grand groupe d'appareils factuels et de calculs AI (ML). De plus, R peut être efficacement atteint avec C ++ avec l'aide de Rcpp.
Tout comme Scikit-Learn en Python, le paquet Caret rend également cohérent l'utilisation de divers calculs à l'intérieur d'une interface solitaire. En outre, RStudio offre une condition d'avancement autonome (IDE) phénoménale.
En ce qui concerne la représentation des données, R se distingue par son incroyable éventail d'instruments de perception comme l'accompagnement:
Quoi qu'il en soit, alors que Python ne suit pas le rythme de R en ce qui concerne la perception, le langage de programmation a un large éventail de bibliothèques de représentation étonnantes comme Matplotlib et Seaborn.
Alors, quel est le meilleur langage de programmation pour la science des données?
Selon Ricardo Vladimiro, responsable de la science des données chez Miniclip, il n'y a certainement pas de décision supérieure. Alors que Python est son langage de programmation préféré, son codage au jour le jour se fait en R.
Choisir l'un sur l'autre repose extrêmement sur le but de l'entreprise.
Chez Intersog, nos chercheurs en données acceptent qu'il s'agit de votre niveau de connaissance habituel. Donc, si vous venez d'une fondation d'ingénierie logicielle et que vous vous sentez de plus en plus ouvert à travailler avec Python, à ce stade, c'est la meilleure décision pour vous.
Pourtant, si vous êtes un analyste ou un expert des données par profession, R sera probablement une décision de plus en plus naturelle. Chez Techmango, nous chérissons R, mais d'un autre côté, nous sommes connus pour utiliser Python de manière significative.
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