अजगर बनाम आर - डेटा साइंस

जब डेटा विज्ञान, पायथन और आर रिंग के लिए उपयोग करने के लिए सबसे अच्छी प्रोग्रामिंग भाषा पर मलिंग एक घंटी (बहुत जल्दी)। जबकि सी, सी ++, जावा, जूलिया, पर्ल, और स्काला जैसी कई भाषाएं हैं, यह बताने के लिए संरक्षित है कि पायथन और आर डेटा साइंस में हार्वेस्टर हैं।

हालांकि डेटा शोधकर्ताओं का एक बड़ा हिस्सा आर या डेटा प्रतिनिधित्व में अजगर की तरह कम प्रथागत कमियों पर चर्चा करेगा, पायथन या आर के लिए अल्टेयर जैसे चल रहे सुधारों ने इन कमियों के लिए पर्याप्त रूप से प्रतिक्रिया व्यक्त की है।

तो आपके अगले डेटा जांच उद्यम के लिए निर्णय लेना आपके लिए कौन सा अच्छा होगा?

R लंबे समय से इस स्थान पर शासन कर रहा है। यह बहुत अच्छी तरह से इस प्रोग्रामिंग भाषा के विश्लेषकों के लिए स्पष्ट रूप से इरादा था।

इसके अलावा, यह बड़ी संख्या में बंडलों द्वारा सुरक्षित है जो त्रुटिपूर्ण प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ शामिल हैं:

• सी
• सी ++
• जावा

शुरुआत में दो दशक से अधिक समय के बाद, आर को एसएएस और मैटलैब के विपरीत एक मजबूत विकल्प के रूप में Google से वॉल स्ट्रीट के उपक्रमों पर मोटे तौर पर क्रॉसवर्ड के रूप में अपनाया गया। फिर भी, देर से, डेटा शोधकर्ताओं द्वारा पायथन के चयन में भारी वृद्धि हुई है।

इस आश्चर्य को इस तरह से श्रेय दिया जा सकता है कि पायथन अनुकूल परिस्थितियों का एक बड़ा हिस्सा प्रदान करता है जो इस पर नवाचार व्यवसाय के अंदर कुछ लोगों के लिए पृथ्वी के निर्णय के लिए व्यवस्थित होता है।

यह पायथन के निर्माता गुइडो वैन रोसुम ने कहा है, जिन्होंने कहा "मुझे यह उम्मीद है कि एक बेहतर तरीका है। उच्च-स्तरीय डिवाइस जो वास्तव में आपको उत्पाद की संरचना को देखने का मौका देते हैं, और सभी स्पष्ट रूप से बहुत अधिक मूल्य के होंगे। "

पायथन के लिए रक्षा पेश करना

पाइथन को सीखने के लिए और अपनी भाषाई संरचना के आधार पर उपयोग करने के लिए बहुत सरल माना जाता है। आपकी जानकारी और अनुभव को उन्नत करते हुए डेटा विज्ञान के लिए महत्वपूर्ण प्रस्तुति को बढ़ाने के लिए यह एक अविश्वसनीय भाषा है।

इसके अलावा, पायथन एक व्यापक रूप से उपयोगी प्रोग्रामिंग भाषा है, इस प्रकार, किसी भी संभावित मुद्दे की देखभाल करने के लिए इसे बहुत अच्छी तरह से समायोजित किया जा सकता है। भले ही यह डेटा माइनिंग में भाग ले रहा हो या वेब प्रशासन का निर्माण कर रहा हो, आप पाइथन का उपयोग शुरू से लेकर अंत तक डेटा से संबंधित मुद्दों का ध्यान रखने के लिए कर सकते हैं।

एक डेटासेट में अपवादों को पहचानने के लिए, पायथन और आर, दोनों ही व्यवसाय की देखभाल कर सकते हैं। जैसा कि यह हो सकता है, इस मौके पर कि आपको एक वेब प्रशासन बनाने की आवश्यकता है जो दूसरों को डेटासेट में विसंगतियों की खोज करने का अधिकार देता है, पायथन सबसे अच्छा निर्णय है।

आप कह सकते हैं कि पाइथन इसके अलावा गहन सीखने (डीएल) के लिए अधिक योग्य है। यह इस आधार पर है कि यह केरस, टेन्सरफ्लो और थीनो जैसे बंडलों से टकराया है जो गहन तंत्रिका तंत्र के निर्माण को एक सुसंगत प्रक्रिया बनाते हैं।

इसके अलावा, डीएल का समर्थन करने के संबंध में, पायथन की पेशकश अभी तक प्रमुख है। इसके अलावा, इसके अतिरिक्त एक विशाल विकासशील नेटवर्क है जो डेटा साइंस नेटवर्क से कई को शामिल करता है।

आर के लिए रक्षा को आगे बढ़ाते हुए

आर इस आधार पर अविश्वसनीय है कि सीआरएएन जैसे बंडल जो तथ्यात्मक मूल्यांकन और एआई (एमएल) की गणना के एक बड़े समूह के साथ हैं। इसके अलावा, R को Rcpp की सहायता से C ++ के साथ प्रभावी रूप से पूरा किया जा सकता है।

पाइथन में स्किकिट-लर्न के समान ही, कैरेट बंडल भी एकान्त अंतरफलक के अंदर विभिन्न गणनाओं का उपयोग करने के लिए सुसंगत बनाता है। इसके अलावा, RStudio एक अभूतपूर्व स्वायत्त उन्नति स्थिति (IDE) देता है।

डेटा निरूपण के संबंध में, R अपनी धारणा उपकरणों के अद्भुत दायरे के साथ खड़ा है:

• ggplot2
• googleVis
• rCharts

जैसा कि यह हो सकता है, जबकि पायथन आर के साथ धारणा के संबंध में गति नहीं रख रहा है, प्रोग्रामिंग भाषा में मैटलपोटलिब और सीबोर्न जैसे अद्भुत प्रतिनिधित्व पुस्तकालयों की एक विस्तृत गुंजाइश है।

तो डेटा विज्ञान के लिए सबसे अच्छी प्रोग्रामिंग भाषा क्या है?

रिकार्डो व्लादिमिरो के अनुसार, मिनिकलिप में डेटा साइंस लीड, निश्चित रूप से एक बेहतर निर्णय नहीं है। जबकि पायथन उनकी पसंदीदा प्रोग्रामिंग लैंग्वेज है, उनका दिन प्रतिदिन कोडिंग आर में होता है।

एक को दूसरे पर ले जाना, उपक्रम के लक्ष्य पर निर्भर करता है।

इंटर्सोग में, हमारे डेटा शोधकर्ता स्वीकार करते हैं कि यह आपके सामान्य ज्ञान की सीमा के बारे में है। इसलिए यदि आप एक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग फाउंडेशन से उत्पन्न हो रहे हैं और पायथन के साथ काम करने के लिए बहुत तेजी से महसूस कर रहे हैं, तो उस समय यह आपके लिए सबसे अच्छा निर्णय है।

फिर भी, यदि आप पेशे से एक विश्लेषक या डेटा विशेषज्ञ हैं, तो आर सबसे अधिक संभावना एक स्वाभाविक निर्णय होगा। टेकमंगो में, हम आर को संजोते हैं, लेकिन दूसरी ओर हम पायथन को एक महत्वपूर्ण राशि का उपयोग करने के लिए जाने जाते हैं।

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