Ketika merenungkan bahasa pemrograman terbaik untuk digunakan untuk ilmu data, Python dan R membunyikan lonceng (sangat cepat). Meskipun ada banyak bahasa seperti C, C ++, Java, Julia, Perl, dan Scala, itu dilindungi untuk menyatakan bahwa Python dan R adalah pertanda dalam ilmu data.
Sementara banyak peneliti data akan membahas kekurangan adat seperti perselisihan data dalam R atau representasi data dalam Python, perbaikan yang sedang berlangsung seperti Altair untuk Python atau R telah cukup bereaksi terhadap kekurangan ini.
Jadi mana yang akan menjadi ide bagus bagi Anda untuk memutuskan untuk usaha investigasi data berikutnya?
R telah memerintah ruang ini untuk waktu yang lama sekarang. Ini menjadi pertanda baik sebagai bahasa pemrograman ini secara eksplisit dimaksudkan untuk analis.
Selain itu, ini didukung oleh sejumlah besar bundel yang dengan sempurna digabungkan dengan bahasa pemrograman yang menyertainya:
Lebih dari dua dekade setelah awalnya naik, R telah dipeluk secara meluas atas usaha dari Google ke Wall Street sebagai pilihan yang kuat berbeda dengan SAS dan Matlab. Namun, akhir-akhir ini, ada peningkatan besar dalam pemilihan Python oleh para peneliti data.
Keajaiban ini dapat dikreditkan dengan cara yang Python menawarkan banyak keadaan yang menguntungkan yang membuat keputusan turun ke bumi untuk beberapa orang di dalam bisnis inovasi.
Ini dijunjung tinggi oleh Guido van Rossum, pembuat Python, yang mengatakan, "Saya memiliki harapan bahwa ada cara yang unggul. Perangkat tingkat yang lebih tinggi yang benar-benar memberi Anda kesempatan untuk melihat struktur produk semakin jelas akan bernilai kolosal. "
Menghadirkan pertahanan untuk Python
Python dikenal sangat sederhana untuk dipelajari dan digunakan karena struktur linguistik yang dapat dilihat. Ini juga merupakan bahasa yang luar biasa untuk meningkatkan presentasi penting ke ilmu data sambil meningkatkan wawasan dan pengalaman Anda.
Juga, Python adalah bahasa pemrograman yang berguna secara luas, sehingga, sangat baik dapat secara efektif disesuaikan untuk menangani masalah potensial. Terlepas dari apakah itu mengambil bagian dalam penambangan data atau membangun administrasi web, Anda dapat menggunakan Python untuk menangani masalah terkait data dari awal hingga selesai.
Untuk mengenali pengecualian dalam dataset, baik Python dan R dapat menangani bisnis secara produktif. Meskipun demikian, jika Anda perlu membuat administrasi web yang memberdayakan orang lain untuk menemukan anomali dalam kumpulan data, Python adalah keputusan terbaik.
Anda dapat mengatakan bahwa Python juga lebih berkualitas untuk pembelajaran mendalam (DL). Ini dengan alasan bahwa itu didukung oleh bundel seperti Keras, TensorFlow, dan Theano yang membuat pembuatan sistem saraf yang mendalam prosedur yang konsisten.
Selain itu, sehubungan dengan mendukung DL, penawaran Python jauh lebih dominan. Selain itu, ada juga jaringan pengembangan raksasa yang juga menggabungkan banyak dari jaringan ilmu data.
Menempatkan pertahanan untuk R
R luar biasa karena bundel seperti CRAN yang menyertai sekelompok besar aparatur faktual dan perhitungan AI (ML). Juga, R dapat secara efektif dijangkau dengan C ++ dengan bantuan Rcpp.
Sama seperti Scikit-Learn in Python, bundel Caret juga membuatnya konsisten untuk menggunakan berbagai perhitungan di dalam antarmuka tunggal. RStudio juga memberikan kondisi kemajuan otonom yang fenomenal (IDE).
Sehubungan dengan representasi data, R menonjol dengan ruang lingkup instrumen persepsi yang luar biasa seperti yang menyertainya:
Bagaimanapun, sementara Python tidak mengimbangi R sehubungan dengan persepsi, bahasa pemrograman memiliki cakupan luas perpustakaan representasi yang menakjubkan seperti Matplotlib dan Seaborn.
Jadi apa bahasa pemrograman terbaik untuk ilmu data?
Seperti Ricardo Vladimiro, Data Science Lead di Miniclip, jelas tidak ada keputusan yang superior. Sementara Python adalah bahasa pemrograman pilihannya, pengkodean hari demi hari dilakukan dalam R.
Memilih satu dari yang lain sangat bergantung pada tujuan usaha.
Di Intersog, peneliti data kami menerima bahwa ini tentang rentang keakraban Anda yang biasa. Jadi jika Anda berasal dari yayasan rekayasa perangkat lunak dan merasa semakin terbuka untuk bekerja dengan Python, pada saat itu itulah keputusan terbaik untuk Anda.
Namun, jika Anda seorang analis atau ahli data berdasarkan profesi, R kemungkinan besar akan menjadi keputusan yang semakin alami. Di Techmango, kami menghargai R, tetapi di sisi lain kami dikenal menggunakan Python dalam jumlah yang signifikan.
Apakah Anda ingin melibatkan
Perusahaan pengembang perangkat lunak dan aplikasi seperti Techmango untuk proyek data besar Anda berikutnya? Jepret di sini untuk merencanakan diskusi gratis dengan salah satu peneliti data utama kami.