Ilmu data akan merevolusi dunia ini sepenuhnya di tahun-tahun mendatang. Pertanyaan sulit di antara para ilmuwan data adalah bahwa bahasa pemrograman mana yang memainkan peran paling penting dalam ilmu data? Ada banyak bahasa pemrograman yang digunakan dalam ilmu data termasuk R, C ++, Python.
Di blog ini, kita akan membahas dua bahasa pemrograman penting yaitu Python dan R. Ini akan membantu Anda memilih bahasa yang paling cocok untuk proyek ilmu data Anda berikutnya.
Python adalah bahasa pemrograman open-source, fleksibel,
berorientasi objek dan mudah digunakan. Ini memiliki basis komunitas yang besar dan terdiri dari sekumpulan perpustakaan & alat yang kaya. Faktanya, ini adalah pilihan pertama dari setiap ilmuwan data.
Di sisi lain, R adalah bahasa pemrograman yang sangat berguna untuk perhitungan statistik & ilmu data. Ini menawarkan teknik unik yaitu. pemodelan nonlinier / linier, pengelompokan, analisis deret waktu, uji statistik klasik, dan teknik klasifikasi.
Fitur-fitur Python- Bahasa yang diketik secara dinamis, sehingga variabel didefinisikan secara otomatis.
- Lebih mudah dibaca dan menggunakan lebih sedikit kode untuk melakukan tugas yang sama dibandingkan dengan bahasa pemrograman lainnya.
- Sangat diketik. Jadi, pengembang harus memberikan tipe secara manual.
- Bahasa yang ditafsirkan. Ini berarti bahwa program tidak perlu dikompilasi.
- Fleksibel, portabel dan dapat berjalan di platform apa pun dengan mudah. Ini scalable dan dapat diintegrasikan dengan perangkat lunak pihak ketiga lainnya dengan mudah.
Fitur R untuk aplikasi sains data- Beberapa perhitungan dapat dilakukan dengan vektor
- Bahasa statistik
- Anda dapat menjalankan kode Anda tanpa kompiler
- Dukungan ilmu data
Di sini, saya telah mendaftarkan beberapa domain yang digunakan untuk membedakan dua bahasa pemrograman ini untuk ilmu data.
1) Struktur dataKetika datang ke struktur data, pohon biner dapat dengan mudah diimplementasikan dalam Python tetapi proses ini dilakukan dalam R dengan menggunakan kelas daftar yang merupakan langkah lambat.
Implementasi pohon biner di Python ditunjukkan di bawah ini:
Pertama, buat kelas simpul dan tetapkan nilai apa pun ke simpul tersebut. Ini akan membuat pohon dengan simpul root.
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()
Output: 10
Sekarang, kita perlu memasukkan ke dalam pohon sehingga kita menambahkan kelas sisipan & kelas simpul yang sama yang disisipkan di atas.
class Node: def __init__(self, data): self.left = None self.right = None self.data = data def insert(self, data):
Output: 3 6 12 14
Bahasa yang menang: Python
2) Memprogram kesatuan bahasaPerubahan versi Python dari 2,7 ke 3.x tidak akan menyebabkan gangguan apa pun di pasar sementara mengubah versi R menjadi dua dialek yang berbeda sangat berdampak karena RStudio: R &
Tidyverse .
Bahasa yang menang: Python
3) Pemrograman meta & fakta OOPBahasa pemrograman Python memiliki satu paradigma OOP sementara di R, Anda dapat mencetak suatu fungsi ke terminal berkali-kali. Fitur pemrograman meta dari kode R yaitu kode yang menghasilkan kode ajaib. Oleh karena itu, ini telah menjadi pilihan pertama para ilmuwan komputer. Padahal fungsi adalah objek dalam kedua bahasa pemrograman R menganggapnya lebih serius daripada Python.
Sebagai bahasa pemrograman fungsional, R menyediakan alat yang baik untuk melakukan pembuatan kode yang terstruktur dengan baik. Di sini, fungsi sederhana mengambil vektor sebagai argumen & elemen pengembalian yang lebih tinggi dari ambang.
myFun <- function(vec) { numElements <- length(which(vec > threshold)) numElements }
Untuk nilai ambang yang berbeda, kami akan menulis fungsi yang menghasilkan semua fungsi ini alih-alih menulis ulang fungsi dengan tangan. Di bawah ini, kami telah menunjukkan fungsi yang menghasilkan banyak fungsi tipe 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() ) } }
Anda juga dapat mempertimbangkan contoh angka pada sesi R CLI seperti yang ditunjukkan di bawah ini:
> 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 >
Bahasa yang menang: R
4) Antarmuka ke C / C ++Untuk antarmuka dengan C / C ++, bahasa pemrograman R memiliki alat yang kuat dibandingkan dengan bahasa Python. R's Rcpp adalah salah satu alat canggih yang terhubung ke C / C ++ dan ide ALTREP barunya dapat lebih meningkatkan kinerja & kegunaan. Di sisi lain, Python memiliki alat yaitu. teguk yang tidak banyak kekuatan tetapi bekerja sama. Varian lain dari Python seperti Cython dan PyPy dapat menghapus kebutuhan untuk antarmuka C / C ++ eksplisit sepenuhnya kapan saja.
Bahasa yang menang: pemrograman R.
5) Perhitungan paralelKedua bahasa pemrograman tidak memberikan dukungan yang baik untuk perhitungan multicore. R hadir dengan paket paralel yang bukan solusi yang baik dan paket multiprosesor Python juga tidak. Python memiliki antarmuka yang lebih baik untuk GPU. Namun, perpustakaan eksternal yang mendukung komputasi cluster baik dalam bahasa pemrograman.
Bahasa yang menang: Tidak satu pun dari keduanya
6) Masalah statistikBahasa R ditulis oleh ahli statistik untuk ahli statistik. Karenanya tidak ada masalah statistik yang terlibat. Di sisi lain, para profesional Python sebagian besar bekerja dalam pembelajaran mesin dan memiliki pemahaman yang buruk tentang masalah statistik.
R terkait dengan bahasa statistik S yang tersedia secara komersial sebagai S-PLUS. R menyediakan banyak fungsi statistik yaitu sd (variabel), median (variabel), min (variabel), rata-rata (variabel), kuantil (variabel, level), panjang (variabel), var (variabel). T-test digunakan untuk menentukan perbedaan statistik. Contohnya adalah hown di bawah ini untuk melakukan uji-t:
> t.test (var1, var2)
Welch dua sampel t-test
data: x1 dan x2
t = 4.0369, df = 22.343, p-value = 0,0005376
hipotesis alternatif: perbedaan sejati dalam rata-rata tidak sama dengan 0
Interval kepercayaan 95 persen:
2.238967 6.961033
perkiraan sampel:
rata-rata x rata-rata y
8.733333 4.133333
>
Namun, versi klasik dari uji-t dapat dijalankan seperti yang ditunjukkan di bawah ini:
> t.test (var1, var2, var.equal = T)
Uji dua sampel
data: x1 dan x2
t = 4.0369, df = 28, p-value = 0,0003806
hipotesis alternatif: perbedaan sejati dalam rata-rata tidak sama dengan 0
Interval kepercayaan 95 persen:
2.265883 6.934117
perkiraan sampel:
rata-rata x rata-rata y
8.733333 4.133333
>
Untuk menjalankan uji-t pada data berpasangan, Anda perlu kode seperti di bawah ini:
> t.test (var1, var2, paired = T)
Uji-t berpasangan
data: x1 dan x2
t = 4.3246, df = 14, p-value = 0,0006995
hipotesis alternatif: perbedaan sejati dalam rata-rata tidak sama dengan 0
Interval kepercayaan 95 persen:
2.318620 6.881380
perkiraan sampel:
berarti perbedaan
4.6
>
Bahasa yang menang: Bahasa R.
7) AL & MLPython menjadi sangat penting setelah kedatangan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Python menawarkan sejumlah besar perpustakaan yang disetel dengan halus untuk pengenalan gambar seperti AlexNet. Oleh karena itu, versi R dapat dengan mudah dikembangkan. Pustaka Python yang kuat berasal dari pembuatan op-smoothing gambar tertentu yang selanjutnya dapat diimplementasikan dalam
bungkus Keras R's . Karena itu versi T-murnior-R murni dapat dikembangkan dengan mudah. Namun, ketersediaan paket R untuk meningkatkan gradien & hutan acak sangat luar biasa.
Bahasa yang menang: Python
8) Kehadiran perpustakaanComprehensive R Archive Network (CRAN) memiliki lebih dari 12.000 paket sedangkan Python Package Index (
PyPI ) memiliki lebih dari 183.000. PyPI tipis pada ilmu data dibandingkan dengan R.
Bahasa yang menang: Dasi di antara keduanya
9) Grafik pembelajaranKetika menjadi mahir dalam Python, orang perlu belajar banyak materi termasuk Pandas, NumPy & matplotlib, tipe matriks sementara grafis dasar sudah built-in R. Pemula dapat dengan mudah belajar bahasa pemrograman R dalam hitungan menit dengan melakukan data sederhana analisis. Namun, pustaka Python bisa sulit baginya untuk dikonfigurasi. Tetapi paket-paket R tidak tersedia.
Bahasa pemenang: Bahasa pemrograman R
10) KeanggunanMenjadi faktor perbandingan terakhir, itu sebenarnya yang paling subyektif. Python lebih elegan daripada bahasa pemrograman R karena sangat mengurangi penggunaan tanda kurung & kurung saat pengkodean dan membuatnya lebih ramping untuk digunakan oleh pengembang.
Bahasa yang menang: Python
Catatan Akhir:Kedua bahasa saling bertarung satu sama lain di dunia ilmu data. Pada titik tertentu, Python memenangkan perlombaan sementara di beberapa bahasa R lainnya habis. Jadi pilihan akhir antara dua bahasa pemrograman di atas untuk ilmu data tergantung pada faktor-faktor berikut:
-> Jumlah waktu Anda berinvestasi
-> Persyaratan proyek Anda
-> Tujuan bisnis Anda
Terima kasih telah menginvestasikan waktu berharga Anda dalam membaca dan saya menyambut umpan balik positif Anda.