Ao refletir sobre a melhor linguagem de programação a ser usada na ciência de dados, Python e R tocam um sino (muito rapidamente). Embora existam muitas linguagens como C, C ++, Java, Julia, Perl e Scala, ele está protegido para afirmar que Python e R são os precursores da ciência de dados.
Embora muitos pesquisadores de dados discutam as deficiências costumeiras, como disputas de dados em R ou representação de dados em Python, melhorias contínuas como Altair para Python ou R reagiram adequadamente a essas deficiências.
Então, qual seria uma boa ideia para você decidir seu próximo empreendimento de investigação de dados?
R já governa esse espaço há muito tempo. Isso é um bom presságio, pois essa linguagem de programação foi explicitamente planejada para analistas.
Além disso, é apoiado por um grande número de pacotes incorporados na perfeição com as linguagens de programação que o acompanham:
Mais de duas décadas depois de sua ascensão inicial, o R foi amplamente adotado em relação aos empreendimentos do Google a Wall Street como uma opção forte em contraste com o SAS e o Matlab. No entanto, ultimamente, houve um enorme incremento na seleção do Python pelos pesquisadores de dados.
Essa maravilha pode ser creditada à maneira como o Python oferece muitas circunstâncias favoráveis que estabelecem uma decisão prática para alguns dentro do negócio de inovação.
Isso é confirmado por Guido van Rossum, o criador do Python, que disse: "Eu tenho essa expectativa de que exista um caminho superior. Dispositivos de nível superior que realmente lhe deram a chance de ver a estrutura do produto ainda mais obviamente terão um valor colossal. ”
Apresentando a defesa para Python
Sabe-se que o Python é muito simples de aprender e utilizar devido à sua estrutura linguística discernível. É também uma linguagem incrível para aumentar a apresentação importante para a ciência de dados enquanto atualiza sua percepção e experiência.
Além disso, o Python é uma linguagem de programação amplamente útil, portanto, pode muito bem ser efetivamente ajustada para cuidar de qualquer problema em potencial. Independentemente de participar da mineração de dados ou da criação de administrações da web, você pode usar o Python para cuidar de problemas relacionados a dados do início ao fim.
Para reconhecer exceções em um conjunto de dados, o Python e o R podem cuidar dos negócios de maneira produtiva. Seja como for, na eventualidade de você precisar fazer uma administração na web que permita que outras pessoas descubram anomalias nos conjuntos de dados, o Python é a melhor decisão.
Você pode dizer que o Python é adicionalmente mais qualificado para aprendizado profundo (DL). Isso é sustentado por pacotes como Keras, TensorFlow e Theano, que tornam a criação de sistemas neurais profundos um procedimento consistente.
Além disso, no que diz respeito ao suporte a DL, a oferta do Python é muito predominante. Além disso, há adicionalmente uma gigantesca rede em desenvolvimento que também incorpora numerosos da rede de ciência de dados.
Apresentando a defesa para R
R é incrível com base em agrupamentos como CRAN que acompanham um grande grupo de aparelhos factuais e cálculos de IA (ML). Além disso, o R pode ser efetivamente alcançado com o C ++ com a assistência do Rcpp.
Da mesma forma que o Scikit-Learn em Python, o pacote Caret também torna consistente a utilização de vários cálculos dentro de uma interface solitária. Além disso, o RStudio fornece uma condição de avanço autônomo fenomenal (IDE).
No que diz respeito à representação de dados, R se destaca por seu incrível escopo de instrumentos de percepção, como os seguintes:
Seja como for, embora o Python não esteja acompanhando o R com relação à percepção, a linguagem de programação tem um amplo escopo de incríveis bibliotecas de representação como Matplotlib e Seaborn.
Então, qual é a melhor linguagem de programação para ciência de dados?
De acordo com Ricardo Vladimiro, líder de ciência de dados do Miniclip, definitivamente não há uma decisão superior. Enquanto Python é sua linguagem de programação preferida, sua codificação diária é feita em R.
Escolher um sobre o outro depende excessivamente do objetivo do empreendimento.
Na Intersog, nossos pesquisadores de dados aceitam que se trata da sua faixa usual de familiaridade. Portanto, caso você seja originário de uma fundação de engenharia de software e se sinta cada vez mais aberto a trabalhar com o Python, nesse ponto, é a melhor decisão para você.
No entanto, caso você seja um analista ou um especialista em dados de profissão, R provavelmente será uma decisão cada vez mais natural. Na Techmango, valorizamos o R, mas, por outro lado, sabemos que utilizamos o Python em uma quantidade significativa.
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