A ciência de dados vai revolucionar completamente esse mundo nos próximos anos. A pergunta difícil entre os cientistas de dados é qual a linguagem de programação que desempenha o papel mais importante na ciência de dados? Existem muitas linguagens de programação usadas na ciência de dados, incluindo R, C ++, Python.
Neste blog, discutiremos duas importantes linguagens de programação, a saber, Python e R. Isso ajudará você a escolher a linguagem mais adequada para o seu próximo projeto de ciência de dados.
Python é uma linguagem de programação de código aberto, flexível,
orientada a objetos e fácil de usar. Possui uma grande base comunitária e consiste em um rico conjunto de bibliotecas e ferramentas. É, de fato, a primeira escolha de todo cientista de dados.
Por outro lado, R é uma linguagem de programação muito útil para computação estatística e ciência de dados. Oferece viz da técnica original. modelagem não linear / linear, agrupamento, análise de séries temporais, testes estatísticos clássicos e técnica de classificação.
Recursos do Python- Linguagem digitada dinamicamente, para que as variáveis sejam definidas automaticamente.
- Mais legível e usa menos código para executar a mesma tarefa em comparação com outras linguagens de programação.
- Fortemente digitado. Portanto, os desenvolvedores precisam transmitir tipos manualmente.
- Uma linguagem interpretada. Isso significa que o programa não precisa ser compilado.
- Flexível, portátil e pode ser executado em qualquer plataforma facilmente. É escalável e pode ser integrado facilmente a outros softwares de terceiros.
Recursos R para aplicativos de ciência de dados- Vários cálculos podem ser feitos com vetores
- Linguagem estatística
- Você pode executar seu código sem nenhum compilador
- Suporte à ciência de dados
Aqui, listei alguns domínios usados para diferenciar essas duas linguagens de programação para a ciência de dados.
1) Estruturas de dadosQuando se trata de estruturas de dados, as árvores binárias podem ser facilmente implementadas no Python, mas esse processo é feito no R usando a classe list, que é lenta.
A implementação de árvores binárias no Python é mostrada abaixo:
Primeiro, crie uma classe de nó e atribua qualquer valor ao nó. Isso criará uma árvore com um nó raiz.
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()
Saída: 10
Agora, precisamos inserir em uma árvore para adicionar uma classe de inserção e a mesma classe de nó inserida acima.
class Node: def __init__(self, data): self.left = None self.right = None self.data = data def insert(self, data):
Saída: 3 6 12 14
Linguagem vencedora: Python
2) Unidade da linguagem de programaçãoA mudança de versão do Python de 2.7 para 3.x não causará nenhuma interrupção no mercado, enquanto a alteração da versão do R em dois dialetos diferentes está impactando muito por causa do RStudio: R &
Tidyverse .
Linguagem vencedora: Python
3) Meta programação e fatos OOPA linguagem de programação Python possui um paradigma OOP enquanto em R, você pode imprimir uma função no terminal várias vezes. Os recursos de meta programação do código R ou seja, que produzem código, são mágicos. Por isso, tornou-se a primeira escolha dos cientistas da computação. Embora as funções sejam objetos nas duas linguagens de programação, R leva isso mais a sério do que o Python.
Como uma linguagem de programação funcional, o R fornece boas ferramentas para executar a geração de código bem estruturada. Aqui, uma função simples está tomando um vetor como argumento e retornando um elemento que é maior que o limite.
myFun <- function(vec) { numElements <- length(which(vec > threshold)) numElements }
Para um valor limite diferente, escreveremos uma função que gera todas essas funções em vez de reescrever a função manualmente. Abaixo, mostramos a função que produz muitas funções do tipo 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() ) } }
Você também pode considerar o exemplo numérico na sessão R CLI, como mostrado abaixo:
> 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 >
Língua vencedora: R
4) Interface para C / C ++Para interagir com C / C ++, a linguagem de programação R possui ferramentas robustas em comparação com a linguagem Python. O Rcpp da R é uma das ferramentas poderosas que fazem interface com o C / C ++ e sua nova idéia do ALTREP pode melhorar ainda mais o desempenho e a usabilidade. Por outro lado, o Python possui ferramentas viz. swig que não é tanto poder, mas funciona da mesma maneira. Outras variantes do Python, como Cython e PyPy, podem remover a necessidade de uma interface C / C ++ explícita completamente a qualquer momento.
Linguagem vencedora: programação R
5) Cálculo paraleloAmbas as linguagens de programação não oferecem um bom suporte para computação multicore. O R vem com um pacote paralelo que não é uma boa solução alternativa e o pacote de multiprocessamento do Python também não. Python tem melhores interfaces para GPUs. No entanto, as bibliotecas externas que oferecem suporte à computação de cluster são boas nas duas linguagens de programação.
Idioma vencedor: Nenhum dos dois
6) Questões estatísticasA linguagem R foi escrita por estatísticos para estatísticos. Portanto, não houve problemas estatísticos envolvidos. Por outro lado, os profissionais de Python trabalham principalmente em aprendizado de máquina e têm um entendimento fraco dos problemas estatísticos.
R está relacionado à linguagem estatística S comercialmente disponível como S-PLUS. R fornece inúmeras funções estatísticas, nomeadamente sd (variável), mediana (variável), min (variável), média (variável), quantil (variável, nível), comprimento (variável), var (variável). O teste T é usado para determinar diferenças estatísticas. Um exemplo é mostrado abaixo para executar um teste t:
> t.test (var1, var2)
Teste t de duas amostras Welch
dados: x1 e x2
t = 4,0369, df = 22,343, valor-p = 0,0005376
hipótese alternativa: a verdadeira diferença de médias não é igual a 0
Intervalo de confiança de 95%:
2.238967 6.961033
estimativas da amostra:
média de x média de y
8.733333 4.133333
>
No entanto, a versão clássica do teste t pode ser executada como mostrado abaixo:
> t.test (var1, var2, var.equal = T)
Teste t de duas amostras
dados: x1 e x2
t = 4,0369, df = 28, valor-p = 0,0003806
hipótese alternativa: a verdadeira diferença de médias não é igual a 0
Intervalo de confiança de 95%:
2.265883 6.934117
estimativas da amostra:
média de x média de y
8.733333 4.133333
>
Para executar um teste t em dados emparelhados, você precisa codificar como abaixo:
> t.test (var1, var2, emparelhado = T)
Teste t emparelhado
dados: x1 e x2
t = 4,3326, df = 14, valor-p = 0,0006995
hipótese alternativa: a verdadeira diferença de médias não é igual a 0
Intervalo de confiança de 95%:
2.318620 6.881380
estimativas da amostra:
média das diferenças
4.6
>
Idioma vencedor: idioma R
7) AL e MLO Python ganhou enorme importância após a chegada do aprendizado de máquina e da inteligência artificial. O Python oferece um grande número de bibliotecas aprimoradas para reconhecimento de imagens como o AlexNet. Portanto, as versões R podem ser facilmente desenvolvidas. As poderosas bibliotecas Python vêm de fazer certas operações de suavização de imagem que ainda podem ser implementadas no
wrapper Keras de R. Devido ao qual uma versão R pura do TensorFlow pode ser facilmente desenvolvida. No entanto, a disponibilidade do pacote de R para aumento de gradiente e florestas aleatórias é excelente.
Linguagem vencedora: Python
8) Presença de bibliotecasA Comprehensive R Archive Network (CRAN) possui mais de 12.000 pacotes, enquanto o Python Package Index (
PyPI ) possui mais de 183.000. O PyPI é fraco em ciência de dados em comparação com R.
Idioma vencedor: empate entre os dois
9) Gráfico de aprendizagemQuando se trata de se tornar proficiente em Python, é necessário aprender muito material, incluindo Pandas, NumPy e matplotlib, tipos de matriz, enquanto os gráficos básicos já estão embutidos no R. O novato pode aprender facilmente a linguagem de programação R em questão de minutos, fazendo dados simples. análise. No entanto, as bibliotecas Python podem ser complicadas para ele configurar. Mas os pacotes R estão prontos para uso.
Linguagem vencedora: linguagem de programação R
10) ElegânciaSendo o último fator de comparação, é realmente o mais subjetivo. O Python é mais elegante que a linguagem de programação R, pois reduz bastante o uso de parênteses e chaves ao codificar e torná-lo mais fácil de usar pelos desenvolvedores.
Linguagem vencedora: Python
Nota final:Os dois idiomas estão brigando entre si no mundo da ciência de dados. Em algum momento, o Python está ganhando a corrida, enquanto em outra linguagem R está ativo. Portanto, a escolha final entre as duas linguagens de programação acima para ciência de dados depende dos seguintes fatores:
-> Quanto tempo você investe
-> Os requisitos do seu projeto
-> Objetivo do seu negócio
Obrigado por investir seu precioso tempo na leitura e agradecemos seu feedback positivo.