R vs Python: Labanan ng Pinakamahusay

Sa napakalaking paglaki sa kahalagahan ng , at Agham sa Data sa industriya ng software o mga kumpanya ng serbisyo sa software, dalawang wika ang lumitaw bilang ang pinaka kanais-nais na mga para sa mga developer.Ang paghahambing sa R vs Python ay magbibigay sa iyo ng isang malutong kaalaman tungkol sadalawang pinakatanyag at paboritong wika para sa mga data scientist at data analyst.Ito R vs Python bibigyan ka ng blog ng isang kumpletong pananaw sa mga wika sa sumusunod na pagkakasunud-sunod:

• Panimula sa R ​​& Python
• Mga Salik ng Paghahambing
• Dali ng Pag-aaral
• Bilis
• Mga Kakayahang paghawak ng data
• Graphics at Visualization
• Kakayahang umangkop
• Popularity Index
• Scenario ng Trabaho
• Suporta ng Komunidad at Customer

Panimula sa R ​​& Python

Ang R ay itinuturing na pinakamahusay na wika sa pagprograma para sa anumang statistician dahil nagtataglay ito ng isang malawak na katalogo ng mga istatistikal at grapikong pamamaraan. sa kabilang banda, maaaring gawin ang halos katulad ng trabaho tulad ng R ngunit ginusto ito ng mga data scientist o data analista dahil sa pagiging simple at mataas na pagganap nito. Ang R ay isang malakas na wika ng scripting at lubos na may kakayahang umangkop sa isang buhay na buhay na pamayanan at mapagkukunan na bangko samantalang ang Python ay isang malawak na ginagamit, wika na nakatuon sa object na madaling matutunan at ma-debug.

Kaya't magpatuloy tayo sa paghahambing sa R ​​vs Python at tingnan ang mga kadahilanan ng paghahambing.

Mga Salik ng Paghahambing

R ay ipinakilala para sa data analytics samantalang ay binuo bilang isang pangkalahatang layunin wika. Ang nauna ay higit na ginugusto para sa hoc analysis at paggalugad ng mga dataset samantalang ang huli ay angkop para sa pagmamanipula ng data at paulit-ulit na mga gawain.

Tingnan natin ang mga kadahilanan gagamitin namin para sa paghahambing sa R vs Python:

Dali ng Pag-aaral

Ang R ay may isang matarik na curve ng pag-aaral at mga taong kasama mas kaunti o walang karanasan sa paghanap ng programa mahirap sa simula. Sa sandaling mahawakan mo ang wika, hindi ganoon kahirap unawain.

Binibigyang diin ng Python ang pagiging produktibo at kakayahang mabasa ang code na ginagawang isa sa mga pinakasimpleng programa mga wika Ito ay lalong kanais-nais dahil sa kadalian ng pag-aaral at pagkaunawa.

Bilis

Ang R ay isang mababang antas wika ng programa dahil sa kung saan nangangailangan ito ng mas mahabang mga code para sa mga simpleng pamamaraan. Ito ay isang dahilan para sa nabawasan ang bilis .

Ang sawa ay isang mataas na lebel wika ng programa at ito ang napili para sa pagbuo ng kritikal pa mabilis mga aplikasyon.

Mga Kakayahang Pangangasiwa ng Data

Ang R ay maginhawa para sa pagtatasa dahil sa malaking bilang ng mga pakete , madaling magamit na mga pagsubok at ang kalamangan ng paggamit ng mga formula. Ngunit maaari din itong magamit para sa pangunahing pagtatasa ng data nang walang pag-install ng anumang pakete.

The Python packages for data analysis ay isang isyu ngunit ito ay napabuti sa mga kamakailang bersyon. Ginagamit ang Numpy at Pandas para sa pagtatasa ng data sa Python. Angkop din ito para sa parallel computation.

Graphics at Visualization

Ang visualized na data ay naiintindihan nang mahusay at mas epektibo kaysa sa mga hilaw na halaga. Ang R ay binubuo ng maraming mga pakete na nagbibigay ng mga advanced na kakayahan sa grapiko .

Mahalaga ang mga visualization habang pumipili ng software ng pagtatasa ng data at ang Python ay may ilang kamangha-manghang mga aklatan ng visualization.Mayroon itong higit na bilang ng mga aklatan ngunit kumplikado ang mga ito at nagbibigay ng isang malinis na output.

Kakayahang umangkop

Ito ay madaling gamitin mga kumplikadong pormula sa R ​​at pati na rin ang mga pagsusuri sa istatistika at mga modelo ay madaling magagamit at madaling gamitin.

Ang sawa ay isang kakayahang umangkop na wika pagdating sa pagbuo ng isang bagay mula sa simula. Ginagamit din ito para sa pag-script ng isang website o iba pang mga application.

Katanyagan

Ngayon kung titingnan natin ang kasikatan ng parehong mga wika, nagsimula sila mula sa parehong antas isang dekada na ang nakalilipas ngunit Nasaksihan ng Python ang isang malaking paglago sa kasikatan at unang niraranggo noong 2016 kumpara sa R ​​na nasa ika-6 na listahan.

ano ang ginagawa ng isang iterator sa java

Sawa ang mga gumagamit ay mas matapat sa kanilang wika kung ihahambing sa mga gumagamit ng huli bilang ang porsyento ng paglipat mula sa R ​​patungong sawa ay dalawang beses na mas malaki kaysa sa sawa sa R.

Scenario ng Trabaho

Ang mga kumpanya ng software ay naging mas hilig sa mga teknolohiya tulad ng , at Malaking data na nagpapaliwanag ng paglaki ng pangangailangan para sa mga developer ng Python. Bagaman, ang parehong mga wika ay maaaring magamit para sa istatistika at pagsusuri ,Ang Python ay may bahagyang gilid sa iba dahil sa pagiging simple nito at mas mataas ang ranggo sa mga uso sa trabaho.

Suporta sa Customer at Komunidad

Karaniwang nag-aalok ang mga komersyal na software ng bayad na suporta sa customer ngunit ang R at Python ay walang suporta sa serbisyo sa customer na nangangahulugang ikaw ay nasa iyong sarili kung nahaharap ka sa anumang problema. Ang parehong mga wika ay may mga online na komunidad para sa tulong. Sawa mayroong higit na suporta sa pamayanan kumpara sa R.

Ngayon kasama nito nakarating kami sa pagtatapos ng paghahambing sa R ​​vs Python. Ang parehong mga wika ay nagbibigay ng isang head to head fight sa mundo ng data science at data analytics. Ngunit ang Python ay lumitaw bilang nagwagi sa dalawa dahil sa napakalawak na katanyagan at pagiging simple nito sa mga code ng pagsulat.

Ngayon na naintindihan mo ang paghahambing sa pagitan ng R & Python, tingnan ang & ni Edureka, isang pinagkakatiwalaang kumpanya sa pag-aaral sa online na may isang network na higit sa 250,000 nasiyahan na mga nag-aaral na kumalat sa buong mundo.

Tutulungan ka ng Python Certification Training na makakuha ng kadalubhasaan sa Quantitative Analysis, data mining, at ang pagtatanghal ng data upang makita ang lampas sa mga numero sa pamamagitan ng pagbabago ng iyong karera sa papel na ginagampanan ng Scientist ng Data.

Ang Data Analytics na may pagsasanay sa R ​​ay makakatulong sa iyo na makakuha ng kadalubhasaan sa Programming R, Pagmanipula ng Data, Pagsusuri ng Data ng Exploratory, Visualization ng Data, Pagmimina ng Data, Pag-urong, Pagsusuri sa Saloobin at paggamit ng R Studio para sa totoong buhaymga case study sa Retail, Social Media.