ด้วยการเติบโตอย่างมากในความสำคัญของ , และ วิทยาศาสตร์ข้อมูล ในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์หรือ บริษัท ที่ให้บริการซอฟต์แวร์ภาษาสองภาษาได้กลายเป็นภาษาที่ดีที่สุดสำหรับนักพัฒนาการเปรียบเทียบบน R กับ Python จะให้ความรู้ที่ชัดเจนเกี่ยวกับไฟล์สองภาษายอดนิยมและเป็นที่ชื่นชอบสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลนี้ R กับ Python บล็อกจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่สมบูรณ์เกี่ยวกับภาษาตามลำดับต่อไปนี้:
- รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ R & Python
- ปัจจัยเปรียบเทียบ
- ง่ายต่อการเรียนรู้
- ความเร็ว
- ความสามารถในการจัดการข้อมูล
- กราฟิกและการแสดงภาพ
- ความยืดหยุ่น
- ดัชนีความนิยม
- สถานการณ์งาน
- การสนับสนุนชุมชนและลูกค้า
รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ R & Python
R ถือเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับนักสถิติเนื่องจากมีแคตตาล็อกที่ครอบคลุมของวิธีการทางสถิติและกราฟิก ในทางกลับกันสามารถทำงานได้ดีเช่นเดียวกับ ร แต่เป็นที่ต้องการของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักวิเคราะห์ข้อมูลเนื่องจากความเรียบง่ายและประสิทธิภาพสูง R เป็นภาษาสคริปต์ที่มีประสิทธิภาพและมีความยืดหยุ่นสูงด้วยชุมชนที่มีชีวิตชีวาและธนาคารทรัพยากรในขณะที่ Python เป็นภาษาเชิงวัตถุที่ใช้กันอย่างแพร่หลายซึ่งง่ายต่อการเรียนรู้และแก้ไขข้อบกพร่อง
ดังนั้นเรามาดูการเปรียบเทียบ R vs Python และดูปัจจัยการเปรียบเทียบกัน
ปัจจัยเปรียบเทียบ
ร ได้รับการแนะนำสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลในขณะที่ ได้รับการพัฒนาเป็นภาษาสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป ก่อนหน้านี้ส่วนใหญ่เป็นที่ต้องการสำหรับการวิเคราะห์และการสำรวจชุดข้อมูลในขณะที่ชุดหลังเหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลและงานซ้ำ ๆ
มาดูไฟล์ ปัจจัย เราจะใช้สำหรับไฟล์ การเปรียบเทียบ บน R กับ Python:
ปัจจัยเปรียบเทียบ | ร | Python |
ง่ายต่อการเรียนรู้ | ||
ความเร็ว | ||
ความสามารถในการจัดการข้อมูล | ||
กราฟิกและการแสดงภาพ | ||
ความยืดหยุ่น | ||
ความนิยม | ||
สถานการณ์งาน | ||
การสนับสนุนชุมชน |
ง่ายต่อการเรียนรู้
R มีเส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันและคนที่มี ประสบการณ์น้อยหรือไม่มีเลย ในการเขียนโปรแกรมพบว่า ยาก ในตอนเริ่มต้น. เมื่อคุณเข้าใจภาษาได้แล้วก็ไม่ยากที่จะเข้าใจ
Python เน้นที่ผลผลิตและความสามารถในการอ่านโค้ดซึ่งทำให้เป็นหนึ่งในไฟล์ การเขียนโปรแกรมที่ง่ายที่สุด ภาษา เป็นที่นิยมกว่าเนื่องจากง่ายต่อการเรียนรู้และเข้าใจได้ง่าย
ความเร็ว
R คือ ระดับต่ำ ภาษาการเขียนโปรแกรมเนื่องจากต้องใช้รหัสที่ยาวขึ้นสำหรับขั้นตอนง่ายๆ นี่เป็นเหตุผลหนึ่งสำหรับไฟล์ ลดความเร็ว .
Python คือไฟล์ ระดับสูง ภาษาโปรแกรมและเป็นตัวเลือกสำหรับการสร้างที่สำคัญ เร็ว แอปพลิเคชัน
ความสามารถในการจัดการข้อมูล
R สะดวกในการวิเคราะห์เนื่องจากไฟล์ แพ็คเกจจำนวนมาก การทดสอบที่ใช้งานง่ายและข้อดีของการใช้สูตร แต่ยังสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานโดยไม่ต้องติดตั้งแพ็คเกจใด ๆ
ทีเขา Python แพ็คเกจสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นปัญหา แต่สิ่งนี้ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นเมื่อเทียบกับเวอร์ชันล่าสุด Numpy และ Pandas ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลใน Python นอกจากนี้ยังเหมาะสำหรับการคำนวณแบบขนาน
กราฟิกและการแสดงภาพ
ข้อมูลภาพเข้าใจได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากกว่าค่าดิบ R ประกอบด้วยมากมาย แพ็คเกจที่ให้ความสามารถด้านกราฟิกขั้นสูง .
การแสดงภาพมีความสำคัญในขณะที่เลือกซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลและ Python มีไลบรารีการแสดงภาพที่น่าทึ่งมีจำนวนห้องสมุดมากกว่า แต่ มีความซับซ้อน และให้ผลลัพธ์ที่เป็นระเบียบเรียบร้อย
goto ใน c ++
ความยืดหยุ่น
มันคือ ง่ายต่อการใช้ สูตรที่ซับซ้อนใน R และการทดสอบและแบบจำลองทางสถิตินั้นพร้อมใช้งานและใช้งานได้ง่าย
Python คือไฟล์ ภาษาที่ยืดหยุ่น เมื่อพูดถึงการสร้างบางสิ่งตั้งแต่เริ่มต้น นอกจากนี้ยังใช้สำหรับการเขียนสคริปต์เว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันอื่น ๆ
ความนิยม
ตอนนี้ถ้าเราดูความนิยมของทั้งสองภาษาพวกเขาเริ่มต้นจากระดับเดียวกันเมื่อทศวรรษที่แล้ว แต่ Python ได้เห็นการเติบโตอย่างมาก ได้รับความนิยมและเป็นอันดับแรกในปี 2559 เมื่อเทียบกับ R ที่อยู่ในอันดับที่ 6 ของรายการ
Python ผู้ใช้คือ ภักดีมากขึ้น เป็นภาษาของพวกเขาเมื่อเทียบกับผู้ใช้รุ่นหลังเนื่องจากเปอร์เซ็นต์ของการเปลี่ยนจาก R เป็น Python นั้นใหญ่กว่า Python เป็น R ถึงสองเท่า
สถานการณ์งาน
บริษัท ซอฟต์แวร์มีความโน้มเอียงไปทางเทคโนโลยีมากขึ้นเช่น , และ ข้อมูลใหญ่ ซึ่งอธิบายถึงการเติบโตของความต้องการสำหรับนักพัฒนา Python แม้ว่าทั้งสองภาษาสามารถใช้สำหรับ สถิติและการวิเคราะห์ ,Python มีความได้เปรียบเล็กน้อยเนื่องจากความเรียบง่ายและมีอันดับสูงกว่าตามแนวโน้มของงาน
การสนับสนุนลูกค้าและชุมชน
ซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์มักจะให้การสนับสนุนลูกค้าแบบชำระเงิน แต่ R และ Python ไม่มีการสนับสนุนด้านบริการลูกค้าซึ่งหมายความว่าคุณอยู่คนเดียวหากคุณประสบปัญหาใด ๆ ทั้งสองภาษามีชุมชนออนไลน์เพื่อขอความช่วยเหลือ Python มี การสนับสนุนจากชุมชนมากขึ้น เมื่อเทียบกับ R
ตอนนี้เรามาถึงจุดสิ้นสุดของการเปรียบเทียบ R กับ Python แล้ว ทั้งสองภาษาต่อสู้กันแบบตัวต่อตัวในโลกของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ Python กลายเป็นผู้ชนะจากทั้งสองเนื่องจากความนิยมอย่างมากและความเรียบง่ายในการเขียนโค้ด
ตอนนี้คุณเข้าใจการเปรียบเทียบระหว่าง R & Python แล้วให้ตรวจสอบไฟล์ & โดย Edureka บริษัท การเรียนรู้ออนไลน์ที่เชื่อถือได้ซึ่งมีเครือข่ายผู้เรียนที่พึงพอใจมากกว่า 250,000 คนกระจายอยู่ทั่วโลก
การฝึกอบรมการรับรอง Python จะช่วยให้คุณมีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์เชิงปริมาณการขุดข้อมูลและการนำเสนอข้อมูลเพื่อให้มองเห็นได้มากกว่าตัวเลขโดยเปลี่ยนอาชีพของคุณให้เป็นบทบาทนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
การฝึกอบรมการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย R จะช่วยให้คุณมีความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรม R, การจัดการข้อมูล, การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ, การแสดงข้อมูล, การขุดข้อมูล, การถดถอย, การวิเคราะห์ความรู้สึกและการใช้ R Studio สำหรับชีวิตจริงกรณีศึกษาเกี่ยวกับการค้าปลีกโซเชียลมีเดีย