Đôi khi có thể là một thách thức để xác định ngôn ngữ lập trình nào [vẫn] đáng để học và cái nào có thể lãng phí thời gian của bạn. Cả R và Python đều là hai ngôn ngữ lập trình tuyệt vời đáng để học. Nhưng, câu hỏi là: Có giá trị nào trong việc học cả hai không? Bạn có nên học R ngay cả khi bạn biết Python?
Vâng, bạn nên học R ngay cả khi bạn biết Python. Nó có thể có lợi, đặc biệt là khi làm việc với phân tích thống kê. Nó không bao giờ là một ý tưởng tồi để mở rộng hộp công cụ lập trình của bạn nếu bạn muốn trở nên linh hoạt hơn trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và học máy. & NBSP;
Phần còn lại của bài viết này sẽ đi sâu vào sự khác biệt và tương đồng giữa R và Python, lợi ích và nhược điểm của việc học r, khi R đáng để học. Ngoài ra, câu trả lời cho một số câu hỏi thường gặp cũng được thảo luận thêm trong bài viết. & NBSP;
Sidenote quan trọng: Chúng tôi đã phỏng vấn hơn 100 chuyên gia khoa học dữ liệu [các nhà khoa học dữ liệu, người quản lý tuyển dụng, nhà tuyển dụng - bạn đặt tên cho nó] và xác định 6 bước đã được chứng minh để trở thành nhà khoa học dữ liệu. Đọc bài viết của tôi: 6 bước đã được chứng minh để trở thành một nhà khoa học dữ liệu [Hướng dẫn đầy đủ] cho các phát hiện và khuyến nghị chuyên sâu!-Đây có lẽ là bài viết toàn diện nhất về chủ đề bạn sẽ tìm thấy trên Internet! We interviewed 100+ data science professionals [data scientists, hiring managers, recruiters – you name it] and identified 6 proven steps to follow for becoming a data scientist. Read my article: ‘6 Proven Steps To Becoming a Data Scientist [Complete Guide] for in-depth findings and recommendations!– This is perhaps the most comprehensive article on the subject you will find on the internet!
- R so với Python
- Sự khác biệt
- Similarities
- Lợi ích của việc học r
- Ngã tư
- Sự nghiệp
- Nhược điểm của việc học r
- Sự phức tạp
- Mức độ phổ biến và lòng trung thành
- Ít được áp dụng rộng rãi & nbsp;
- R đáng để học trên đỉnh Python?
- Các cơ hội nghề nghiệp
- Kỹ năng giao tiếp khoa học dữ liệu
- Mở rộng khả năng của bạn
- Đồng nghiệp
- Các câu hỏi thường gặp
- Tác giả Khuyến nghị: Tài nguyên khoa học dữ liệu hàng đầu để xem xét
- Sự kết luận
Trước khi hiểu tại sao hoặc tại sao R không đáng để học trên đỉnh Python, có thể đáng để xem xét kỹ hơn về sự khác biệt và điểm tương đồng giữa hai ngôn ngữ lập trình. Biết được sự khác biệt và tương đồng có thể giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt hơn về việc học R sẽ có lợi cho bạn. & NBSP;
Sự khác biệt
- Lợi ích của việc học r
- Ngã tư
- Sự nghiệp
- Nhược điểm của việc học r
- Sự phức tạp
Similarities
- Mức độ phổ biến và lòng trung thành
- Ít được áp dụng rộng rãi & nbsp;
Lợi ích của việc học r
- Ngã tư
- Sự nghiệp
- Nhược điểm của việc học r
- Sự phức tạp
- Mức độ phổ biến và lòng trung thành
Ngã tư
Sự nghiệp
Sự nghiệp
Nhược điểm của việc học r
Nhược điểm của việc học r
- Sự phức tạp
- Mức độ phổ biến và lòng trung thành
- Ít được áp dụng rộng rãi & nbsp;
- R đáng để học trên đỉnh Python?
Sự phức tạp
Mức độ phổ biến và lòng trung thành
Ít được áp dụng rộng rãi & nbsp;
Mức độ phổ biến và lòng trung thành
R ít phổ biến hơn rất nhiều so với Python và người dùng của nó không trung thành như người dùng Python. Trên thực tế, rất nhiều người dùng R chuyển sang Python. Python thân thiện với người dùng hơn rất nhiều, đó là điều cần xem xét trước khi học R: Bạn sẽ sử dụng nó nếu Python là ngôn ngữ dễ chịu hơn để làm việc với? & NBSP;
Ít được áp dụng rộng rãi & nbsp;
Có lẽ bạn sẽ chọn không học R [khi bạn đã biết Python] vì R được sử dụng ít hơn và ít áp dụng hơn. Python có nhiều gói/thư viện hơn; Trên thực tế, nó có các gói nhiều hơn mười lần so với R. & NBSP; & NBSP;
R đáng để học trên đỉnh Python?
Có lẽ không cần thiết phải trở thành một chuyên gia khi làm chủ R và Python, nhưng biết cách của bạn với cả hai chương trình này có thể hữu ích. Mặc dù nó dễ dàng gắn bó với một người và trở thành một chuyên gia, nhưng đây là một vài lý do tại sao nó có thể hữu ích cho bạn để học cả. & NBSP; & NBSP;
Các cơ hội nghề nghiệp
Bạn càng có nhiều kiến thức, bạn càng phải cung cấp cho khách hàng của mình, vì vậy biết Python và R sẽ cung cấp cho bạn nhiều cơ hội việc làm. Các khách hàng khác nhau cũng thích các chương trình khác nhau để làm việc với. & NBSP;
Ngay cả khi bạn đã làm việc cho một công ty và bạn không nhất thiết phải nghĩ đến việc rời đi, bạn vẫn có thể trở thành một tài sản không thể thiếu hơn trong công ty đó, đây luôn là một điều tốt. Hãy nhớ rằng nó không có nghĩa là bạn phải trở thành một chuyên gia về cả hai ngôn ngữ; Biết một cái tốt và một cái còn lại ít hơn vẫn có giá trị. & NBSP;
Kỹ năng giao tiếp khoa học dữ liệu
Đối với nhiều công việc, có một sự hiểu biết cơ bản về cả R và Python là một yêu cầu. Nếu bạn có điều đó, việc truyền đạt dữ liệu một cách hiệu quả và trình bày nó bất kể ngôn ngữ nào mà khán giả của bạn thích sẽ là điều bạn có thể làm. & NBSP;
Mở rộng khả năng của bạn
Như đã đề cập trước đây, nếu bạn tìm hiểu thêm, bạn sẽ biết nhiều hơn, điều này sẽ cho phép bạn mở rộng kiến thức và khả năng của mình. Nếu bạn chỉ cam kết với một ngôn ngữ, chẳng hạn như Python, rất có thể bạn sẽ mong muốn một số tính năng mà R phải cung cấp và ngược lại. Người dùng R thường ước họ biết nhiều hơn về các vấn đề hướng đối tượng. Ngược lại, người dùng Python đôi khi có thể cảm thấy cần phải truy cập vào một loạt các phân phối thống kê thu được với R. & NBSP;
Đồng nghiệp
Đồng nghiệp của bạn sử dụng ngôn ngữ nào? Biết và làm việc với cùng một ngôn ngữ thực sự có lợi cho cả bạn và đồng nghiệp của bạn. Nếu họ sử dụng R, đây có thể là lý do đủ để tự học. & NBSP;
Các câu hỏi thường gặp
- Tại sao không biết một ngôn ngữ đủ? Nếu bạn muốn trở thành một lập trình viên chuyên nghiệp và xây dựng sự nghiệp, bạn phải biết các nguyên tắc cơ bản của nhiều hơn một ngôn ngữ. Tất nhiên, nó hoàn toàn phụ thuộc vào bạn, nhưng nó chắc chắn sẽ chỉ giúp bạn xa hơn trong con đường sự nghiệp của bạn. & NBSP; If you want to become a professional programmer and build a career, you must know the fundamentals of preferably more than one language. Of course, it’s completely up to you, but it will certainly only help you further along in your career path.
- R tốt hơn Python? Nó phụ thuộc vào những gì bạn muốn sử dụng nó cho. Như tôi đã đề cập trước đây trong bài viết này, Learning R có giá trị nhất nếu bạn sẽ sử dụng nó cho mục đích thống kê. Python, mặt khác, là một chương trình tốt hơn để học máy. & NBSP; It depends on what you want to use it for. As I mentioned previously in this article, learning R is most valuable if you’re going to use it for statistical purposes. Python, on the other hand, is a better program for machine learning.
- Python có thể làm mọi thứ mà R có thể làm không? Hầu hết mọi thứ có thể được thực hiện với cả R và Python, mặc dù cú pháp, hiệu suất và triển khai có thể khác nhau đối với một số thuật toán. & NBSP; & NBSP; Most things can be done with both R and Python, although syntax, performance, and implementation could be different for some algorithms.
Tác giả Khuyến nghị: Tài nguyên khoa học dữ liệu hàng đầu để xem xét
Trước khi kết thúc bài viết này, tôi muốn chia sẻ một vài tài nguyên khoa học dữ liệu hàng đầu mà tôi đã cá nhân xem xét cho bạn. Tôi tự tin rằng bạn có thể hưởng lợi rất nhiều trong hành trình khoa học dữ liệu của mình bằng cách xem xét một hoặc nhiều tài nguyên này.I wanted to share few top data science resources that I have personally vetted for you. I am confident that you can greatly benefit in your data science journey by considering one or more of these resources.
- DataCamp: Nếu bạn là người mới bắt đầu tập trung vào việc xây dựng các kỹ năng nền tảng trong khoa học dữ liệu, thì không có nền tảng nào tốt hơn Datacamp. Theo một chiếc ô thành viên, DataCamp cho phép bạn truy cập vào hơn 335 khóa học khoa học dữ liệu. Hoàn toàn không có nền tảng nào khác đến bất cứ nơi nào gần với điều này. Do đó, nếu việc xây dựng các kỹ năng khoa học dữ liệu nền tảng là mục tiêu của bạn: Bấm vào đây để đăng ký Datacamp ngay hôm nay! If you are a beginner focused towards building the foundational skills in data science, there is no better platform than DataCamp. Under one membership umbrella, DataCamp gives you access to 335+ data science courses. There is absolutely no other platform that comes anywhere close to this. Hence, if building foundational data science skills is your goal: Click Here to Sign Up For DataCamp Today!
- Giấy chứng nhận chuyên nghiệp khoa học dữ liệu IBM: Nếu bạn đang tìm kiếm một thông tin khoa học dữ liệu có sự công nhận mạnh mẽ trong ngành nhưng không liên quan đến quá nhiều nỗ lực: Bấm vào đây để đăng ký vào Chương trình Chứng chỉ Chuyên nghiệp Khoa học Dữ liệu IBM ngay hôm nay! [Để tìm hiểu thêm: Kiểm tra đánh giá đầy đủ của tôi về chương trình chứng chỉ này tại đây] If you are looking for a data science credential that has strong industry recognition but does not involve too heavy of an effort: Click Here To Enroll Into The IBM Data Science Professional Certificate Program Today! [To learn more: Check out my full review of this certificate program here]
- Chương trình MITX Micromasters trong Khoa học dữ liệu: Nếu bạn đang ở giai đoạn nâng cao hơn trong hành trình khoa học dữ liệu của mình và tìm cách đưa các kỹ năng của bạn lên một tầm cao mới, thì không có chương trình không cấp độ nào tốt hơn MIT Micromasters. Nhấn vào đây để đăng ký vào chương trình MIT Micromasters ngay hôm nay! . If you are at a more advanced stage in your data science journey and looking to take your skills to the next level, there is no Non-Degree program better than MIT MicroMasters. Click Here To Enroll Into The MIT MicroMasters Program Today! [To learn more: Check out my full review of the MIT MicroMasters program here]
- Lộ trình để trở thành một nhà khoa học dữ liệu: Nếu bạn đã quyết định trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu nhưng không hoàn toàn chắc chắn làm thế nào để bắt đầu: Đọc bài viết của tôi - 6 cách đã được chứng minh để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Trong bài viết này, tôi chia sẻ những phát hiện của mình từ việc phỏng vấn hơn 100 chuyên gia khoa học dữ liệu tại các công ty hàng đầu [bao gồm - Google, Meta, Amazon, v.v.] và cung cấp cho bạn một lộ trình đầy đủ để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. If you have decided to become a data science professional but not fully sure how to get started: read my article – 6 Proven Ways To Becoming a Data Scientist. In this article, I share my findings from interviewing 100+ data science professionals at top companies [including – Google, Meta, Amazon, etc.] and give you a full roadmap to becoming a data scientist.
Sự kết luận
Nếu việc học R có giá trị đối với bạn phụ thuộc chủ yếu vào tình huống của bạn. Bạn sẽ sử dụng cho các tính năng R cung cấp trên đầu kiến thức mà bạn đã có được bằng cách học Python? & NBSP;
Tuy nhiên, việc học R trên đỉnh Python sẽ chỉ nâng cao kiến thức và kinh nghiệm của bạn trong lĩnh vực lập trình. Cuối cùng, rất có thể bạn sẽ có một ưu tiên cho một trong hai, mà bạn có thể sử dụng nhiều hơn cái kia. Nếu bạn có thời gian để mở rộng kiến thức và kinh nghiệm của mình, đó sẽ là một quyết định tốt để tìm hiểu R. & NBSP; & NBSP;
Trước khi bạn đi: Don Tiết quên kiểm tra bài viết mới nhất của tôi - 6 bước đã được chứng minh để trở thành nhà khoa học dữ liệu [Hướng dẫn đầy đủ]. Chúng tôi đã phỏng vấn hơn 100 chuyên gia khoa học dữ liệu [các nhà khoa học dữ liệu, nhà quản lý tuyển dụng, nhà tuyển dụng - bạn đặt tên cho nó] và tạo ra hướng dẫn toàn diện này để giúp bạn tìm được công việc khoa học dữ liệu hoàn hảo đó. Don’t forget to check out my latest article – 6 Proven Steps To Becoming a Data Scientist [Complete Guide]. We interviewed 100+ data science professionals [data scientists, hiring managers, recruiters – you name it] and created this comprehensive guide to help you land that perfect data science job.
Tiết lộ liên kết: Chúng tôi tham gia vào một số chương trình liên kết và có thể được bồi thường nếu bạn mua hàng bằng cách sử dụng liên kết giới thiệu của chúng tôi, mà không phải trả thêm chi phí cho bạn. Tuy nhiên, bạn có thể tin tưởng vào tính toàn vẹn của khuyến nghị của chúng tôi. Các chương trình liên kết tồn tại ngay cả đối với các sản phẩm mà chúng tôi không khuyến nghị. Chúng tôi chỉ chọn giới thiệu cho bạn các sản phẩm mà chúng tôi thực sự tin tưởng. We participate in several affiliate programs and may be compensated if you make a purchase using our referral link, at no additional cost to you. You can, however, trust the integrity of our recommendation. Affiliate programs exist even for products that we are not recommending. We only choose to recommend you the products that we actually believe in.