Ngày nay, khoa học dữ liệu là một phần không thể thiếu trong số lượng công việc ngày càng tăng của mọi người. Dữ liệu ngày càng sẵn có, tầm quan trọng của các quyết định dựa trên phân tích và khả năng tính toán mạnh mẽ trong kinh doanh khiến khoa học dữ liệu trở thành một vấn đề lớn trong thế giới công nghệ
Khi nói đến các công cụ dành cho công việc khoa học dữ liệu, Python và R là hai trong số các lựa chọn ngăn xếp công nghệ phổ biến nhất
Cả hai đều là ngôn ngữ lập trình nguồn mở, linh hoạt với các thư viện và công cụ mới thường xuyên được thêm vào danh mục của chúng, hướng tới khoa học dữ liệu và tận hưởng các cộng đồng hỗ trợ lớn. Điều đó làm cho việc chọn một trong hai để phân tích dữ liệu của bạn trở thành một thách thức
Tuy nhiên, Python có cách tiếp cận tổng quát hơn đối với khoa học dữ liệu, trong khi R chủ yếu được sử dụng để phân tích thống kê. Do đó, bất kỳ ai quan tâm đến việc tận dụng các ngôn ngữ này cho dự án khoa học dữ liệu của họ đều nên biết những điểm khác biệt và lợi ích chính của việc sử dụng ngôn ngữ này so với ngôn ngữ kia
Hãy cùng xem các tính năng và ưu điểm chính của Python và R
Ưu điểm của R. 12.000 gói và báo cáo đặc biệt
R được phát triển bởi các học giả và nhà thống kê. Do đó, ngôn ngữ lập trình cung cấp một trong những hệ sinh thái phong phú nhất để thực hiện phân tích dữ liệu
Với R, bạn sẽ có thể tìm thấy một thư viện cho hầu hết mọi phân tích mà bạn muốn thực hiện bằng cách tận dụng 12.000 gói có sẵn trong CRAN, một kho lưu trữ mã nguồn mở. Trên thực tế, sự đa dạng của các thư viện là điều khiến R trở thành lựa chọn hàng đầu cho phân tích thống kê, đặc biệt là cho công việc phân tích chuyên ngành
Một yếu tố khác khiến R trở thành ngôn ngữ tiên tiến là đầu ra mà nó tạo ra. R có các công cụ ấn tượng hiệu quả trong việc truyền đạt kết quả. Rstudio bao gồm thư viện đan được viết bởi Xie Yihui, giúp truyền đạt những phát hiện của bạn dưới dạng bản trình bày hoặc tài liệu liền mạch và gần như tầm thường
Ưu điểm của Python. rất phù hợp cho học máy và trí tuệ nhân tạo
Python có thể thực hiện hầu hết tất cả các tác vụ như R—kỹ thuật, sắp xếp dữ liệu, lựa chọn tính năng, quét web, phát triển ứng dụng, v.v. Về cơ bản, mã Python dễ bảo trì và mạnh hơn R. Do đó, Python thường được sử dụng để triển khai và thực hiện học máy ở quy mô lớn
Một vài năm trước, Python không có nhiều thư viện phân tích dữ liệu và học máy, nhưng ngôn ngữ này đang bắt kịp rất nhanh. Hiện tại, nó có một số API thực sự tiên tiến cho máy học và trí tuệ nhân tạo. Bạn thường có thể thực hiện hầu hết các công việc khoa học dữ liệu bằng năm thư viện Python. NumPy, SciPy, Seaborn, Pandas và scikit-learning
Python thực sự nổi bật khi làm cho khả năng sao chép và khả năng truy cập dễ dàng hơn R. Trên thực tế, Python là lựa chọn tốt nhất của bạn nếu bạn đang muốn sử dụng kết quả phân tích của mình trong một ứng dụng hoặc trang web
mang đi. Bạn nên sử dụng R hay Python?
Vì R được phát triển bởi các học giả và nhà khoa học nên nó được thiết kế để giải quyết các vấn đề thống kê và cũng hoạt động tốt cho học máy và khoa học dữ liệu. Do đó, thật công bằng khi nói ngôn ngữ này là công cụ phù hợp cho khoa học dữ liệu, nhờ vào các thư viện giao tiếp mạnh mẽ của nó. Ngoài ra, R cũng chứa nhiều gói có thể được sử dụng để thực hiện phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu và dữ liệu bảng
Ngược lại, nếu bạn là người mới bắt đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và muốn tìm hiểu cách thuật toán hoạt động và triển khai mô hình, lý tưởng nhất là bạn nên bắt đầu học Python
Python đi kèm với các thư viện có ảnh hưởng về toán học, thống kê và trí tuệ nhân tạo, khiến nó trở thành nhân tố chính trong học máy. Ngôn ngữ lập trình này cũng có các thư viện tuyệt vời giúp ích rất nhiều cho việc thao tác ma trận hoặc thuật toán mã hóa
Python khá dễ làm việc nếu bạn đang muốn xây dựng một mô hình từ đầu, cho phép bạn chuyển sang các chức năng từ các thư viện máy học sau này. Tương tự, bạn cũng có thể sử dụng kết hợp R và Python khi đi sâu vào phân tích dữ liệu
R rất tuyệt vời khi bạn đang tập trung vào các phương pháp thống kê. Tuy nhiên, Python là lựa chọn tốt hơn nếu bạn muốn làm nhiều việc hơn là thống kê—ví dụ: khả năng triển khai và khả năng tái tạo
Nói một cách ngắn gọn, ngày nay R và Python về cơ bản ngang nhau khi áp dụng vào khoa học dữ liệu. Bạn thậm chí có thể sử dụng kết hợp cả hai ngôn ngữ nếu bạn cần. Tuy nhiên, Python có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực hơn, chẳng hạn như phát triển web, lập trình mạng và nguyên mẫu phần mềm. Cuối cùng, điều này làm cho Python trở thành một lựa chọn linh hoạt hơn nhiều
Một điểm cộng khác cho JavaScript và có lẽ là điểm khác biệt là sự phổ biến của React. js và React Native framework cho phép bạn tạo cả ứng dụng iOS và Android bằng ngôn ngữ lập trình JavaScript
Điều này có nghĩa là, giờ đây JavaScript là ngôn ngữ lập trình duy nhất không chỉ cho phép bạn tạo cả dịch vụ giao diện người dùng và dịch vụ phụ trợ mà còn cả ứng dụng dành cho thiết bị di động.
Python hay JavaScript?
Hãy cùng khám phá bối cảnh của Python và JavaScript để đi đến kết luận hợp lý.1. Dễ học
Both Python and JavaScript are very easy to learn. They are both Object-Oriented Programming languages and even if you don't have any programming background you can easily learn them.Compared to Java, both are also free from any setup issue as JavaScript runs on the browser while you can download and install Python 3, but you don't need to worry about Classpath issues like beginners do when they learn Java.
2. Tài nguyên học tập
Cả JavaScript và Python đều có một lượng lớn tài nguyên, cả miễn phí và trả phí đều có sẵn trên Internet. Bạn chỉ cần tìm kiếm khóa học, sách hoặc hướng dẫn về JavaScript và bạn sẽ nhận được hàng triệu kết quả. Điều này cũng đúng với Python.Có rất nhiều khóa học tuyệt vời để bắt đầu học Python vào năm 2020 như The Python 3 BootCamp của Jose Portilla đã dạy Python cho gần triệu nhà phát triển. Đây là một khóa học tuyệt vời và nếu bạn muốn học Python, tôi thực sự khuyên bạn nên tham gia khóa học này trên Udemy. Nó cũng rất tiết kiệm chi phí vì bạn có thể nhận được khóa học này chỉ với $10 đến $12 khi bán hàng chớp nhoáng của Udemy diễn ra hàng tháng.
Similarly, there are a lot of great JavaScript books and courses available online which you can take to learn JavaScript by yourself. If you ask me, I would recommend The Complete JavaScript Course 2023: Build Real Projects by Jonas Schemdtmann on Udemy.
This is a project-based course which is probably the best way to learn a new programming language or technology and you will build not one but several real projects while using modern ES5 and ES6 JavaScript syntax.
More than 270,000 students have benefitted from this course which talks about its quality and you can get it for just $10. I highly recommend this course to anyone learning JavaScript in 2023.
Vì vậy, tài nguyên chắc chắn không phải là vấn đề nhưng nếu bạn đang tìm kiếm một số tài nguyên được quản lý chặt chẽ hơn thì bạn có thể xem danh sách các khóa học Python tốt nhất và các khóa học JavaScript tốt nhất này.
3. Cộng đồng
Again, both JavaScript and Python have a huge and strong community on the Web. You can get help in StackOverflow where thousands of Python and JavaScript developers are always online to help you at any hour of the day.The same goes for other community websites like Reddit which has a big JavaScript and Python subreddit for discussion, help, and guidance. What this means is that even if you are stuck somewhere in your journey, you are not alone, they are people and community there to help you out.
4. Công cụ
When I learn a new programming language, one thing I always look for is the tools around that. For example, just assume if you have to work without Eclipse or IntelliJIDEA in Java, it will be a nightmare, even for developers who have started learning Java with Notepad and DOS editors.These IDEs play a massive role in software development and learning, and fortunately, both JavaScript and Python are lucky on the tool side.
You can use IDEs like Visual Studio Code and Sublime for JavaScript and IPython/Jupyter, PyCharm for writing Python programs.
5. Khung, Thư viện và API
Apart from tools, Libraries and APIs are other things that make a programming language usable and popular. One of the main reasons for Python's explosive growth was the kind of library it possesses. Just imagine Python without Pandas, TensorFlow, Django, and Flask framework.They will not just help you to become productive and deliver quickly but also prevent you from re-inventing the wheel. I still remember those days where every single project I have worked on in Java had its own proprietary API, doing the same thing again and again.
Open-source libraries have helped a lot, so choose a programming language that has rich API and library support.
At this point, I feel, Python just edged ahead with JavaScript because it has better library support across functional areas but JavaScript is also not behind and frameworks like Node.js, React, Angular and jQuery still rule the Web.
Cuối cùng, cái nào tốt hơn để học Viết mã?
Như bạn đã thấy, cả Python và JavaScript đều là những ngôn ngữ lập trình tuyệt vời và chúng cũng phù hợp cho người mới bắt đầu. Chúng cũng dễ học, trưởng thành có một cộng đồng mạnh mẽ và một số lượng lớn thư viện phổ biến cho phép bạn làm tất cả những điều bạn muốn phát triển.Vì vậy, lựa chọn là khó khăn nhưng giống như nhiều thứ, trong cuộc sống, sự lựa chọn thực sự phụ thuộc vào mục tiêu của bạn. Nếu bạn có thể trả lời các câu hỏi như tại sao bạn học Lập trình? . Chỉ cần học nó. Nó có các khung giao diện người dùng tốt nhất như Angular, Reacts và Vue. js mà còn hỗ trợ phụ trợ mạnh mẽ dưới dạng Node. js.
As per my thoughts, if you want to become a Web Developer then there is no better programming language than JavaScript. Just learn it. It has the best front-end frameworks like Angular, Reacts, and Vue.js but also strong backend support in form of Node.js.
Mặt khác, nếu bạn muốn học Khoa học dữ liệu và Học máy thì hãy chọn Python vì nó phát triển hơn trong không gian đó và có cộng đồng lớn hơn cũng như các thư viện phổ biến để hỗ trợ bạn.
Và, nếu bạn là sự kết hợp của cả hai như bạn muốn làm Phát triển web ngay bây giờ và Học máy sau này hơn là học Python. IMHO, Python là ngôn ngữ lập trình chính tốt nhất và mọi nhà phát triển phần mềm nên học nó.
Và, hình ảnh này từ Felixx tổng kết nó một cách độc đáo với lời khuyên rằng "Nếu bạn muốn tham gia lập trình, đừng bắt đầu với JavaScript"
Best Python and JavaScript Learning Resources in 2023
Có rất nhiều tài nguyên miễn phí và trả phí có sẵn trực tuyến như sách, khóa học và hướng dẫn nhưng tôi khuyên bạn nên chọn một khóa học từ danh sách này và một cuốn sách thay vì xem qua các tài nguyên khổng lồ và lãng phí nhiều thời gian.Đây là một trong những lỗi phổ biến nhất mà người mới bắt đầu mắc phải và bạn phải tránh khi học Python quá nhanh. Một khóa học giúp bạn bắt kịp tốc độ một cách nhanh chóng và một cuốn sách cung cấp kiến thức chuyên sâu có thẩm quyền nhất.
Vì vậy, nếu bạn muốn học Python, đây là một số tài nguyên mà tôi đề xuất, bao gồm sách và khóa học.
- Chương trình đào tạo Python 3
- Tự động hóa những thứ nhàm chán với Python
- 10 khóa học Python miễn phí
- 10 cuốn sách Python miễn phí
- Nguyên tắc cơ bản về Python trên Pluralsight
Đây là một số khóa học và sách trực tuyến tốt nhất để học Python vào năm 2023 và hơn thế nữa. Như tôi đã đề xuất, hãy chọn một cuốn sách và một khóa học để bắt đầu và tham gia khóa học thực hành nơi bạn thực sự xây dựng một dự án.