Python vs R để phân tích dữ liệu
|
Python đã trở thành ngôn ngữ phổ biến cho khoa học dữ liệu và học máy vì nó cung cấp nhiều công cụ để xây dựng đường dẫn dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và tạo bảng điều khiển tương tác thông minh và trực quan
R là một ngôn ngữ lập trình khác đã trở nên vô cùng phổ biến trong thập kỷ qua. Ban đầu được thiết kế cho tính toán thống kê, ngày nay nó được sử dụng cho khoa học dữ liệu và máy học Show
Hãy đi sâu vào và xem xét sự khác biệt giữa hai ngôn ngữ lập trình phổ biến trong học máy và khoa học dữ liệu. R hay Python?Cả hai ngôn ngữ đều cung cấp các khả năng tương tự nhưng khác nhau về cú pháp, thư viện và hỗ trợ cộng đồng. Ví dụ: R có nhiều gói dành cho khoa học dữ liệu, học máy và thống kê, trong khi Python cung cấp ít tùy chọn hơn. R khó học hơn Python một chút, nhưng nó cũng mạnh hơn nhiều khi bạn đã nắm bắt được nó. Mặt khác, Python dễ sử dụng hơn, nhưng nó không cung cấp mức sức mạnh tương đương Cả hai ngôn ngữ đều cung cấp các tính năng và công cụ tương tự cho các nhà khoa học dữ liệu. Sự khác biệt chính giữa chúng là về cú pháp và hỗ trợ cộng đồng. Ví dụ, R có cơ sở người dùng lớn và được nhiều nhà lãnh đạo ngành sử dụng, nhưng nó thiếu một số tiêu chuẩn và thực tiễn tốt nhất có trong Python. Mặt khác, Python có cơ sở người dùng nhỏ hơn và ít ngành công nghiệp áp dụng hơn, nhưng cơ sở người dùng và cộng đồng của nó đang phát triển nhanh chóng Phân tích dữ liệu. R hay Python?Lựa chọn giữa R và Python phụ thuộc vào loại nhà khoa học dữ liệu mà bạn muốn trở thành. R là lựa chọn tốt nhất khi bạn tập trung vào số liệu thống kê và xác suất. Nó có một cộng đồng lớn các nhà thống kê có thể trả lời câu hỏi của bạn. Tuy nhiên, nếu bạn muốn phát triển các ứng dụng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, Python là lựa chọn tốt nhất của bạn. Nó có một hệ sinh thái các nhà phát triển rộng lớn hơn và dễ dàng tìm thấy những người sẵn sàng cộng tác với bạn hơn Python khác với ngôn ngữ R như thế nào?Sự khác biệt chính giữa Python và R
Python có giống với R trong Cú pháp không?Không thật sự lắm. Hai ngôn ngữ có một số điểm tương đồng, nhưng chúng rất khác nhau Ví dụ, Python có các lớp giống như các đối tượng trong Java hoặc C++, trong khi R sử dụng vectơ, ma trận và mảng. Python cũng có nhiều hàm dựng sẵn, trong khi R chỉ có một số Cũng cần lưu ý rằng Python là hướng đối tượng, nghĩa là các đối tượng có thể được tạo và thao tác bằng cách sử dụng các hàm, giúp viết mã hoạt động cùng nhau dễ dàng hơn. Tôi nên học R hay Python nếu tôi muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu?Lựa chọn giữa R và Python phụ thuộc chủ yếu vào loại kiến thức lập trình mà bạn đã có. Nếu bạn chưa từng lập trình bao giờ, có lẽ bạn nên bắt đầu với Python. Nó có một cú pháp đơn giản và dễ nhận. Tuy nhiên, nếu bạn đã quen thuộc với Java, C++ hoặc các ngôn ngữ tương tự, bạn có thể thấy R dễ nắm bắt hơn Cả hai ngôn ngữ đều là lựa chọn tuyệt vời cho các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng. Sự lựa chọn giữa chúng cũng phụ thuộc vào loại khoa học dữ liệu bạn muốn theo đuổi. R rất tốt cho tính toán và phân tích thống kê, trong khi Python dễ sử dụng và dễ đọc hơn. Nếu bạn muốn tập trung vào các công nghệ mới và mới nổi như máy học (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI), cả R và Python đều cung cấp nhiều tùy chọn để tối ưu hóa trải nghiệm của bạn. Python có tốt cho Machine Learning không?Python đã trở thành một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất để phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML). Với cú pháp đơn giản, hệ sinh thái thư viện rộng lớn và cộng đồng các nhà phát triển đa dạng, Python cung cấp một cách tiếp cận phản xạ tốt hơn nhiều cho các nhà phát triển mới bắt đầu. Ngôn ngữ này rất linh hoạt và thư viện tiêu chuẩn của nó bao gồm các mô-đun cho mọi thứ, từ xử lý hình ảnh đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên Học máy là một ứng dụng phổ biến cho Python. Nó đã trở thành tiêu chuẩn mới cho nhiều công ty vì nó cho phép họ xây dựng các giải pháp nhanh chóng mà không cần đầu tư vào cơ sở hạ tầng tốn kém. Sự sẵn có của các thư viện như scikit-learning, TensorFlow và Keras giúp dễ dàng xây dựng các mô hình từ đầu R có tốt cho Machine Learning không?Học máy là một trong những lĩnh vực thú vị nhất trong khoa học máy tính hiện nay. Khả năng xây dựng các hệ thống thông minh từ đầu bằng thuật toán có tiềm năng to lớn để biến đổi các ngành như chăm sóc sức khỏe, tài chính, sản xuất và vận tải Tuy nhiên, nó đòi hỏi rất nhiều kiến thức và kỹ năng lập trình. Không dễ tìm được người biết thống kê và lập trình đủ tốt để xây dựng các mô hình áp dụng R cung cấp một môi trường tuyệt vời để thực hiện loại công việc này. Nó miễn phí, được sử dụng rộng rãi và có một cộng đồng sôi động đang phát triển Python được sử dụng như thế nào trong AI?Trí tuệ nhân tạo đã phát triển theo cấp số nhân kể từ khi ra đời vào những năm 1950. Nó hiện bao gồm một loạt các công nghệ, bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, người máy và hệ thống tự trị. Nhiều nhà nghiên cứu làm việc trong lĩnh vực này sử dụng Python vì tính dễ sử dụng, thư viện mô-đun phong phú và các công cụ mạnh mẽ để phát triển ứng dụng Cách phổ biến nhất để sử dụng Python trong AI là thông qua học máy. Điều này liên quan đến việc đào tạo máy tính để nhận ra các mẫu trong lượng lớn dữ liệu. Nó được sử dụng trong mọi thứ, từ nhận dạng hình ảnh đến xử lý giọng nói R được sử dụng như thế nào trong AI?Trường hợp sử dụng tốt nhất cho R trong trí tuệ nhân tạo (AI) là khả năng thực hiện các tác vụ học máy. Điều này bao gồm nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích tình cảm. Bạn có thể sử dụng nó để xây dựng các mô hình dự đoán, một quy trình được gọi là “học có giám sát. ” Ngôn ngữ R đã trở nên phổ biến vì nó cho phép các nhà nghiên cứu dễ dàng kết hợp các kỹ thuật học máy khác nhau vào một chương trình duy nhất. Nó cũng cung cấp một cách đơn giản để chia sẻ mã giữa các nhà nghiên cứu Tham gia với chúng tôi trong cuộc cách mạngChưa bao giờ có thời gian tốt hơn để bắt đầu học các kỹ năng mới. Các công nghệ mới nổi đang cách mạng hóa cách chúng ta làm việc, vui chơi và sinh sống. Những đổi mới trong khoa học dữ liệu và học máy cho phép chúng ta khám phá những điều sâu thẳm nhất trong tâm trí con người để tạo ra điều gì đó mới mẻ và tràn đầy sinh lực. Học những môn này giúp bạn hiểu sâu hơn về thế giới xung quanh và cung cấp nguồn kiến thức để khám phá những lĩnh vực mới và đột phá công nghệ Vườn ươm dữ liệu cung cấp một bootcamp đào tạo chuyên sâu cung cấp các công cụ bạn cần để thành công với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu. Bạn sẽ có được kinh nghiệm thực hành khi làm việc trong các dự án thực tế và áp dụng những gì bạn đã học được trong chương trình giảng dạy của chúng tôi để giải quyết các vấn đề trong công việc của bạn hoặc cho khách hàng. Chương trình giảng dạy của chúng tôi bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dự đoán, trực quan hóa dữ liệu, v.v. Chúng tôi cũng hợp tác với các tổ chức hàng đầu để sắp xếp các sinh viên tốt nghiệp được đào tạo chuyên sâu của chúng tôi. Các đối tác tuyển dụng của chúng tôi công nhận chất lượng đào tạo chuyên gia của chúng tôi và biến chúng tôi thành nguồn lực của họ để cung cấp các ứng viên chất lượng, có năng lực trong toàn ngành Hãy xem các chương trình chúng tôi cung cấp để giúp bạn đạt được ước mơ của mình
Đăng ký Bootcamp dữ liệu của chúng tôi ngay hôm nay Facebook Twitter Linkedin Youtube
Bài Viết Blog Liên Quan
Chưa sẵn sàng cho một Bootcamp?Tìm hiểu cách bạn có thể chuẩn bị cho một chương trình đào tạo khoa học dữ liệu và tìm hiểu các bước bạn có thể thực hiện để tìm một chương trình đào tạo phù hợp nhất cho mục tiêu nghề nghiệp của mình Đọc thêm " Scikit-học vs. Số liệu thống kêMô hình. Cái nào, tại sao, và như thế nào?StatsModels & Scikit-learning là hai gói phổ biến để làm việc với số liệu thống kê và học máy trong Python. Tìm hiểu thêm về từng loại từ Vườn ươm dữ liệu Đọc thêm "SQLite vs Pandas. Điểm chuẩn hiệu suấtSQLite và pandas là hai công cụ thao tác dữ liệu phổ biến, nhưng SQLite chọn và lọc dữ liệu nhanh hơn trong khi pandas tham gia và tải dữ liệu nhanh hơn R có tốt hơn Python không?Một lợi thế cho R nếu bạn định tập trung vào các phương pháp thống kê. Thứ hai, nếu bạn muốn làm nhiều hơn số liệu thống kê, giả sử khả năng triển khai và khả năng tái tạo, thì Python là lựa chọn tốt hơn. R phù hợp hơn cho công việc của bạn nếu bạn cần viết báo cáo và tạo bảng điều khiển
R hay Python tốt hơn cho phân tích kinh doanh?Python là công cụ tốt nhất để tích hợp và triển khai Machine Learning, nhưng không dành cho phân tích kinh doanh . R dành cho các học giả, học giả và nhà khoa học. R được thiết kế để trả lời các bài toán thống kê, học máy và khoa học dữ liệu.
R hay Python nhanh hơn cho dữ liệu lớn?R vs Python cho Khoa học dữ liệu. Tốc độ, vận tốc
. Python là ngôn ngữ cấp cao hiển thị dữ liệu ở tốc độ cao hơn nhiều. Vì vậy, khi nói đến tốc độ - không có Python nào vượt qua được . |
