Thành thật mà nói - Sr. Chi phí Kế toán MGR tại đây. Nhóm của tôi đã bị tước từ Excel vào SQL World In202. Trên thực tế, tôi biết tôi có đến tháng 12 năm 2022 để chuyển chúng từ SQL sang một số định thức Python hoặc mọi quy trình chúng tôi sẽ thất bại với khối lượng dữ liệu tuyệt vời. Cho dù chúng tôi tổng hợp dữ liệu trong SQL như thế nào, tôi cũng có thể nhận được ít hơn 50 mẫu hàng dữ liệu trước khi buộc phải vào Excel
Nội dung chính Hiển thị
- Điều gì tốt hơn cho tài chính r hay trăn?
- Python có đáng học để kế toán không?
- R hay Python có tốt hơn cho phân tích kinh doanh không?
- R tốt nhất cho tài chính?
Chúng tôi đang xem xét việc nhảy vào các dạng Python khác nhau vì Oracle có thể giải quyết các vấn đề của chúng tôi khi chúng tôi [một mình trong nhóm của tôi] đang chi 400k mỗi năm trên nền tảng. Nếu bạn muốn ở trong một công cụ dữ liệu lớn, SQL là số 1, thì Tableau hoặc công cụ trực quan khác, thì Python
Python đã rất tuyệt vời đối với công cụ loại bỏ web và hóa đơn cho API thành Công cụ Oracle nhưng tôi phải đưa nhóm của mình ra khỏi Excel và Vlookups
Nếu bạn muốn bắt đầu một cuộc tranh luận giữa hai nhà khoa học dữ liệu tài chính, hãy hỏi họ ngôn ngữ mã hóa nào họ thích sử dụng. R hay Python? . Nhưng ai đúng?
R bây giờ là ngôn ngữ được sử dụng tốt nhất cho khoa học dữ liệu
Theo truyền thống R là phổ biến hơn trong cộng đồng khoa học dữ liệu, do sự phổ biến của nó trong các trường đại học. Do đó, nhiều nhà khoa học tân tiến dữ liệu đã sử dụng R trong MSC hoặc Tiến sĩ của họ, thực sự tôi lần đầu tiên tôi đã tự mình sử dụng ngôn ngữ khi hoàn thành luận án bổ sung của mình
Tuy nhiên, Python đã bắt kịp. Năm 2016 R là ngôn ngữ phổ biến nhất trong số các nhà khoa học dữ liệu, với Python đứng thứ hai. Vào năm 2018, các vị trí của họ đã bị đảo ngược, với hai phần ba số người trả lời khảo sát thích Python, vì vậy với 49% cho R
R luôn có các gói tốt nhất
Trong lịch sử R đã có rất nhiều gói để phân tích và trực quan hóa hệ thống kê. Biến thư viện phổ biến bao gồm dplyr, sở thú và ggplot2; . Python đã chậm lại để bắt kịp, nhưng hiện có rất nhiều gói có sẵn cho các nhà khoa học dữ liệu vừa ngủ, như gấu trúc, scipy và matplotlib
Thật dễ dàng để viết mã xấu trong R & NBSP;
R được trích dẫn rộng rãi là khó học nếu bạn quen với các ngôn ngữ chính hệ thống hơn. Ngoài ra, trong thử nghiệm của tôi, rất dễ dàng để viết mã xấu trong R, và phần nào dễ dàng viết Python tốt hơn. Lập trình định hướng đối tượng [OOP] trong R Special Bad. OOP in R was started as a Suy nghĩ lại, thay vì một phần không thể thiếu ngôn ngữ như trong Python
Cả R và Python đều là ngôn ngữ được nhập động. Điều này làm cho chúng ta rất linh hoạt, nhưng cũng có khả năng dễ bị lỗi. Tuy nhiên, việc đánh máy yếu trong R là đặc biệt nguy hiểm. Các chức năng R có thói quen khó chịu là trả lại các loại đối tượng bất ngờ, và sau đó quá thoải mái về việc chấp nhận loại sai như một số đối tượng. Điều này gây khó khăn cho việc giải mã lỗi, vì thông thường chương trình sẽ làm hỏng hàng ngàn dòng sau khi xảy ra lỗi thực tế
R slow than Python & NBSP;
Lập trình viên Java luôn chế độ điều chỉnh về việc làm chậm Python như thế nào. Nhưng Python vẫn nhanh hơn đáng kể so với R; . Cả hai ngôn ngữ đều có thể được tăng tốc đến một mức độ bằng cách nhúng mã C hoặc C ++, nhưng giao diện để thực hiện công việc này trong R là nhiều hơn so với Python
Python tốt hơn cho các hệ thống giao dịch
Có thể sử dụng cùng một ngôn ngữ trong môi trường nghiên cứu và sản xuất là một lợi thế lớn để phát triển nhanh chóng.   . Việc quản lý bộ nhớ trong R rất kém và các vấn đề đánh máy được cập nhật ở trên có thể dẫn đến các lỗi kỳ lạ khó giải quyết. Python dễ dàng tùy thuộc vào công việc chạy các chiến lược giao dịch trực tiếp, miễn phí là mức độ không quan trọng [trong trường hợp C ++ hoặc Java có thể là lựa chọn tốt hơn]. Nó có một số vấn đề nổi tiếng, chẳng hạn như khóa phiên bản dịch toàn cầu, nhưng nói chung, đây là một nền tảng khá mạnh mẽ để chạy mã sản xuất
Resumation is
Đối với khoa học dữ liệu thuần túy, r vẫn có lợi thế nhẹ nhàng so với Python, mặc dù khoảng cách đã thu hút đáng kể. Tuy nhiên, các ứng dụng mở rộng hơn của Python làm cho nó trở thành lựa chọn toàn diện tốt hơn. Nếu bạn bắt đầu sự nghiệp thì việc học Python cũng sẽ cung cấp cho bạn nhiều lựa chọn hơn trong tương lai
Robert Carver là người đứng đầu thu nhập cố định tại Quỹ phòng hộ chiếu AHL. Ông bắt đầu sử dụng R vào năm 2005 và chuyển sang Python vào năm 2011. Robert là tác giả của 'Giao dịch có hệ thống' và 'Danh mục đầu tư thông minh
Có một câu chuyện bí mật, tiền boa hoặc nhận xét mà bạn muốn chia sẻ? . In the first field. WhatsApp/Tín hiệu/Telegram cũng có sẵn. Chịu đựng chúng tôi nếu bạn để lại một bình luận ở cuối bài viết này. Tất cả các bình luận của chúng tôi đều được kiểm tra bởi con người. Đôi khi những người này có thể ngủ, hoặc tránh xa bàn làm việc của họ, vì vậy có thể mất một khoảng thời gian để nhận xét của bạn xuất hiện. Cuối cùng, nó sẽ - trừ khi nó gây khó chịu hoặc phỉ báng [trong trường hợp đó, nó đã thắng. ] trong trường hợp đầu tiên. Whatsapp/Signal/Telegram cũng có sẵn. Hãy đồng hành cùng chúng tôi nếu bạn để lại bình luận ở cuối bài viết này. tất cả các bình luận của chúng tôi được kiểm duyệt bởi con người. Đôi khi những người này có thể đang ngủ hoặc rời khỏi bàn làm việc của họ, vì vậy có thể mất một lúc để bình luận của bạn xuất hiện. Cuối cùng nó sẽ xảy ra – trừ khi nó gây khó chịu hoặc bôi nhọ [trong trường hợp đó nó sẽ không. ]