Tôi nên học python hay r cho khoa học dữ liệu?

Thế giới đang hướng tới kỳ quan công nghệ tiếp theo. Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo là những người dẫn đầu điều này từ phía trước. Hai điều này đang mang lại sự sống cho những điều mà chúng ta chưa từng tưởng tượng là sự thật. Nếu bạn biết về thế giới này, thì bạn cũng biết về hai ngôn ngữ lập trình luôn là vấn đề được quan tâm và tranh luận

R và Python là ngôn ngữ lập trình và cả hai ngôn ngữ này đều giống nhau về một số điểm. Chúng được tải xuống và sử dụng miễn phí; . Hãy xem những ngôn ngữ này là gì và cách sử dụng của chúng

Mục lục

buổi bieu diễn

• Trăn là gì?
• Ưu điểm của Python
• Nhược điểm của Python
• R là gì?
• Ưu điểm của lập trình R
• Nhược điểm của R
• Sự khác biệt chính
• Python đấu với R. So sánh đầy đủ
• Sự kết luận
• Các câu hỏi thường gặp
• Tài nguyên bổ sung

Trăn là gì?

Trăn là gì?

Python là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng cấp cao được thông dịch. Nó đi kèm với cấu trúc dữ liệu tích hợp, gõ động (một quy trình trong đó kiểm tra kiểu được thực hiện trong thời gian chạy) và liên kết (ánh xạ các đối tượng khác nhau với nhau), khiến nó trở thành ngôn ngữ hàng đầu được sử dụng để phát triển ứng dụng. Cú pháp Python đơn giản, dễ đọc và dễ học

Bối rối về công việc tiếp theo của bạn?

Trong 3 bước đơn giản, bạn có thể tìm thấy lộ trình nghề nghiệp được cá nhân hóa của mình trong lĩnh vực Phát triển phần mềm MIỄN PHÍ

Mở rộng trong thẻ mới

Trình thông dịch Python và các thư viện được phân phối miễn phí. Các lập trình viên yêu thích Python vì nó giúp họ tăng hiệu quả viết mã. Vì nó là một ngôn ngữ thông dịch nên việc gỡ lỗi chương trình trở nên rất dễ dàng. Nó bao gồm các thư viện như Scikit, Keras, Tensorflow, Matplotlib, NumPy, Pandas, v.v. , cung cấp các chức năng phức tạp. Việc bổ sung Jupyter Notebook, một ứng dụng web để chia sẻ mã trực tiếp, giúp các giải thích về khoa học dữ liệu trở nên mượt mà

Ưu điểm của Python

Tính linh hoạt. Ngôn ngữ là một trong những ngôn ngữ linh hoạt nhất. Nó gọn gàng, không phức tạp để sử dụng và có cấu trúc tốt. Tính linh hoạt của Python giúp phân tích dữ liệu khám phá không gặp rắc rối. Python là hướng đối tượng, nhưng nó thực hiện quá trình chuyển đổi sang các tính năng chức năng cho phép chính nó chuyển sang các mô hình lập trình khác nhau

Mã nguồn mở. Python có thể được tải xuống dễ dàng. Nó có một trong những diễn đàn hỗ trợ tích cực nhất và bất kỳ ai cũng có thể đóng góp để cải thiện các thư viện và chức năng của chúng

thư viện. Python có nhiều thư viện cần thiết để thực hiện các chức năng chính liên quan đến khoa học dữ liệu

Năng suất. Khả năng tích hợp và kiểm soát của nó tăng cường và tiết kiệm rất nhiều thời gian.
Có thể nhúng. Mã Python có thể nhúng được. Mã Python có thể được tích hợp với các ngôn ngữ lập trình khác như C ++.

Nhược điểm của Python

Tốc độ, vận tốc. Python là một ngôn ngữ được giải thích và do đó tương đối chậm hơn các ngôn ngữ lập trình khác

Môi trường di động. Python không phù hợp với môi trường Android và iOS. Các nhà phát triển cho rằng đó là ngôn ngữ yếu trong một môi trường như vậy. Tuy nhiên, nó có thể được sử dụng với những nỗ lực bổ sung

tiêu thụ bộ nhớ. Python tiêu thụ một lượng RAM đáng kể. Quá trình trở nên chậm hơn khi cần truy cập nhiều đối tượng hơn

Lớp truy cập cơ sở dữ liệu. Các lớp truy cập cơ sở dữ liệu của Python kém phát triển so với Kết nối cơ sở dữ liệu Java (JDBC) và Kết nối cơ sở dữ liệu mở (ODBC), khiến nó trở thành một kết nối cơ sở dữ liệu ít được sử dụng hơn

xâu chuỗi. Luồng hoặc luồng của nhiều chức năng cùng một lúc là một nhược điểm trong Python do Khóa thông dịch viên toàn cầu (GIL) của nó

---

R là gì?

Trăn là gì?

R là ngôn ngữ lập trình để phân tích thống kê hoặc tính toán và đồ họa. R đi kèm với một loạt các kỹ thuật thống kê như mô hình tuyến tính, mô hình phi tuyến tính, kiểm tra thống kê, phân cụm, v.v. Một trong những điểm mạnh của R là dễ dàng tạo ra một biểu đồ, bao gồm các ký hiệu và công thức toán học

R có sẵn dưới dạng phần mềm miễn phí. Nó biên dịch và hoạt động trên UNIX, Windows và macOS. R cho phép các lập trình viên thêm chức năng bổ sung bằng cách xác định các chức năng dành riêng cho người dùng. Đối với các tác vụ chuyên sâu, người dùng có thể liên kết mã C và C++ trong thời gian chạy. R có thể được mở rộng với các ngôn ngữ khác như C++ bằng các gói

Ưu điểm của lập trình R

Mã nguồn mở. R là một ngôn ngữ mã nguồn mở và được tải xuống và sử dụng miễn phí. Người ta cũng có thể đóng góp bằng cách tối ưu hóa mã nguồn của nó

Nền tảng độc lập. R độc lập với nền tảng và có thể hoạt động trên tất cả các hệ điều hành như UNIX, Windows và Mac

sắp xếp dữ liệu. Thông qua các gói của nó như readr và dplyr, R có khả năng chuyển đổi mã lộn xộn thành mã có cấu trúc

Cốt truyện và đồ thị. Thông qua ggplot và plotly, R tạo ra các biểu đồ hấp dẫn với các ký hiệu và công thức

gói sẵn có. R có nhiều gói dành riêng cho việc phát triển các dự án học máy, phân tích dữ liệu và thống kê

Nhược điểm của R

Kỉ niệm. R tiêu thụ nhiều bộ nhớ hơn vì tất cả các đối tượng được lưu trữ trong bộ nhớ vật lý. Theo thời gian, khi chương trình có dữ liệu lớn hơn, quá trình sẽ chậm lại

Bảo vệ. R thiếu bảo mật cơ bản khiến việc nhúng vào các ứng dụng web trên thực tế trở nên khó khăn

Khó học. Không giống như Python, R là một ngôn ngữ phức tạp và khó cho người mới bắt đầu học

Thời gian chạy chậm. R là một ngôn ngữ xử lý chậm. So với các ngôn ngữ khác như MATLAB và Python, sẽ mất nhiều thời gian hơn để đưa ra kết quả

Xử lý dữ liệu. Xử lý dữ liệu trong R rất tẻ nhạt vì nó yêu cầu tất cả dữ liệu phải ở một nơi. Nó không lý tưởng cho Dữ liệu lớn. Tuy nhiên, nó có tích hợp giúp xử lý dễ dàng hơn một chút

---

Sự khác biệt chính

Python và R là những ngôn ngữ ưa thích trong Khoa học dữ liệu, Phân tích dữ liệu, Học máy, v.v. Mặc dù chúng được sử dụng cho các mục đích tương tự nhưng chúng khác nhau. R chủ yếu tập trung vào phần thống kê của dự án trong khi Python linh hoạt trong các tác vụ phân tích dữ liệu và sử dụng

R là một công cụ mạnh mẽ để trực quan hóa dữ liệu dưới dạng biểu đồ. Khó sử dụng R trong môi trường sản xuất do các công cụ sản xuất chưa phát triển của nó, trong khi Python dễ dàng tích hợp với môi trường làm việc phức tạp

Xem xét hiệu suất, Python là một lựa chọn tốt hơn vì nó chạy nhanh hơn trong mọi môi trường so với R. Tuy nhiên, cả hai ngôn ngữ đều được người hâm mộ yêu thích để mọi người làm việc tùy thuộc vào cách sử dụng của họ

---

Python đấu với R. So sánh đầy đủ

Sự khác biệt giữa Lập trình Python và RPythonRPython là ngôn ngữ có mục đích chung được sử dụng để triển khai và phát triển các dự án khác nhau. Python có tất cả các công cụ cần thiết để đưa một dự án vào môi trường sản xuất. R là ngôn ngữ thống kê được sử dụng để phân tích và biểu diễn trực quan dữ liệu. Python phù hợp hơn cho học máy, học sâu và các ứng dụng web quy mô lớn. R phù hợp cho việc học thống kê có các thư viện mạnh mẽ để thử nghiệm và khám phá dữ liệu. Python có rất nhiều thư viện. Tuy nhiên, có thể phức tạp để hiểu tất cả chúng. R có ít thư viện hơn so với Python và rất dễ biết. Python có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau như xây dựng giao diện người dùng đồ họa, phát triển trò chơi, v.v. , mặc dù là một ngôn ngữ hướng đối tượng. Cùng với lập trình hướng đối tượng, R cũng có thể được sử dụng để phát triển âm nhạc. Python có cú pháp đơn giản và dễ học. R có cú pháp tương đối phức tạp và đường cong học tập không đơn giản. Các gói thống kê Python kém hiệu quả hơn. Các gói thống kê của R rất mạnh. Python chủ yếu được sử dụng khi phân tích dữ liệu cần được tích hợp với các ứng dụng web. R thường được sử dụng khi tác vụ phân tích dữ liệu yêu cầu tính toán (phân tích) và xử lý độc lập. Python có thể được sử dụng để xây dựng các ứng dụng từ đầu. R có thể được sử dụng để đơn giản hóa các vấn đề toán học phức tạp. Có rất nhiều IDE python có sẵn để lựa chọn, một vài trong số đó là Jupyter Notebook, Spyder, Pycharm, v.v. Một số IDE cho ngôn ngữ R là RStudio, StatET, v.v. Python phổ biến hơn và có cơ sở người dùng rộng lớn. Người dùng chính của python bao gồm các nhà phát triển và lập trình viên. R ít phổ biến hơn đối với người dùng. Người dùng của nó bao gồm các nhà khoa học và Nghiên cứu & Phát triển, những người thường xuyên dựa vào phân tích dữ liệu

---

Sự kết luận

Nó gây tranh cãi khi nói đến việc sử dụng Python và R. Cả hai ngôn ngữ này đều có những ưu điểm và nhược điểm. Python được rất nhiều người sử dụng cho nhiều người, nhưng R cũng đang được sử dụng. Python được sử dụng cho nhiều tính năng và R được sử dụng chủ yếu cho thống kê. Nó phụ thuộc vào người dùng để chọn ngôn ngữ dựa trên yêu cầu

R có tốt hơn Python cho khoa học dữ liệu không?

Tôi nên học R hay Python trước?

Tôi nên học Python hay R cho khoa học dữ liệu Reddit?

R có tốt hơn Python không?