Dengan pertumbuhan yang besar dalam kepentingan , dan Sains Data dalam industri perisian atau syarikat perkhidmatan perisian, dua bahasa telah muncul sebagai bahasa yang paling baik bagi para pembangun.Perbandingan pada R vs Python akan memberi anda pengetahuan yang jelas mengenaidua bahasa yang paling popular dan digemari bagi para saintis data dan penganalisis data.Ini R vs Python blog akan memberi anda gambaran lengkap mengenai bahasa dalam urutan berikut:
- Pengenalan R & Python
- Faktor Perbandingan
- Kemudahan Belajar
- Kepantasan
- Keupayaan pengendalian data
- Grafik & Visualisasi
- Kelenturan
- Indeks Populariti
- Senario Pekerjaan
- Komuniti & Sokongan Pelanggan
Pengenalan R & Python
R dianggap sebagai bahasa pengaturcaraan terbaik bagi mana-mana ahli statistik kerana memiliki katalog kaedah statistik dan grafik yang luas. sebaliknya, boleh melakukan kerja yang hampir sama R tetapi disukai oleh para saintis data atau penganalisis data kerana kesederhanaan dan prestasinya yang tinggi. R adalah bahasa skrip yang kuat dan sangat fleksibel dengan bank komuniti dan sumber daya yang kuat sedangkan Python adalah bahasa berorientasikan objek yang banyak digunakan dan mudah dipelajari dan disebat.
Jadi mari kita teruskan dengan perbandingan pada R vs Python dan lihatlah faktor perbandingan.
Faktor Perbandingan
R diperkenalkan untuk analisis data sedangkan dikembangkan sebagai bahasa tujuan umum. Yang pertama lebih disukai untuk analisis hoc dan meneroka set data sedangkan yang terakhir sesuai untuk manipulasi data dan tugas berulang.
Mari kita lihat faktor kami akan menggunakan untuk perbandingan pada R vs Python:
| Faktor Perbandingan | R | Python |
| Kemudahan Belajar | ||
| Kepantasan | ||
| Keupayaan Pengendalian Data | ||
| Grafik & Visualisasi | ||
| Kelenturan | ||
| Populariti | ||
| Senario Pekerjaan | ||
| Sokongan Komuniti |
Kemudahan Belajar
R mempunyai keluk pembelajaran yang curam dan orang yang mempunyai kurang atau tidak ada pengalaman dalam pengaturcaraan menemuinya sukar pada permulaan. Sebaik sahaja anda memahami bahasa, tidak sukar untuk difahami.
Python menekankan pada produktiviti dan kebolehbacaan kod yang menjadikannya salah satu pengaturcaraan termudah bahasa. Ia lebih disukai kerana kemudahan pembelajaran dan pemahamannya.
Kepantasan
R ialah a Level rendah bahasa pengaturcaraan yang memerlukan kod yang lebih panjang untuk prosedur mudah. Ini adalah salah satu sebab untuk kelajuan berkurang .
Python adalah tahap tinggi bahasa pengaturcaraan dan masih menjadi pilihan untuk membina kritikal pantas aplikasi.
Keupayaan Pengendalian Data
R sesuai untuk analisis kerana sebilangan besar pakej , ujian yang mudah digunakan dan kelebihan menggunakan formula. Tetapi ia juga dapat digunakan untuk analisis data asas tanpa pemasangan pakej apa pun.
Tdia pakej Python untuk analisis data menjadi isu tetapi ini bertambah baik dengan versi terkini. Numpy dan Pandas digunakan untuk analisis data di Python. Ia juga sesuai untuk pengiraan selari.
Grafik & Visualisasi
Data visual difahami dengan cekap dan lebih berkesan daripada nilai mentah. R terdiri daripada banyak pakej yang memberikan keupayaan grafik yang maju .
Visualisasi penting semasa memilih perisian analisis data dan Python mempunyai beberapa perpustakaan visualisasi yang menakjubkan.Ia mempunyai lebih banyak bilangan perpustakaan tetapi mereka kompleks dan memberikan output yang kemas.
Kelenturan
Ia adalah mudah untuk digunakan formula kompleks dalam R dan juga ujian statistik dan model mudah didapati dan mudah digunakan.
Python adalah bahasa yang fleksibel ketika membina sesuatu dari awal. Ini juga digunakan untuk skrip laman web atau aplikasi lain.
Populariti
Sekarang jika kita melihat populariti kedua-dua bahasa, mereka bermula dari tahap yang sama satu dekad yang lalu tetapi Python menyaksikan pertumbuhan yang besar dalam populariti dan menduduki tempat pertama pada tahun 2016 berbanding R yang menduduki tempat ke-6 dalam senarai.
Python pengguna adalah lebih setia dengan bahasa mereka jika dibandingkan dengan pengguna yang terakhir kerana peratusan beralih dari R ke Python dua kali lebih besar daripada Python ke R.
Senario Pekerjaan
Syarikat perisian lebih cenderung kepada teknologi seperti , dan Data besar yang menjelaskan pertumbuhan permintaan pemaju Python. Walaupun, kedua-dua bahasa dapat digunakan untuk statistik dan analisis ,Python mempunyai kelebihan sedikit berbanding yang lain kerana kesederhanaan dan kedudukannya lebih tinggi dalam trend pekerjaan.
Sokongan & Komuniti Pelanggan
Perisian komersial biasanya menawarkan sokongan pelanggan berbayar tetapi R dan Python tidak mempunyai sokongan perkhidmatan pelanggan yang bermaksud anda sendiri jika anda menghadapi masalah. Kedua-dua bahasa mempunyai komuniti dalam talian untuk mendapatkan bantuan. Python mempunyai sokongan masyarakat yang lebih besar berbanding dengan R.
Sekarang dengan ini kita sampai pada akhir perbandingan pada R vs Python. Kedua-dua bahasa memberikan pertarungan secara langsung dalam dunia sains data dan analisis data. Tetapi Python muncul sebagai pemenang dari keduanya kerana populariti dan kesederhanaannya dalam menulis kod.
Sekarang setelah anda memahami perbandingan antara R & Python, lihat & oleh Edureka, sebuah syarikat pembelajaran dalam talian yang dipercayai dengan rangkaian lebih daripada 250,000 pelajar berpuas hati yang tersebar di seluruh dunia.
Latihan Pensijilan Python akan membantu anda memperoleh kepakaran dalam Analisis Kuantitatif, perlombongan data, dan penyampaian data untuk melihat lebih banyak angka dengan mengubah kerjaya anda menjadi peranan Saintis Data.
Analisis Data dengan latihan R akan membantu anda memperoleh kepakaran dalam Pengaturcaraan R, Manipulasi Data, Analisis Data Eksploratori, Visualisasi Data, Perlombongan Data, Regresi, Analisis Sentimen dan menggunakan R Studio untuk kehidupan nyatakajian kes di Runcit, Media Sosial.
pernyataan goto c ++