เนื้อหา
- R และ Python คืออะไร
- พวกเขาแตกต่างจากภาษาอื่น ๆ อย่างไร
- เหตุใดจึงใช้ในการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
- ข้อดีคืออะไร?
- ใช้เคสสำหรับ R และ Python
- อนาคตของ R และ Python ในศาสตร์ข้อมูล
- ข้อสรุป
ที่มา: Drx / Dreamstime.com
Takeaway:
R และ Python มีประโยชน์อย่างมากในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและภาษาที่จะใช้สามารถพิจารณาได้จากความต้องการของผู้ใช้เป็นหลัก
มีการถกเถียงกันอย่างเผ็ดร้อนในหัวข้อของภาษาที่เหมาะสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล: R หรือ Python คำตอบคือทั้ง ผู้คนมักจะสับสนโดยการเปรียบเทียบคุณสมบัติของ R และ Python แต่เราต้องเข้าใจว่าคุณสมบัติเพียงอย่างเดียวไม่สามารถกำหนดความเหมาะสมของภาษาใด ๆ ทั้ง R และ Python มีคุณสมบัติเฉพาะของตัวเองที่เหมาะสมกับ data data และแอพพลิเคชั่นการวิเคราะห์ อาจมีบางสถานการณ์ที่ภาษาหนึ่งต้องการมากกว่าอีกภาษาหนึ่ง แต่ไม่ได้หมายความว่าภาษาอื่นนั้นไร้ประโยชน์ (หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลดู 7 ขั้นตอนสำหรับการเรียนรู้การขุดข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูล)
R และ Python คืออะไร
R เป็นภาษาโอเพนซอร์ซซึ่งพัฒนาขึ้นในช่วงกลางทศวรรษที่ 1990 ในรูปแบบของภาษา S ได้รับการพัฒนาโดย Robert Gentleman และ Ross Ihaka มันถูกออกแบบมาเพื่อปรับปรุงประสบการณ์การเขียนโปรแกรม ปัจจุบันมีการใช้อย่างกว้างขวางเพื่อการวิจัยองค์กรและนักวิชาการ เนื่องจากมีการใช้งานในหลายสาขาจึงเป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมเชิงสถิติที่ได้รับความนิยมสูงสุด มันค่อนข้างใช้งานง่าย แต่อาจเป็นเรื่องยากเล็กน้อยสำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มเขียนโปรแกรม อย่างไรก็ตามพวกเขาสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ที่มีอยู่บนอินเทอร์เน็ต
Python ถูกสร้างขึ้นในช่วงต้นปี 1990 โดย Guido Van Rossum มันมุ่งเน้นไปที่ความสะดวกในการเขียนโปรแกรมและการปรับตัวมากขึ้น Python มีการใช้งานอย่างกว้างขวางโดยโปรแกรมเมอร์เหล่านั้นที่ต้องการควบคุมโค้ดที่ทำขึ้นเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น มันยังใช้สำหรับเทคนิคทางสถิติพิเศษในรหัสของพวกเขาเพื่อให้ทำงานได้เร็วขึ้น ภาษาการเขียนโปรแกรมใช้งานและเรียนรู้ได้ง่ายมาก นอกจากนี้ยังมีความยืดหยุ่นสูงและสามารถใช้เพื่อสร้างสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการสร้าง
พวกเขาแตกต่างจากภาษาอื่น ๆ อย่างไร
การทำงานของการวิเคราะห์ข้อมูลมีความสำคัญมากและกระบวนการต้องมีความยืดหยุ่น สำหรับขั้นตอนนี้ต้องมีการโต้ตอบมากเพื่อให้ยังคงมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตามภาษาจะต้องมีความยืดหยุ่นมากมีการโต้ตอบและใช้งานง่าย R เป็นภาษาที่ยืดหยุ่นมาก ในขณะที่ภาษาอื่น ๆ ถูกนำมาใช้เพื่อจุดประสงค์ที่แน่นอนและไม่สามารถทำงานเพื่อสิ่งอื่นใดได้ R สามารถใช้งานได้ตามวัตถุประสงค์โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาวิทยาศาสตร์
อีกสิ่งหนึ่งที่แตกต่าง R จากภาษาโปรแกรมเชิงสถิติอื่น ๆ ก็คือการโต้ตอบ R มีกลไกที่ทรงพลังมากซึ่งสามารถใช้ในการสร้างโครงสร้างข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว R เป็นสื่อกราฟิกที่ทรงพลังมากซึ่งแตกต่างจากภาษาโปรแกรมทั่วไป กราฟิกมีประโยชน์มากโดยเฉพาะในด้านสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล R สามารถใช้สร้างกราฟหลายประเภทได้อย่างง่ายดาย
Python เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล มันสามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างมากเมื่อเทียบกับภาษาเช่น Perl หรือ Ruby เนื่องจากสามารถปรับแต่งได้โดยการใช้โมดูล มันมีคุณสมบัติมากมายเช่นกัน นอกจากนี้ยังเป็นภาษากราฟิกที่ช่วยให้มีห้องสมุดภาพและช่วยในการมองเห็นกราฟและข้อมูลทางสถิติได้อย่างง่ายดาย สิ่งที่แตกต่างจากภาษาอื่นก็คือไวยากรณ์ที่ใช้งานง่าย (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรมดูที่ Scripting Languages 101)
เหตุใดจึงใช้ในการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในสาขาวิทยาศาสตร์ที่สำคัญที่สุดในปัจจุบัน หากปราศจากสิ่งนี้มันแทบจะเป็นไปไม่ได้ที่จะคาดเดาสิ่งใดและการทำนายที่ถูกต้องเป็นพื้นฐานของสังคมในปัจจุบัน ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งเป็นส่วนสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
R และ Python ทั้งสองมีคุณสมบัติมากมายที่ทำให้เหมาะกับศาสตร์ข้อมูล อย่างไรก็ตามสิ่งที่คุณควรใช้ขึ้นอยู่กับความชอบของคุณเองทั้งหมด R เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการแสดงข้อมูลแบบกราฟิกและ Python ใช้งานง่ายมาก
ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
คุณไม่สามารถพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเมื่อไม่มีใครใส่ใจคุณภาพของซอฟต์แวร์
ข้อดีคืออะไร?
มีข้อดีหลายประการทั้ง R และ Python ข้อดีอย่างหนึ่งของทั้งสองภาษานี้คือระบบการสร้างภาพกราฟิก R รองรับแพ็คเกจการสร้างภาพระดับมืออาชีพมากมายเช่น googleVis, ggvis และ rCharts แพคเกจเหล่านี้สามารถปรับแต่งเพื่อให้การแสดงกราฟิกที่สมบูรณ์แบบของข้อมูลสถิติ Python ยังมีไลบรารี่การสร้างภาพที่มีประสิทธิภาพมากมายเช่น Pygal, Seaborn และ Bokeh
สิ่งที่ทำให้ R มีประโยชน์คือระบบนิเวศ ทั้งสองภาษาเหล่านี้มีชุมชนที่ทำงานอยู่ตลอดเวลาซึ่งยินดีให้ความช่วยเหลือเสมอและทั้งสองภาษาเหล่านี้ได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับคุณสมบัติและเทคโนโลยีใหม่ ๆ ภาษาเหล่านี้เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์ที่ง่ายต่อการเรียนรู้
ใช้เคสสำหรับ R และ Python
มีกรณีการใช้งานจำนวนมากทั้ง R และ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ตัวอย่างเช่น ForecastWatch.com รวบรวมข้อมูลจากไซต์พยากรณ์อากาศต่าง ๆ และจัดอันดับเว็บไซต์ตามความแม่นยำ สิ่งนี้ช่วยให้การพยากรณ์อากาศดีขึ้นและช่วยให้นักพยากรณ์อากาศเปรียบเทียบความแม่นยำกับผู้อื่น Python ถูกใช้กับทุกส่วนของบริการนี้เนื่องจากความยืดหยุ่นของมันซึ่งมาจากความสามารถในการใช้ไลบรารีมาตรฐานจำนวนมาก
อีกกรณีการใช้งานของ Python คือใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายโซเชียลสำหรับ EZTrip.com และ Gusto.com พวกเขาต้องการระบบเพื่อช่วยลูกค้ารายงานการเดินทางของพวกเขาในขณะที่ปรับปรุงระบบการจองออนไลน์ ในขณะที่ระบบการจองที่มีอยู่ของพวกเขาทำงานได้ค่อนข้างดี แต่ก็ไม่สามารถจัดการคำขอหลาย ๆ อย่างไรก็ตามเนื่องจากมีการใช้ Python มันก็เร็วขึ้นมากเนื่องจากการวิเคราะห์ข้อมูลและการจัดการที่ดีขึ้น สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาสร้างส่วนต่อประสานกับผู้ใช้ที่ดีขึ้นตามการสืบค้นของผู้ใช้
R ยังถูกใช้งานในหลายสถานที่เช่นเว็บไซต์เครือข่ายสังคมและเว็บไซต์ระดมทุน ความสามารถในการสร้างภาพของ R ทำให้มันเป็นที่ชื่นชอบขององค์กรการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเช่นกัน ขณะนี้ R กำลังถูกใช้ในธนาคาร ANZ เพื่อวิเคราะห์ความเสี่ยงในการเชื่อถือ กำลังใช้ R เพื่อวิเคราะห์การอัพเดตสถานะจำนวนมาก
อนาคตของ R และ Python ในศาสตร์ข้อมูล
R และ Python กำลังจะมีอนาคตที่สดใสในศาสตร์ข้อมูล ทั้งภาษาโปรแกรมโอเพนซอร์ซเหล่านี้มีประสิทธิภาพมากและกำลังได้รับการพัฒนาและปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอโดยชุมชนที่ใช้งานอยู่ องค์กรนับพันทั้งเก่าและใหม่หันมาใช้โซลูชั่นเหล่านี้อย่างรวดเร็วเพราะฟรีและปรับแต่งได้มาก ภาษาเหล่านี้เข้ามาแทนที่ภาษาอื่น ๆ ที่ใช้ในศาสตร์ข้อมูลอย่างรวดเร็ว
ข้อสรุป
นักวิทยาศาสตร์หลายคนสงสัยว่าภาษาใดดีกว่าสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล R หรือ Python ภาษาการเขียนโปรแกรมทั้งสองนี้เป็นที่นิยมและมีความแข็งแกร่งในสาขาของตนเอง พวกเขามีข้อดีและข้อเสียของตัวเองดังนั้นผู้คนจึงต้องตัดสินใจว่าจะเลือกตัวเลือกใดเพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลของพวกเขา อย่างไรก็ตามพวกเขาลืมความจริงที่ว่าทั้งคู่สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย