Sisältö
- Mitä ovat R ja Python?
- Kuinka ne eroavat muista kielistä
- Miksi niitä käytetään tietoteknisissä sovelluksissa
- Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi
- Mitkä ovat edut?
- Käytä tapauksia R: lle ja Pythonille
- R- ja Python-tulevaisuus tietotekniikassa
- johtopäätös
Lähde: Drx / Dreamstime.com
Ottaa mukaan:
R ja Python ovat molemmat erittäin hyödyllisiä tietojenkäsittelyssä, ja minkä kielen käyttää voi suurelta osin määrittää käyttäjän tarpeet.
Aiheesta, mikä kieli soveltuu paremmin tietotekniikkaan, käydään erittäin kuumaa keskustelua: R tai Python. Vastaus on molemmat. Ihmiset sekoittuvat usein vertaamalla R: n ja Pythonin ominaisuuksia, mutta meidän on ymmärrettävä, että ominaisuudet eivät yksinään pysty määrittelemään minkään kielen sopivuutta. Sekä R: llä että Pythonilla on omat erityispiirteensä, jotka soveltuvat tietotekniikan ja analytiikan sovelluksiin. Joissakin tilanteissa toinen kieli on suositeltavampi kuin toinen, mutta se ei tarkoita, että toinen kieli on turha. (Jos haluat lisätietoja tietotiedestä, katso 7 vaihetta tiedon louhinnan ja datatieteen oppimiseen.)
Mitä ovat R ja Python?
R on avoimen lähdekoodin kieli, jota kehitettiin 1990-luvun puolivälissä S-kielen muunnelmana. Sen ovat kehittäneet Robert Gentleman ja Ross Ihaka. Se on suunniteltu virtaviivaistamaan ohjelmointikokemusta. Nykyään sitä käytetään laajasti tutkimukseen, yritystoimintaan ja tutkijoihin. Koska sitä käytetään monilla aloilla, se on yksi suosituimmista tilastollisia ohjelmointikieliä. Se on melko yksinkertainen käyttää, mutta se voi olla hiukan vaikea niille, jotka ovat täysin uusia ohjelmointia. He voivat kuitenkin oppia lisää Internetissä käytettävissä olevista eri lähteistä.
Python on luonut 1990-luvun alkupuolella Guido Van Rossum. Se keskittyy koodauksen helppous ja lisää sopeutumiskykyä. Ohjelmoijat, jotka haluavat paremman hallinnan tekemiään koodeihin nopeampaa ja tehokkaampaa tietojen analysointia varten, käyttävät Pythonia. Sitä käytetään myös erityisessä tilastollisessa tekniikassa heidän koodissaan, jotta se toimisi entistä nopeammin. Ohjelmointikieli on erittäin helppo käyttää ja oppia. Se on myös erittäin joustava ja sitä voidaan käyttää luomaan mitä käyttäjä haluaa luoda.
Kuinka ne eroavat muista kielistä
Tietoanalyysityö on erittäin tärkeää ja prosessin on oltava joustava. Tätä varten prosessin on oltava erittäin vuorovaikutteinen, jotta se pysyy tehokkaana. Kielen on kuitenkin oltava myös erittäin joustava, vuorovaikutteinen ja helppokäyttöinen. R on erittäin joustava kieli. Vaikka muita kieliä käytetään tiettyyn tarkoitukseen, eivätkä ne voi toimia mihinkään muuhun, R voi tosiasiallisesti toimia moniin tarkoituksiin, etenkin tieteen aloilla.
Toinen asia, joka erottaa R: n muista tilastollisista ohjelmointikieleistä, on sen interaktiivisuus. R: llä on erittäin tehokas mekanismi, jota voidaan käyttää nopeasti luomaan tietorakenteita. R on myös erittäin tehokas grafiikkaväline, toisin kuin ual-ohjelmointikielet; grafiikat ovat erittäin hyödyllisiä, etenkin tilastojen ja data-analyysien alalla. R: tä voidaan käyttää tuottamaan monen tyyppisiä kuvaajia helposti.
Python on myös erinomainen valinta tietojen analysointiin. Se on hyvin mukautettavissa verrattuna kieliin, kuten Perl tai Ruby, koska sitä voidaan mukauttaa moduulien avulla. Sillä on myös monia ominaisuuksia. Se on myös graafinen kieli, jonka avulla sillä voi olla visuaalisia kirjastoja ja joka auttaa visualisoimaan kuvaajia ja tilastotietoja helposti. Toinen asia, joka erottaa sen muista kielistä, on helppokäyttöinen syntaksi. (Lisätietoja kielten ohjelmoinnista, katso Kommenttikielet 101.)
Miksi niitä käytetään tietoteknisissä sovelluksissa
Tietotiede on nykyään yksi tärkeimmistä tieteen aloista. Ilman tätä on lähes mahdotonta ennustaa mitään, ja tarkka ennustaminen on nykypäivän yhteiskunnan perusta. Siksi tietojen analysointiin tarvitaan parhaita työkaluja, mikä on tärkeä osa tietotekniikkaa.
R: llä ja Pythonilla on molemmat monia ominaisuuksia, jotka tekevät niistä sopivia tietojenkäsittelyyn. Kuitenkin mikä sinun tulisi käyttää, riippuu täysin omista mieltymyksistäsi. R on täydellinen tietojen graafiseen esittämiseen ja Python on erittäin helppo käyttää.
Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi
Et voi parantaa ohjelmointitaitojasi, kun kukaan ei välitä ohjelmiston laadusta.
Mitkä ovat edut?
Sekä R: llä että Pythonilla on monia etuja. Yksi molempien kielten suurimmista eduista on niiden graafinen visualisointijärjestelmä. R tukee monia ammattitasoisia visualisointipaketteja, kuten googleVis, ggvis ja rCharts. Nämä paketit voidaan räätälöidä tuottamaan täydelliset graafiset esitykset tilastotiedoista. Pythonilla on myös monia tehokkaita visualisointikirjastoja, kuten Pygal, Seaborn ja Bokeh.
Asia, joka tekee R: stä niin hyödyllisen, on sen ekosysteemi. Molemmilla näillä kielillä on jatkuvasti aktiivinen yhteisö, joka auttaa aina mielellään, ja näitä kumpaakin kieltä päivitetään jatkuvasti uusien ominaisuuksien ja tekniikoiden mukauttamiseksi. Nämä kielet ovat monikäyttöisiä työkaluja, jotka on erittäin helppo oppia.
Käytä tapauksia R: lle ja Pythonille
Tietojen analysointiin on monia käyttötapauksia sekä R: stä että Pythonista. Esimerkiksi ForecastWatch.com kerää tietoja eri sääennustepaikoilta ja arvioi sivustot niiden tarkkuuden mukaan. Tämä mahdollistaa paremman sääennusteen ja antaa sääennustajille mahdollisuuden verrata niiden tarkkuutta muihin. Pythonia käytettiin tämän palvelun jokaisessa komponentissa sen joustavuuden vuoksi, joka johtuu kyvystä käyttää monia vakiokirjastoja.
Toinen Python-käyttötapa on, että sitä käytettiin EZTrip.com: n ja Gusto.com: n sosiaalisten verkkojen virittämiseen. He vaativat järjestelmän, jonka avulla asiakkaat voivat raportoida matkoistaan parantaen samalla online-varausjärjestelmäänsä. Vaikka heidän nykyinen varausjärjestelmä toimi jo melko hyvin, se ei pystynyt käsittelemään useita pyyntöjä tehokkaasti. Koska Pythonia käytettiin, siitä tuli kuitenkin paljon nopeampaa parantuneiden tietojen analysointi- ja hallintaominaisuuksien ansiosta. Tämä auttoi heitä myös luomaan paremman käyttöliittymän käyttäjän kyselyjen perusteella.
R: tä käytetään myös monissa paikoissa, kuten sosiaalisen verkostoitumisen sivustoissa ja joukkorahoitussivustoissa. R: n visualisointikyky tekee siitä myös suosion monissa data-analytiikkaorganisaatioissa. R: tä käytetään tällä hetkellä ANZ-pankissa luottoriskien analysointiin. käyttää myös R: tä analysoidakseen useita tilapäivityksiä.
R- ja Python-tulevaisuus tietotekniikassa
R: llä ja Pythonilla on erittäin valoisa tulevaisuus tietotekniikassa. Molemmat avoimen lähdekoodin ohjelmointikielet ovat erittäin tehokkaita, ja aktiivinen yhteisö kehittää ja päivittää niitä säännöllisesti. Tuhannet organisaatiot, sekä uudet että vanhat, ovat siirtymässä nopeasti näihin ratkaisuihin, koska ne ovat ilmaisia ja hyvin muokattavissa. Ne korvaavat muut tietojenkäsittelyssä käytetyt kielet raivoissaan.
johtopäätös
Monet tiedemiehet ihmettelevät, mikä kieli on parempi tietojen analysointiin, R tai Python. Molemmat ohjelmointikielet ovat erittäin suosittuja ja vahvoja omilla aloillaan. Heillä on omat edut ja miinukset, joten ihmisten on päätettävä, kumpi valita, jotta he saavat parhaan hyödyn tiedoistaan. He unohtavat kuitenkin sen, että molempia voidaan käyttää tietojen analysointiin helposti.