So sánh phân tích dữ với r năm 2024
, bạn có thể không lạ gì về cuộc tranh luận giữa Python và R. Mặc dù cả hai ngôn ngữ đang mang lại tương lai cho cuộc sống hiện đại thông qua trí tuệ nhân tạo, machine learning (học máy) và đổi mới theo hướng khoa học - nhưng cả hai vẫn có những điểm mạnh và điểm yếu. Show Về cơ bản, hai phần mềm khá giống giau. Cả hai ngôn ngữ đều cho phép tải xuống miễn phí cho mọi người và đều rất phù hợp cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu - từ thao tác và tự động hóa dữ liệu đến phân tích kinh doanh và khám phá dữ liệu lớn. Sự khác biệt chính là Python là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, trong khi R bắt nguồn từ phân tích thống kê. Bây giờ, câu hỏi không phải là chọn cái nào, mà là làm thế nào để sử dụng tốt nhất cả hai ngôn ngữ lập trình cho các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Trong bài viết hãy cùng Gitiho tìm hiểu về sự khác nhau của hai ngôn ngữ này và xét xem ngôn ngữ nào phù hợp với công việc của bạn nhé! Mục lục Python là gì?Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao, có mục đích chung, nhấn mạnh khả năng đọc mã. Được phát hành vào năm 1989, Python rất dễ học và là phần mềm yêu thích của các lập trình viên và nhà phát triển. Trên thực tế, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới, chỉ sau Java và C. Một số thư viện trong Python hỗ trợ các tác vụ khoa học dữ liệu, bao gồm các tác vụ sau:
Thêm vào đó, Python đặc biệt rất phù hợp để triển khai machine learning (học máy) ở quy mô lớn. Bộ thư viện học sâu và học máy chuyên biệt của nó bao gồm các công cụ như scikit-learning, Keras và TensorFlow, cho phép các nhà khoa học dữ liệu phát triển các mô hình dữ liệu phức tạp trực tiếp trên hệ thống. Python được sử dụng để tạo giao diện người dùng đồ họa và được tích hợp với các cơ sở dữ liệu như MySQL, MSSQL, v.v. Bên cạnh đó, Python còn được sử dụng để phát triển web, mạng, máy tính khoa học, tự động hóa, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều hơn nữa. Khoá học bổ ích nâng cao kỹ năng sử dụng Python: Phân tích dữ liệu với lập trình Python From Zero to Hero R là gì?R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở được tối ưu hóa để phân tích thống kê và hiển thị dữ liệu. Được phát triển vào năm 1992, R có một hệ sinh thái phong phú với các mô hình dữ liệu phức tạp và các công cụ để báo cáo dữ liệu. Vào lần đếm cuối cùng, hơn 13.000 gói R đã có sẵn thông qua mạng lưu trữ R toàn diện (CRAN) để phân tích chuyên sâu. R phổ biến với các học giả và nhà nghiên cứu khoa học dữ liệu vì nó cung cấp nhiều loại thư viện và công cụ để thực hiện những công việc sau:
R thường được sử dụng trong RStudio, một môi trường phát triển tích hợp (IDE) để phân tích, hiển thị và báo cáo thống kê được đơn giản hóa. Ứng dụng R có thể được sử dụng trực tiếp và tương tác trên web thông qua Shiny. Khóa học tất tần tật về ngôn ngữ R: Thống kê, phân tích dữ liệu và lập mô hình với R So sánh Python với RĐiểm giống nhau giữa R và Python
Sự khác biệt chính giữa R và PythonMặc dù R vs Python phổ biến cho một mục đích tương tự, tức là phân tích dữ liệu và học máy. Cả hai ngôn ngữ đều có các tính năng khác nhau. Mỗi ngôn ngữ cung cấp những ưu và nhược điểm khác nhau. Ngày nay, cả R vs Python đều là những lựa chọn phổ biến trên thị trường. Chúng ta hãy cùng thảo luận về sự khác biệt chính giữa Lập trình R và Python để biết cái nào là tốt nhất và phù hợp với bạn hơn nhé! Đầu tiên, R tập trung vào ngôn ngữ mã hóa được xây dựng chỉ để thống kê và phân tích dữ liệu, trong khi Python có tính linh hoạt với các gói để điều chỉnh dữ liệu. Python là một ngôn ngữ đa mục đích, giống như C ++ và Java, với cú pháp dễ đọc, dễ học. Các lập trình viên sử dụng Python để đi sâu vào phân tích dữ liệu hoặc sử dụng học máy trong các môi trường sản xuất mở rộng. Ví dụ: bạn có thể sử dụng Python để xây dựng tính năng nhận dạng khuôn mặt vào API di động của mình hoặc để phát triển ứng dụng học máy. Mặt khác, R được xây dựng bởi các nhà thống kê và tập trung nhiều vào các mô hình thống kê và phân tích chuyên biệt. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng R để phân tích thống kê chuyên sâu, chỉ được hỗ trợ bởi một vài dòng mã và hình ảnh hóa dữ liệu đẹp mắt. Ví dụ: bạn có thể sử dụng R để phân tích hành vi của khách hàng hoặc nghiên cứu bộ gen. Chúng ta hãy xem xét một số điểm khác biệt chính:
Bảng so sánh hai phần mềm R và PythonChúng ta cùng thảo luận về sự khác biệt lớn nhất giữa R và Python. RPythonMục đíchPhân tích dữ liệu và thống kê Triển khai và làm sản phẩm Đối tượng người dùngHọc giả và R&D Lập trình viên và kỹ sư phần mềm Tính linh hoạtDễ dàng sử dụng các thư viện có sẵn Dễ dàng xây dựng các mô hình mới từ đầu (VD: tính toán và tối ưu hóa ma trận) Độ thông dụngÍt thông dụng hơn PythonĐộ thông dụng chỉ đứng sau ngôn ngữ C và ngôn ngữ JavaTích hợpChạy cục bộTích hợp với nhiều ứng dụng, phần mềm khácĐộ lớn bộ dữ liệu Làm việc với bộ dữ liệu lớn nhưng chậm hơn Python Có thể làm việc với bộ dữ liệu lớn hơn R IDE Rstudio Syper, Jupyter Notebook Nhiệm vụ Dễ dàng nhận được kết quả cơ bản nhất Phù hợp để triển khai thuật toán Thư viện phổ biến tydiverse, ggplot2, caret, zoo pandas, spicy, scikit-learn, TensorFlow, caret Ưu điểm - Trực quan hóa có tính thẩm mỹ, đẹp mắt. - Khối lượng thư viện phong phú bao gồm cả các thư viện phục vụ mục đích thống kê. - Cộng đồng sử dụng tích cực. - Jupyter Notebook giúp chia sẻ dữ liệu với đồng nghiệp dễ dàng. - Có khả năng tính toán và triển khai sản phẩm. - Tốc độ xử lý nhanh - Dễ học, dễ hiểu, dễ thực hành.Nhược điểm - Tốc độ xử lý chậm khi làm việc với dữ liệu quá lớn. - Ban đầu học sẽ gặp nhiều khó khăn.- Ít thư viên hơn R. - Trực quan hóa còn phức tạp, không có tính thẩm mỹ. Python và R: Cái nào phù hợp với bạn?Để lựa chọn được ngôn ngữ phù hợp bạn phải dựa vào tình huống công việc của bạn. Dưới đây là một số điều cần xem xét:
Lưu ý rằng nhiều công cụ, chẳng hạn như Microsoft Machine Learning Server, hỗ trợ cả R và Python. Đó là lý do tại sao hầu hết các tổ chức sử dụng kết hợp cả hai ngôn ngữ và cuộc tranh luận giữa R và Python là vô ích. Trên thực tế, bạn có thể tiến hành phân tích và khám phá dữ liệu giai đoạn đầu trong R và sau đó chuyển sang Python khi xuất xưởng một số sản phẩm dữ liệu. Kết luậnCả hai ngôn ngữ R và Python đều có ưu và nhược điểm của chúng. Python dường như phổ biến hơn một chút đối với các nhà khoa học dữ liệu, còn R được phát triển để phân tích thống kê. Trong khi Python là một ngôn ngữ có mục đích chung để phát triển ứng dụng. Cả hai ngôn ngữ đều cung cấp nhiều loại thư viện ứng dụng trong các trường hợp khác nhau. Do đó, việc lựa chọn sử dụng ngôn ngữ nào hoàn toàn phụ thuộc vào yêu cầu của người dùng. |