Сравниваем R и Python

Что выбрать для data science.

Python и R — лучшие варианты для кодирования datascience-проектов. Оба языка часто используют для анализа данных или машинного обучения. 

Рассказываем, почему R больше подходит для визуализаций, а Python — для развертывания моделей.

Обзор языков
 

R — это статистический язык. Он используется для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. У R множество библиотек для создания динамических и интерактивных графиков. 

Разработка R началась как исследовательский проект новозеландцев Роберта Джентльмана и Росса Ихака. В 1993 году первые бинарные версии R были опубликованы в Statlib — архиве статистического программного обеспечения и наборов данных.

У R есть собственный репозиторий с opensource-кодом CRAN (Comprehensive R Archive Network). В CRAN доступно свыше 16000 пакетов — здесь есть библиотеки для любой аналитической задачи. 

R — язык командной строки, но есть несколько IDE, которые предоставляют интерактивный графический интерфейс.

Python — многофункциональный язык, который можно использовать в веб-разработке, разработке программного обеспечения, написании системных сценариев. Он входит в десятку наиболее часто используемых языков программирования.

Python разработал голландский программист Гвидо ван Россум в 1991 году. Вдохновением для названия стало телешоу «Летающий цирк Монти Пайтона». Язык создан легко читаемым, у него есть сходство с английским. Python использует динамическую типизацию (переменная связывается с типом в момент присваивания значения) и позднее связывание функций с переменными во время работы программы. 


Облака тегов R и Python / Towards Data Science

В чем разница
 

  • R был создан для статистических задач и анализа данных, тогда как Python более универсален.
  • R отлично подходит для сложных визуализаций, в отличие от Python. 
  • R сложно интегрировать в производственный процесс, а Python легко может стать частью продукта. 
  • Коды Python легче поддерживать, и они надежнее, чем аналогичные алгоритмы на R. 
  • Раньше Python недоставало библиотек для data-анализа и ML. Сейчас Python предоставляет прогрессивные API для создания искусственного интеллекта. 
  • Большинство задач по обработке данных можно решить с помощью пяти библиотек Python: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn и Seaborn. Он подойдет тем, кто хочет использовать результаты вычислений в приложении или на сайте.

Преимущества каждого 
 

Плюсы Python

Считается, что новичкам легче изучить Python. В языке R довольно крутая «кривая обучения», потому что статистики создали его для себя. У Python более простой синтаксис.

Python — многофункциональный язык. На нем можно создать сайт или написать инструмент командной строки.

Если сравнивать с логикой R, кодирование алгоритмов на Python больше совпадает с тем, как мыслят люди. Поэтому Python легче «перевести» на другие языки программирования. 

Большую часть анализа данных составляет их предварительная очистка. Проще очищать дату при помощи языков с гибким функционалом (как Python), чтобы добавлять новые функции и слои для разделения данных. Если для этих функций требуется локальное хранилище или веб-доступ, их легко интегрировать в Python.

Плюсы R 

Язык ориентирован на работу в командной строке, но многие используют среды RStudio или R commander. В этих IDE есть редакторы данных, поддержка отладки и окно для хранения графики. Python отчасти закрывает этот функционал с помощью Eclipse и Visual Studio.

Графика лучше воспринимаются, чем необработанные числа. R разработан специально для визуализации данных. Отрисовка в Python более запутанная, а выбор библиотек меньше — всего несколько десятков.

Какой язык предпочесть
 

Вам важно знать, как работает алгоритм, а впоследствии вы планируете развернуть модель? Тогда начните с Python. У него есть библиотеки для управления матрицей и кодирования алгоритмов. 

Если цель — сразу начать анализировать данные, подойдут и R, и Python. Если задача сложнее, чем расчет медианы, Python — лучший выбор. 

Чтобы понять, какой язык вам нужен, определитесь, какие проблемы хотите решить, как должны быть представлены результаты работы с данными, как инструменты R или Python помогут справиться с задачей.

Еще
Объясняем сложные термины из machine и deep learning.