Порівнюємо R і Python
Що обрати для Data Science
Python і R — найкращі варіанти для кодування Data Science проєктів. Обидві мови часто використовують для аналізу даних або машинного навчання.
Розповідаємо, чому R більше підходить для візуалізацій, а Python — для розгортання моделей.
Огляд мов
R — це статистична мова. Її застосовують для розробки статистичного програмного забезпечення та аналізу даних. У R безліч бібліотек для створення динамічних та інтерактивних графіків.
Розробка R почалася як дослідницький проєкт новозеландців Роберта Джентльмана і Росса Іхака. У 1993 році перші бінарні версії R опублікували в Statlib — архіві статистичного програмного забезпечення і наборів даних.
У R є власний репозиторій з opensource-кодом CRAN (Comprehensive R Archive Network). У CRAN доступно понад 16000 пакетів — тут є бібліотеки для будь-якого аналітичного завдання.
R — мова командного рядка, але є кілька IDE, які надають інтерактивний графічний інтерфейс.
Python — багатофункціональна мова, яку можна застосовувати у веброзробці, створенні програмного забезпечення, написанні системних сценаріїв. Вона входить до десятки мов програмування, які використовують найчастіше.
Python розробив голландський програміст Гвідо ван Россум 1991 року. Натхненням для назви стало телешоу «Летючий цирк Монті Пайтона». Мова створена такою, що легко читається, має схожість з англійською. Python використовує динамічну типізацію (змінна зв’язується з типом у момент присвоювання значення) і пізнє зв’язування функцій зі змінними під час роботи програми.
У чому відмінність
- R створено для статистичних завдань і аналізу даних, тоді як Python більш універсальний.
- R чудово підходить для складних візуалізацій, на відміну від Python.
- R складно інтегрувати у виробничий процес, а Python легко може стати частиною продукту.
- Коди Python легше підтримувати й вони надійніші, ніж аналогічні алгоритми на R.
- Раніше Python бракувало бібліотек для Data-аналізу та ML. Зараз він надає прогресивні API для створення штучного інтелекту.
- Більшість завдань з опрацювання даних можна розв’язати за допомогою п’яти бібліотек Python: NumPy, Pandas, Scipy, scikit-learn і Seaborn. Він підійде тим, хто хоче використовувати результати обчислень у застосунку або на сайті.
Переваги кожної
Плюси Python
- Вважають, що новачкам легше вивчити Python. У мові R досить крута «крива навчання», тому що статистики створили її для себе. У Python простіший синтаксис.
- Python — багатофункціональна мова. Нею можна створити сайт або написати інструмент командного рядка.
- Якщо порівнювати з логікою R, кодування алгоритмів на Python більше збігається з тим, як мислять люди. Тому Python легше «перекласти» іншими мовами програмування.
- Більшу частину аналізу даних становить їхнє попереднє очищення. Простіше очищати дату за допомогою мов із гнучким функціоналом (як Python), щоб додавати нові функції та шари для поділу даних. Якщо для цих функцій потрібне локальне сховище або вебдоступ, їх легко інтегрувати в Python.
Плюси R
- Мова орієнтована на роботу в командному рядку, але багато хто використовує середовища R Studio або R Commander. У цих IDE є редактори даних, підтримка налагодження і вікно для зберігання графіки. Python частково закриває цей функціонал за допомогою Eclipse і Visual Studio.
- Графіка краще сприймається, ніж необроблені числа. R розроблено спеціально для візуалізації даних. Відтворення в Python більш заплутане, а вибір бібліотек менший — лише кілька десятків.
Якій мові віддати перевагу
Вам важливо знати, як працює алгоритм, а згодом плануєте розгорнути модель? Тоді почніть із Python. У нього є бібліотеки для управління матрицею та кодування алгоритмів.
Якщо мета — одразу почати аналізувати дані, підійдуть і R, і Python. Якщо завдання складніше, ніж розрахунок медіани, Python — найкращий вибір.
Щоб зрозуміти, яка мова вам потрібна, визначтеся, які проблеми хочете розв’язати, як мають бути представлені результати роботи з даними, як інструменти R або Python допоможуть впоратися із завданням.
