So sánh python và r

Chúng tôi thích so sánh!

Đôi khi so sánh cung cấp cho chúng ta con đường phù hợp để chọn cái gì và bắt đầu từ đâu. Nếu nói về sự nghiệp trong giới kỹ thuật, người ta luôn so sánh hai đến ba công nghệ để chọn ra một.

websitehcm luôn cố gắng cung cấp cho bạn một hướng dẫn nghề nghiệp hoàn hảo để bắt đầu sự nghiệp của bạn. Hôm nay, tôi đã mua một bản so sánh mới của R, Python và SAS cho Khoa học Dữ liệu. Ở phần cuối của bài viết, bạn sẽ tìm thấy công cụ nào nên học đầu tiên để học Khoa học dữ liệu.

Các bài viết liên quan:

Vì vậy, hãy bắt đầu so sánh R vs Python vs SAS.

Trước khi tiếp tục, tôi thực sự khuyên bạn nên kiểm tra mục đích của Khoa học dữ liệu .

So sánh R, Python và SAS

Dưới đây là tổng quan ngắn gọn về công cụ khoa học dữ liệu hàng đầu, tức là R, Python và SAS. So sánh này sẽ cung cấp cho bạn lời khuyên tốt nhất để bắt đầu sự nghiệp của bạn trong khoa học dữ liệu.

R cho Khoa học Dữ liệu

R là một ngôn ngữ lập trình phổ biến được sử dụng để lập mô hình thống kê. Nó rất hữu ích để thực hiện phân tích dữ liệu quy mô lớn và trực quan hóa thông tin. R là ngôn ngữ bắt buộc phải biết đối với một nhà khoa học dữ liệu, vì nó chứa các gói thống kê cốt lõi.

R cũng có thể cung cấp một đường cong học tập dốc cho những người mới bắt đầu làm quen với khoa học dữ liệu. Tính sẵn có của các gói hàng loạt và hỗ trợ mã nguồn mở của nó đã khiến nó trở thành một lựa chọn phổ biến cho khoa học dữ liệu, phân tích và khai thác dữ liệu.

Có vô số gói trong R, cung cấp hỗ trợ rộng rãi cho các công việc thống kê khác nhau, từ thống kê sinh học đến vật lý thiên văn. Một số gói phổ biến của R là-

Để quản lý và xử lý dữ liệu, dplyr là một công cụ lý tưởng. Dplyr là một gói dễ sử dụng sử dụng cú pháp khai báo để thực hiện các hoạt động của nó trong việc bao bọc dữ liệu. Với dplyr, bạn có thể chọn, sửa đổi, lọc, biến đổi và thực hiện một số thao tác khác.

Tidyr là một công cụ khoa học dữ liệu quan trọng để làm sạch dữ liệu của bạn. Nó sở hữu hai thuộc tính –

1. Mỗi cột được coi là một biến.
2. Mỗi hàng là một quan sát

Sử dụng Tidyr, chúng ta có thể sử dụng ba công cụ chính – gom (), spread (), tách biệt () để tổ chức dữ liệu thành các hàng và cột.

Ggplot2 là một thư viện trực quan hóa tương tác cho phép bạn tạo các ô thẩm mỹ cũng có tính tương tác.

Python cho Khoa học Dữ liệu

Python là lựa chọn phổ biến nhất cho ngôn ngữ lập trình không chỉ bởi các nhà khoa học dữ liệu mà còn cả các nhà phát triển phần mềm.

Đây là một ngôn ngữ đa năng được hỗ trợ bởi một số lượng lớn các thư viện cho phép bạn làm việc trên một số lĩnh vực như xử lý dữ liệu, lọc dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu, phân tích dự đoán, học máy, v.v.

Nó cũng cho phép bạn phát triển các ứng dụng web của riêng mình, qua đó bạn có thể lưu trữ các biểu đồ tương tác cho người dùng. Python cũng cung cấp một giao diện cho nhiều loại cơ sở dữ liệu khác nhau.

Một số thư viện quan trọng của Python là:

Numpy là một thư viện python chủ yếu được sử dụng cho tính toán khoa học. Nó bao gồm các tính năng mạnh mẽ và có thể thực hiện các tác vụ nặng về tính toán như đại số tuyến tính. Với NumPy, bạn có thể thực hiện các thao tác trên ma trận đa chiều một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Matplotlib là một thư viện vẽ biểu đồ thiết yếu khác cung cấp cho bạn một loạt các biểu đồ thẩm mỹ. Với matplotlib, bạn có thể thực hiện các biểu đồ hình ảnh, biểu đồ đường viền, biểu đồ phân tán, biểu đồ đường thẳng, v.v.

Pandas là một thư viện quan trọng trong Python bằng cách sử dụng nó, bạn có thể thao tác dữ liệu và triển khai các chức năng khác nhau như lọc, sắp xếp, hợp nhất, nối, xoay và định hình lại dữ liệu. Nó cung cấp cho bạn một cấu trúc dữ liệu quan trọng được gọi là dataframe cho phép bạn tổ chức dữ liệu một cách hiệu quả.

TensorFlow là một thư viện học máy nâng cao được phát triển bởi Google. Sử dụng TensorFlow, bạn có thể triển khai các mạng nơ-ron mạnh mẽ, thực hiện các phép toán phức tạp và tận dụng quá trình xử lý GPU nhanh như chớp.

Với những tiến bộ hơn nữa trong TPU, tốc độ xử lý của nó đã tăng lên rất nhiều.

Bạn có muốn khám phá thêm không? Kiểm tra tầm quan trọng của Python đối với Nhà khoa học dữ liệu

SAS cho Khoa học Dữ liệu

SAS là viết tắt của Hệ thống phân tích thống kê. Nó là một công cụ được phát triển để phân tích nâng cao và các hoạt động thống kê phức tạp. Nó được sử dụng bởi các tổ chức quy mô lớn và các chuyên gia do độ tin cậy cao.

SAS thực hiện mô hình thống kê thông qua SAS cơ sở là ngôn ngữ lập trình chính chạy môi trường SAS. Nó là một công cụ độc quyền mã nguồn đóng cung cấp nhiều khả năng thống kê để thực hiện mô hình phức tạp.

Tuy nhiên, SAS không phải là một công cụ phù hợp cho người mới bắt đầu và những người đam mê khoa học dữ liệu độc lập. Điều này là do SAS được điều chỉnh để đáp ứng nhu cầu công nghiệp. Đây là phần mềm đắt tiền mà chỉ những tập đoàn quy mô lớn mới có thể mua được.

Tuy nhiên, SAS cung cấp hỗ trợ và được biết đến với sự ổn định và hiệu quả. Vì lý do này, mặc dù sự hiện diện của các công cụ mã nguồn mở thay thế, SAS vẫn được ưu tiên hơn các công cụ khác.

Kiểm tra cách SAS được các Nhà khoa học dữ liệu sử dụng

R, Python hoặc SAS – Bạn nên chọn gì cho Khoa học dữ liệu

Đối với các Nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng, có rất nhiều công cụ có thể khiến bạn khó đưa ra lựa chọn phù hợp. Chúng tôi đã thảo luận về ba công cụ phổ biến nhất – R, Python và SAS. Tuy nhiên, đâu là công cụ phù hợp cho bạn khi mới bắt đầu về Khoa học dữ liệu?

Trong phần này, chúng tôi sẽ giải quyết thắc mắc này và cung cấp cho bạn câu trả lời phù hợp dựa trên nhu cầu và mong đợi của bạn. Nếu bạn không muốn đọc câu trả lời chi tiết cho câu hỏi này, tôi đã cung cấp một câu trả lời ngắn ở cuối bài viết này.

Lựa chọn đường học tập phù hợp

Mặc dù R sẽ mất một thời gian để bạn đạt được sự thành thạo, nhưng Python cung cấp một đường cong học tập dễ dàng hơn, phù hợp nhất cho người mới bắt đầu, những người không chỉ là người mới trong khoa học dữ liệu mà còn trong lập trình. Vì Python là một ngôn ngữ đa năng, bạn cũng có thể sử dụng nó để phát triển các ứng dụng web.

Khi nói đến SAS, đó là một môi trường để lập trình được thiết kế cho các nhà thống kê ít tập trung vào các cú pháp phức tạp. Điều này có nghĩa là rất dễ học SAS . Tuy nhiên, thật dễ dàng để thực hiện tư duy thống kê phức tạp một cách hiệu quả và dễ dàng.

Giá thành và chi phí của các công cụ

Cả Python và R đều là mã nguồn mở. Bất kỳ ai cũng có thể sử dụng chúng mà không cần phải mua giấy phép. Tuy nhiên, với SAS thì lại là một câu chuyện hoàn toàn khác. SAS là một công cụ độc quyền mã nguồn đóng có giá thành cao. Chi phí của nó cao đến mức chỉ có các công ty lớn mới đủ khả năng mua công cụ này.

Ngoài ra, nhiều thuộc tính và tính năng khác của SAS có thể được mở khóa thông qua việc thanh toán các nâng cấp đắt tiền. Do đó, nếu bạn là một người mới trong ngành Khoa học Dữ liệu, học SAS có thể không phải là một lựa chọn lý tưởng từ khía cạnh chi phí.

Bạn phải xem hướng dẫn được thiết kế đặc biệt cho Người mới bắt đầu về Khoa học Dữ liệu bởi websitehcm

Thư viện và công cụ hỗ trợ

Cả Python và R đều có nhiều gói. Python nổi tiếng với nhiều gói đa dạng về máy học. Nó cũng cung cấp các gói đa năng về phát triển web, lập trình GUI và hơn thế nữa. R chỉ giới hạn trong các gói mô hình thống kê.

Tuy nhiên, các gói trực quan của R như ggplot2, Lattice, RGIS đa dạng và thẩm mỹ hơn nhiều. Mặt khác, SAS cung cấp nhiều công cụ phân tích, thống kê và thông minh kinh doanh.

Tuy nhiên, nó vẫn thua xa các công cụ tiên tiến hơn về máy học và trực quan hóa dữ liệu.

Các ngành yêu cầu những gì?

Các ngành công nghiệp từ lâu đã tin tưởng SAS là công cụ chính của họ để phân tích dữ liệu và kinh doanh thông minh. Điều này là do độ tin cậy cao, tinh vi và ổn định mà SAS cung cấp cho khách hàng của mình.

Tuy nhiên, dần dần, xu hướng đang chuyển sang Python, R và các thư viện mã nguồn mở khác cung cấp các tính năng mạnh mẽ hơn nhiều so với SAS. Mặc dù SAS có thể lý tưởng cho các ngành công nghiệp quy mô lớn chưa sử dụng mã nguồn mở làm công cụ chính của họ, nhưng nó vẫn không linh hoạt như các giải pháp thay thế miễn phí khác.

Trước năm 2015, SAS từng thống trị ngành khoa học dữ liệu, tuy nhiên, đến năm 2017, nó trở thành thiểu số đối với Python và R.

Công cụ cho đúng nhu cầu

Cuối cùng, việc lựa chọn học Python, R và SAS phụ thuộc vào cách sử dụng của chúng và nơi bạn cần áp dụng chúng. Đối với những người mới bắt đầu muốn học một ngôn ngữ lập trình trong khi tận hưởng nhiều thư viện, Python là một ngôn ngữ lý tưởng.

Đối với các nhà thống kê dày dạn kinh nghiệm, R là một ngôn ngữ lý tưởng. Cả hai ngôn ngữ này đều cung cấp hỗ trợ mã nguồn mở rộng rãi và bạn có thể tự mình tùy chỉnh các gói của chúng.

Đối với các nhà khoa học dữ liệu, đang tìm kiếm sự nghiệp trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, điện toán trực quan và dữ liệu lớn, Python và R là những ngôn ngữ lập trình lý tưởng. Tuy nhiên, đối với các nhà thống kê đang tìm kiếm việc làm trong các công ty chuyên về lĩnh vực kinh doanh thông minh, SAS là lựa chọn phù hợp.

Câu trả lời ngắn – R, Python hay SAS?

Tóm lại, Python phù hợp hơn cho những người mới bắt đầu muốn có kiến ​​thức chuyên sâu về khoa học dữ liệu. R phù hợp nhất với những người mới bắt đầu về khoa học dữ liệu đã có kinh nghiệm về thống kê , vì R cũng sẽ giới thiệu cho họ một số khía cạnh của ngôn ngữ lập trình.

Tuy nhiên, R là một công cụ phải có cho các nhà khoa học dữ liệu tham vọng ngay cả khi bạn bắt đầu với Python. SAS được tùy chỉnh cho các yêu cầu kinh doanh và được sử dụng nhiều bởi các công ty quy mô lớn. Điều này làm cho SAS trở thành một ngôn ngữ cụ thể cho các nhu cầu kinh doanh thông minh .

Ngoài ra, chi phí cao khiến nó trở thành một công cụ không có khả năng chi trả đối với nhiều người. Do đó, chúng tôi kết luận Python và R là công cụ tốt nhất cho các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng.