Data science

R so với Python: Khám phá sự khác biệt

Cả R và Python đều là những ngôn ngữ tuyệt vời cho khoa học dữ liệu. Chúng đóng một vai trò quan trọng trong việc khởi tạo và sửa đổi các thuật toán trong học máy như phân loại, hồi quy, phân cụm, mạng nơ-ron và các thuật toán trong trí tuệ nhân tạo. Nói một cách đơn giản, những ngôn ngữ này giúp hiểu dữ liệu tốt hơn để đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Để có một bức tranh rõ ràng về việc bạn nên học ngôn ngữ nào trong hai ngôn ngữ, hãy đọc tiếp để biết chúng khác nhau như thế nào. Bài viết này sẽ làm sáng tỏ R và Python – điều mà bạn nên biết trước khi bước vào thế giới khoa học dữ liệu. Trước khi tìm hiểu sự khác biệt giữa hai ngôn ngữ, điều quan trọng là phải có một ý tưởng ngắn gọn về những ngôn ngữ này. R là một ngôn ngữ thống kê được sử dụng để phát triển phần mềm thống kê và phân tích dữ liệu. Đây là nơi có một loạt các thư viện cho các kỹ thuật đồ họa. Mặt khác, Python là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, mục đích chung và cấp cao. Bây giờ bạn đã có một ý tưởng hợp lý về những ngôn ngữ này là gì, hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về sự khác biệt giữa chúng. Phương pháp tiếp cận R được sử dụng rộng rãi để phân tích thống kê. Nó sử dụng nhiều các mô hình thống kê cho việc này. Ngược lại, Python lại nghiêng về dữ liệu xung quanh. Nếu mục tiêu là phân tích dữ liệu hoặc sử dụng máy học trong môi trường sản xuất có thể mở rộng, Python sẽ đánh cắp chương trình. Mã Các mã trong Python mạnh mẽ và không cần bảo trì nhiều. Chúng rõ ràng, dễ nhập cũng như dễ diễn giải. Tuy nhiên, trong trường hợp của R, các mã yêu cầu bảo trì. Trực quan hóa dữ liệu Trực quan hóa dữ liệu là một phương tiện thông qua đó dữ liệu thu thập được có thể được hiểu theo cách dễ dàng hơn nhiều. Lưu ý rằng, R hỗ trợ một loạt các gói mở đường cho việc trực quan hóa dữ liệu tuyệt vời. Mặc dù Python cũng hỗ trợ một số thư viện nhất định để trực quan hóa dữ liệu, nhưng một điểm cần lưu ý là chúng hơi phức tạp. Tốc độ Tốc độ là một trong những thông số mà mọi người đều chú ý đến. Nói về R và Python ở mặt này, R chậm hơn Python một chút nhưng không đến mức không thể xử lý. Lý tưởng cho Python được coi là lý tưởng để xử lý dữ liệu khó hiểu và xây dựng các mô hình học sâu. Nói về R, nó là tốt nhất để xây dựng các mô hình thống kê cũng như tạo đồ họa và trực quan hóa dữ liệu. Dễ học Nếu bạn là người mới bắt đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu thì không có cách nào tốt hơn để bắt đầu hơn là chọn Python. Ở đây, đường cong học tập tương đối tuyến tính và trơn tru. R có vẻ dễ dàng ngay từ đầu nhưng khi bạn tiếp tục, bạn nhận ra rằng sự phức tạp của các chức năng nâng cao khiến việc đạt được kiến ​​thức chuyên môn trở nên khó khăn một chút. Các gói Python không có nhiều thư viện như R. Tuy nhiên, một điểm đáng nói là có rất nhiều phụ thuộc giữa các thư viện R. Điều này có thể gây ra một vấn đề trong suốt thời gian học tập. Phân tích dữ liệu Để phân tích dữ liệu, các gói phải được cài đặt trong trường hợp của Python trong khi R là tiềm năng để xử lý phân tích dữ liệu cơ bản mà không cần bất kỳ yêu cầu cài đặt gói nào. Với sự khác biệt lớn giữa R và Python đang được nói đến, sẽ không sai khi kết luận rằng cả hai đều là duy nhất theo cách riêng của họ và việc chọn một trong hai tùy thuộc vào người dùng, mục tiêu của anh ta và các ứng dụng được nhắm mục tiêu.

  • Trang chủ
  • CRM
  • Email doanh nghiệp
  • Email marketing
  • Marketing News
  • Marketing tổng thể
  • SEO
  • Thiết kế Website
  • Web Hosting
  • Chatbot
  • Data science
  • Back to top button