R vs Python in der Datenwissenschaft

Übersicht über Datenwissenschaft

Wenn wir mit Datensätzen umgehen, wenden wir verschiedene statistische Funktionen auf diesen Datensatz an. Diese Funktionen können für eine breite Erforschung von deskriptiver Statistik, statistischen Tests, Grafikfunktionen usw. verwendet werden. Datenwissenschaft ist tatsächlich die Entwicklung von Algorithmen, Dateninferenz und die interdisziplinäre Erforschung von Technologien, die speziell zur Lösung komplexer analytischer Probleme entwickelt wurden. Das Herzstück der Datenwissenschaft sind die Daten.

In Python ist Pandas eine Datenanalysebibliothek, die verwendet wird, um Daten aus Excel-Tabellenkalkulationen, CSV und anderen Datenquellen zu importieren.

Übersicht über R

R ist eine Open-Source-Sprache. Diese Sprache ist sehr beliebt, da sie dazu beiträgt, umweltfreundlichere Umgebungen zu entwickeln und bessere Methoden für die Datenanalyse, Statistik und graphische Modelle bereitzustellen. Als es entwickelt wurde, wurde diese Sprache nur für akademische und Forschungszwecke verwendet. Aber heute wird es auch in der Unternehmenswelt verwendet. Heute ist R eines der wachstumsstärksten statistischen Sprachen in der Unternehmenswelt.

Fachbereich Datenwissenschaft:

R kommt von einer riesigen Community. Diese Community bietet Unterstützung durch Mailinglisten, von Benutzern bereitgestellte Dokumente und eine sehr aktive Stack Overflow-Gruppe. CRAN ist eine umfangreiche Sammlung von curierten R-Paketen, die Benutzer leicht beitragen können. Es ist eine Sammlung von R-Funktionen und Daten. Es erleichtert die Entwicklung neuer Technologien und Funktionen, ohne dass alles von Grund auf neu entwickelt werden muss.

Funktionalität

R verfügt über viele integrierte Datenanalysefunktionen. Die Programmiersprache R wird hauptsächlich für statistische und datenanalytische Zwecke verwendet. In der Standardkonfiguration verfügt R über viele Werkzeuge, die in der Forschung und Entwicklung im Bereich der Datenanalyse von großer Bedeutung sind.

Schlüsselbereiche der Anwendung

Für die Datenanalyse ist Datenvisualisierung ein sehr wichtiger Teil, da R viele Pakete wie ggplot bietet.2ggvis, lattice usw., die bei der Vereinfachung dieser Implementierungen sehr hilfreich sind.

Verfügbarkeit von Paketen:

R hat viele Pakete, die für die Implementierung von Anwendungen im Bereich der Datenwissenschaft verwendet werden können. Die Verfügbarkeit einer großen Anzahl von Paketen macht R zu einem der reichhaltigsten und vielseitigsten Pakete.

Wann und wie R verwenden

Wenn Aufgaben der Datenanalyse eine unabhängige Berechnung oder Analyse auf einem einzigen Server erfordern, wird in diesem Fall R verwendet. Die Sprache ist sehr nützlich für exploratorische Arbeiten und kann jede Art von Datenanalyse durchführen und große Lösungen für dieses Problem implementieren.

Anwendungen

R-Sprache ist hauptsächlich für datenscientific Environment geeignet.

Python

Übersicht über Python

Python ist eine sehr flexible Sprache, und es ist großartig, neue Dinge zu tun, die auf Lesbarkeit und Einfachheit ausgerichtet sind. Python hat viele Pakete, die in verschiedenen Bereichen von Anwendungen im Bereich der Datenwissenschaft arbeiten können.

Fachgebiet Datenwissenschaft

Python und R sind beide gut für das Finden von Ausreißern in Datensätzen, aber Python ist besser, wenn es darum geht, Datenmengen auf Web-Services hochzuladen und Ausreißer zu finden.

Funktionalität

Python ist eine allgemeine Programmiersprache, daher sind die meisten Analysefunktionen verfügbar.

Schlüsselbereiche der Anwendung-

Python bietet auch Pakete wie Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, Tensorflow. Diese Pakete ermöglichen die Entwicklung von tiefen neuronalen Netzen, die in Python einfacher zu handhaben sind.

Verfügbarkeit von Paketen

Python, Pandas und Scikit sind wie wenige Analysepakete. Aber es ist einfach, das Ziel zu erreichen.

Wann und wie Python verwenden

Wenn unsere Aufgaben der Datenanalyse eine Integration mit Web-Anwendungen erfordern oder wenn es erforderlich ist, statistischen Code in Produktionsdatenbanken zu integrieren, wird in diesem Fall Python verwendet. Es ist ein sehr beliebtes Werkzeug zur Implementierung von Produktionsalgorithmen.

Anwendungen

Python wird in vielen Bereichen breit eingesetzt, z.B.-

• ComputerVision durchführen (wie Gesichtserkennung und Farberkennung)

• Spiele entwickeln

• Maschinelles Lernen durchführen (Computern das Lernen beibringen)

• Eine Website aufbauen

• Roboter aktivieren

• Skripte ausführen

• Web-Browser automatisieren

• Wissenschaftliche Berechnungen durchführen

• Datenanalyse durchführen

• Web-Spidering durchführen (Daten von Websites sammeln)

• Künstliche Intelligenz aufbauen