R và Python đều là ngôn ngữ lập trình nguồn mở được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực Khoa học dữ liệu. Không có gì ngạc nhiên tại sao một người nào đó đang tìm kiếm một nghề nghiệp tương tự có thể muốn đạt được kiến thức chuyên môn về một trong hai hoặc tốt nhất là cả hai công cụ này để có thể tìm thấy vị trí thích hợp của họ trong thị trường phân tích và khoa học dữ liệu đang mở rộng nhanh chóng. Nhưng một người mới bắt đầu nên học như thế nào khi muốn học cả hai?
Cả Python và R đều là những con thú riêng biệt đáng kể và việc học chúng đồng thời có thể không phải là ý tưởng thông minh nhất vì nó có thể khiến người học bối rối rất nhiều
Nắm vững cái này trước khi chuyển sang cái khác là cách tốt hơn để đi. Và quyết định chọn cái này thay vì cái kia để bắt đầu trước có thể không giống nhau đối với mọi người. Nó sẽ phụ thuộc chủ yếu vào hai yếu tố-Nền tảng kinh nghiệm của người mong muốn và mục tiêu mà họ dự định đạt được. Sẽ hữu ích khi có một tầm nhìn rõ ràng về những gì họ dự định làm hoặc cách họ mong muốn thực hiện kiến thức. Tài nguyên, chuyên gia và đồng nghiệp mà họ muốn cộng tác là một tham số khác phải được tính đến khi đưa ra quyết định
Xét cho cùng, một Nhà khoa học dữ liệu lành nghề là sự kết hợp giữa một lập trình viên và một nhà thống kê
R chủ yếu là ngôn ngữ lập trình hướng chức năng. Nếu là người khao khát đến từ các lĩnh vực thống kê hoặc khai thác dữ liệu học thuật, bắt đầu với R sẽ là một bước đi tốt. Nó không chỉ là lãnh thổ quen thuộc để bắt đầu mà còn giúp tăng tốc quá trình học tập khó khăn. Chọn bắt đầu với R cũng là một suy nghĩ hợp lệ khi mục tiêu cuối cùng có nhiều tính toán thống kê hơn là học máy. Ngoài ra, khi một người đang làm việc với khối lượng lớn dữ liệu lộn xộn hoặc yêu cầu đồ họa chất lượng cao, kiến thức về R sẽ rất hữu ích trước khi người đó tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Python
Python, không giống như R, là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, điều này làm cho nó trở thành một nhiệm vụ khá dễ dàng đối với những người đã có bất kỳ kinh nghiệm hoặc kiến thức nào về lập trình hướng đối tượng. Bạn cũng nên bắt đầu với Python khi muốn làm việc với các ứng dụng dựa trên web. Các lập trình viên có thể viết mã bằng bất kỳ ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng nào sẽ thấy việc học Python và bắt đầu sử dụng nó một cách thoải mái là vô cùng hữu ích. Một ưu điểm lớn của việc học Python trước tiên là thư viện 'RPy2' tạo thành cầu nối để chuyển đổi suôn sẻ sang R sau Python
Tóm lại, có thể kết luận, với một số ngoại lệ, một nhà thống kê có thể muốn bắt đầu hành trình của họ trong Khoa học dữ liệu với R, trong khi một lập trình viên phần mềm sẽ muốn thông thạo Python trước rồi mới chuyển sang R. Cuối cùng, đó là sự kết hợp của hai bộ kỹ năng mà một Nhà khoa học dữ liệu thành công sẽ cần.
Ngôn ngữ lập trình R lý tưởng cho việc học toán và phân tích dữ liệu, với các thư viện phi tiêu chuẩn để phân tích và kiểm tra dữ liệu. Python là ngôn ngữ tốt nhất cho các công cụ học tập và các ứng dụng lớn, đặc biệt là để phân tích dữ liệu trong các ứng dụng web
Python có thể thực hiện các chức năng tương tự như R. đối số dữ liệu, kỹ thuật, lựa chọn tính năng, trải nghiệm web, ứng dụng, v.v. Mặt khác, Python dễ dàng và đơn giản hơn nhiều so với R. Trên thực tế, nếu bạn cần sử dụng kết quả tìm kiếm của mình trong một ứng dụng hoặc trang web, Python là lựa chọn tốt nhất
R rất đáng học hỏi vì hiện nay nó đang có nhu cầu cao trên thị trường. R là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng bởi các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu. Nó là mã nguồn mở và miễn phí, và được sử dụng trong các dự án lớn về phân tích dữ liệu
R có phải là ngôn ngữ khó hơn Python không?
Nhìn chung, giao diện Python dễ đọc giúp việc học tương đối đơn giản. Lúc đầu, R có một đường cong học tập dốc, nhưng khi bạn hiểu cách sử dụng các tính năng của nó, việc phân tích của bạn sẽ dễ dàng hơn rất nhiều. Mẹo. Khi bạn đã học một ngôn ngữ lập trình, việc học ngôn ngữ lập trình khác thường dễ dàng hơn
Mã Python dễ bảo trì hơn và mạnh hơn ngôn ngữ R. Gần đây, Python đã và đang cung cấp các API có giá trị cho máy học hoặc Trí tuệ nhân tạo. Hầu hết các công việc khoa học dữ liệu có thể được thực hiện với năm thư viện Python. Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learning và Seaborn
SQL có tốt hơn Python để phân tích dữ liệu không?
Python, R và SQL là ba ngôn ngữ lập trình cần thiết cho khoa học dữ liệu. Không có kỳ quan thực sự ở đó. Tuy nhiên, khả năng lập trình bằng SQL đang trở nên ít quan trọng hơn. Điều này gợi ý rằng, cuối cùng, bạn nên tập trung vào R hoặc Python hơn là SQL
Một điều cần nhớ là SQL là bước quan trọng đầu tiên đối với một số ngôn ngữ phức tạp hơn [Python, R, JavaScript, v.v. ]. Khi bạn hiểu cách máy tính suy nghĩ, bạn sẽ dễ dàng học một ngôn ngữ lập trình mới để phân tích dữ liệu của mình
Khi các truy vấn trở nên phức tạp hơn, bạn sẽ nhận thấy rằng liên kết SQL khó đọc hơn so với giao diện Python, liên kết này vẫn không thay đổi
Nếu đường dẫn liên quan đến SQL, tải và chỉnh sửa dữ liệu, nó sẽ nhanh hơn mã ngôn ngữ máy chủ như Python
Viết mã R có khó không?
Lúc đầu, R yêu cầu bạn phải học rất nhiều, nhưng khi bạn hiểu cách sử dụng các tính năng của nó, nó sẽ trở nên dễ sử dụng hơn rất nhiều để lập trình
Nếu bạn có kinh nghiệm về bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, sẽ mất khoảng 7 ngày để học lập trình R nếu bạn dành ít nhất 3 giờ mỗi ngày. Nếu bạn là người mới bắt đầu, bạn sẽ mất 3 tuần để học R
R là một ngôn ngữ tuyệt vời cho những người mới bắt đầu chuẩn bị học lập trình và bạn không cần bất kỳ kinh nghiệm ban đầu nào về mã để bắt đầu sử dụng nó. Ngày nay, R dễ học hơn bao giờ hết nhờ tập hợp gói
R có tiếng là khó học. Một số điều này là do nó khác với các phần mềm phân tích khác