Data science

R vs. Python: สำรวจความแตกต่าง

ทั้ง R และ Python เป็นภาษาที่ยอดเยี่ยมสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล พวกเขามีบทบาทสำคัญในการเริ่มต้นและปรับเปลี่ยนอัลกอริทึมในการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม โครงข่ายประสาทเทียม และอัลกอริทึมในปัญญาประดิษฐ์ พูดง่ายๆ ก็คือ ภาษาเหล่านี้ช่วยให้เข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น เพื่อให้สามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนว่าคุณควรเรียนภาษาใดในสองภาษา ให้อ่านต่อไปเพื่อทราบว่าทั้งสองภาษาแตกต่างกันอย่างไร บทความนี้จะให้ความกระจ่างเกี่ยวกับ R vs. Python – สิ่งที่คุณควรรู้ก่อนก้าวเข้าสู่โลกแห่งวิทยาศาสตร์ข้อมูล ก่อนที่จะเจาะลึกความแตกต่างระหว่างทั้งสอง สิ่งสำคัญคือต้องมีแนวคิดสั้น ๆ เกี่ยวกับภาษาเหล่านี้ R เป็นภาษาทางสถิติที่ใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นที่ตั้งของห้องสมุดที่หลากหลายสำหรับเทคนิคกราฟิก ในทางกลับกัน Python เป็นภาษาโปรแกรมเชิงวัตถุ วัตถุประสงค์ทั่วไป และระดับสูง ตอนนี้ คุณมีความคิดที่เป็นธรรมว่าภาษาเหล่านี้เกี่ยวกับอะไร มาเจาะลึกถึงความแตกต่างระหว่างภาษาเหล่านี้กัน Approach R ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ มันใช้แบบจำลองทางสถิติอย่างหนักสำหรับสิ่งนี้ ในทางกลับกัน Python มีแนวโน้มที่จะขัดแย้งกับข้อมูลมากกว่า หากวัตถุประสงค์คือการวิเคราะห์ข้อมูลหรือใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องในสภาพแวดล้อมการผลิตที่ปรับขนาดได้ Python จะขโมยรายการ รหัส รหัสใน Python นั้นแข็งแกร่งและไม่ต้องการการบำรุงรักษามากนัก มีความชัดเจน พิมพ์ง่าย และตีความได้ง่ายด้วย อย่างไรก็ตาม ในกรณีของ R รหัสจำเป็นต้องมีการบำรุงรักษา การสร้างภาพข้อมูล การสร้างภาพข้อมูลเป็นสื่อกลางที่สามารถเข้าใจข้อมูลที่รวบรวมได้ในวิธีที่ง่ายกว่ามาก ในบันทึกย่อนั้น R รองรับแพ็คเกจมากมายที่ปูทางสำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพที่ยอดเยี่ยม แม้ว่า Python ยังรองรับไลบรารีบางตัวสำหรับการสร้างภาพข้อมูล แต่ประเด็นที่ควรทราบก็คือมันค่อนข้างซับซ้อน ความเร็ว ความเร็วเป็นหนึ่งในพารามิเตอร์ที่ทุกคนให้ความสนใจเป็นอย่างมาก เมื่อพูดถึง R และ Python ในหน้านี้ R นั้นช้ากว่า Python เล็กน้อย แต่ก็ไม่ถึงขั้นที่ไม่สามารถจัดการได้ เหมาะสำหรับ Python ถือว่าเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่และสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก เมื่อพูดถึง R วิธีที่ดีที่สุดคือการสร้างแบบจำลองทางสถิติรวมถึงการสร้างกราฟิกและการแสดงข้อมูล ความง่ายในการเรียนรู้ หากคุณเป็นผู้เริ่มต้นในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล ไม่มีทางอื่นที่จะดีไปกว่าการเลือกใช้ Python ที่นี่เส้นโค้งการเรียนรู้ค่อนข้างเป็นเส้นตรงและราบรื่น R อาจดูเหมือนง่ายในตอนเริ่มต้น แต่เมื่อคุณดำเนินการต่อไป คุณตระหนักดีว่าความซับซ้อนของฟังก์ชันขั้นสูงทำให้การรับความเชี่ยวชาญเป็นเรื่องยากเล็กน้อย แพ็คเกจ Python ไม่มีไลบรารี่มากเท่ากับ R อย่างไรก็ตาม ประเด็นที่น่ากล่าวถึงก็คือมีการขึ้นต่อกันระหว่างไลบรารี R จำนวนมาก ซึ่งอาจก่อให้เกิดปัญหาในช่วงระยะเวลาการเรียนรู้ การวิเคราะห์ข้อมูล สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล จะต้องติดตั้งแพ็คเกจในกรณีของ Python ในขณะที่ R มีศักยภาพในการจัดการการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานโดยไม่ต้องติดตั้งแพ็คเกจ ด้วยความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง R และ Python ที่พูดกัน จึงไม่ผิดที่จะสรุปว่าทั้งคู่มีเอกลักษณ์ในแบบของตัวเอง การเลือกหนึ่งในสองนั้นขึ้นอยู่กับผู้ใช้ วัตถุประสงค์ของเขา และแอปพลิเคชันที่กำหนดเป้าหมาย

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button