Ngày nay, khoa học dữ liệu là một phần không thể thiếu trong số lượng công việc ngày càng tăng của mọi người. Dữ liệu ngày càng sẵn có, tầm quan trọng của các quyết định dựa trên phân tích và khả năng tính toán mạnh mẽ trong kinh doanh khiến khoa học dữ liệu trở thành một vấn đề lớn trong thế giới công nghệ
Khi nói đến các công cụ dành cho công việc khoa học dữ liệu, Python và R là hai trong số các lựa chọn ngăn xếp công nghệ phổ biến nhất
Cả hai đều là ngôn ngữ lập trình nguồn mở, linh hoạt với các thư viện và công cụ mới thường xuyên được thêm vào danh mục của chúng, hướng tới khoa học dữ liệu và tận hưởng các cộng đồng hỗ trợ lớn. Điều đó làm cho việc chọn một trong hai để phân tích dữ liệu của bạn trở thành một thách thức
Tuy nhiên, Python có cách tiếp cận tổng quát hơn đối với khoa học dữ liệu, trong khi R chủ yếu được sử dụng để phân tích thống kê. Do đó, bất kỳ ai quan tâm đến việc tận dụng các ngôn ngữ này cho dự án khoa học dữ liệu của họ đều nên biết những điểm khác biệt và lợi ích chính của việc sử dụng ngôn ngữ này so với ngôn ngữ kia
Hãy cùng xem các tính năng và ưu điểm chính của Python và R
Ưu điểm của R. 12.000 gói và báo cáo đặc biệt
R được phát triển bởi các học giả và nhà thống kê. Do đó, ngôn ngữ lập trình cung cấp một trong những hệ sinh thái phong phú nhất để thực hiện phân tích dữ liệu
Với R, bạn sẽ có thể tìm thấy một thư viện cho hầu hết mọi phân tích mà bạn muốn thực hiện bằng cách tận dụng 12.000 gói có sẵn trong CRAN, một kho lưu trữ mã nguồn mở. Trên thực tế, sự đa dạng của các thư viện là điều khiến R trở thành lựa chọn hàng đầu cho phân tích thống kê, đặc biệt là cho công việc phân tích chuyên ngành
Một yếu tố khác khiến R trở thành ngôn ngữ tiên tiến là đầu ra mà nó tạo ra. R có các công cụ ấn tượng hiệu quả trong việc truyền đạt kết quả. Rstudio bao gồm thư viện đan được viết bởi Xie Yihui, giúp truyền đạt những phát hiện của bạn dưới dạng bản trình bày hoặc tài liệu liền mạch và gần như tầm thường
Ưu điểm của Python. rất phù hợp cho học máy và trí tuệ nhân tạo
Python có thể thực hiện hầu hết tất cả các tác vụ như R—kỹ thuật, sắp xếp dữ liệu, lựa chọn tính năng, quét web, phát triển ứng dụng, v.v. Về cơ bản, mã Python dễ bảo trì và mạnh hơn R. Do đó, Python thường được sử dụng để triển khai và thực hiện học máy ở quy mô lớn
Một vài năm trước, Python không có nhiều thư viện phân tích dữ liệu và học máy, nhưng ngôn ngữ này đang bắt kịp rất nhanh. Hiện tại, nó có một số API thực sự tiên tiến cho máy học và trí tuệ nhân tạo. Bạn thường có thể thực hiện hầu hết các công việc khoa học dữ liệu bằng năm thư viện Python. NumPy, SciPy, Seaborn, Pandas và scikit-learning
Python thực sự nổi bật khi làm cho khả năng sao chép và khả năng truy cập dễ dàng hơn R. Trên thực tế, Python là lựa chọn tốt nhất của bạn nếu bạn đang muốn sử dụng kết quả phân tích của mình trong một ứng dụng hoặc trang web
mang đi. Bạn nên sử dụng R hay Python?
Vì R được phát triển bởi các học giả và nhà khoa học nên nó được thiết kế để giải quyết các vấn đề thống kê và cũng hoạt động tốt cho học máy và khoa học dữ liệu. Do đó, thật công bằng khi nói ngôn ngữ này là công cụ phù hợp cho khoa học dữ liệu, nhờ vào các thư viện giao tiếp mạnh mẽ của nó. Ngoài ra, R cũng chứa nhiều gói có thể được sử dụng để thực hiện phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu và dữ liệu bảng
Ngược lại, nếu bạn là người mới bắt đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và muốn tìm hiểu cách thuật toán hoạt động và triển khai mô hình, lý tưởng nhất là bạn nên bắt đầu học Python
Python đi kèm với các thư viện có ảnh hưởng về toán học, thống kê và trí tuệ nhân tạo, khiến nó trở thành nhân tố chính trong học máy. Ngôn ngữ lập trình này cũng có các thư viện tuyệt vời giúp ích rất nhiều cho việc thao tác ma trận hoặc thuật toán mã hóa
Python khá dễ làm việc nếu bạn đang muốn xây dựng một mô hình từ đầu, cho phép bạn chuyển sang các chức năng từ các thư viện máy học sau này. Tương tự, bạn cũng có thể sử dụng kết hợp R và Python khi đi sâu vào phân tích dữ liệu
R rất tuyệt vời khi bạn đang tập trung vào các phương pháp thống kê. Tuy nhiên, Python là lựa chọn tốt hơn nếu bạn muốn làm nhiều việc hơn là thống kê—ví dụ: khả năng triển khai và khả năng tái tạo
Nói một cách ngắn gọn, ngày nay R và Python về cơ bản ngang nhau khi áp dụng vào khoa học dữ liệu. Bạn thậm chí có thể sử dụng kết hợp cả hai ngôn ngữ nếu bạn cần. Tuy nhiên, Python có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực hơn, chẳng hạn như phát triển web, lập trình mạng và nguyên mẫu phần mềm. Cuối cùng, điều này làm cho Python trở thành một lựa chọn linh hoạt hơn nhiều
Python thường được so sánh với các ngôn ngữ thông dịch khác như Java, JavaScript, Perl, Tcl hoặc Smalltalk. So sánh với C++, Common Lisp và Scheme cũng có thể làm sáng tỏ. Trong phần này, tôi sẽ so sánh ngắn gọn Python với từng ngôn ngữ này. Những so sánh này chỉ tập trung vào vấn đề ngôn ngữ. Trong thực tế, việc lựa chọn ngôn ngữ lập trình thường được quyết định bởi các ràng buộc khác trong thế giới thực như chi phí, tính khả dụng, đào tạo và đầu tư trước đó hoặc thậm chí là tình cảm gắn bó. Vì những khía cạnh này rất hay thay đổi, nên có vẻ lãng phí thời gian khi xem xét chúng nhiều cho sự so sánh này
Java
Các chương trình Python thường chạy chậm hơn các chương trình Java, nhưng chúng cũng mất ít thời gian hơn để phát triển. Các chương trình Python thường ngắn hơn 3-5 lần so với các chương trình Java tương đương. Sự khác biệt này có thể là do các kiểu dữ liệu cấp cao tích hợp sẵn của Python và kiểu gõ động của nó. Ví dụ: một lập trình viên Python không lãng phí thời gian để khai báo các loại đối số hoặc biến và danh sách đa hình mạnh mẽ và các loại từ điển của Python, hỗ trợ cú pháp phong phú được tích hợp trực tiếp vào ngôn ngữ, được sử dụng trong hầu hết mọi chương trình Python. Vì gõ theo kiểu run-time nên Python runtime phải hoạt động nhiều hơn Java. Ví dụ, khi đánh giá biểu thức a+b, trước tiên nó phải kiểm tra các đối tượng a và b để tìm ra kiểu của chúng, điều này không được biết tại thời điểm biên dịch. Sau đó, nó gọi hoạt động bổ sung thích hợp, có thể là một phương thức do người dùng định nghĩa bị quá tải. Mặt khác, Java có thể thực hiện phép cộng số nguyên hoặc dấu phẩy động hiệu quả, nhưng yêu cầu khai báo biến cho a và b và không cho phép nạp chồng toán tử + đối với các thể hiện của lớp do người dùng định nghĩa
Vì những lý do này, Python phù hợp hơn nhiều với tư cách là ngôn ngữ "keo", trong khi Java được mô tả tốt hơn với tư cách là ngôn ngữ triển khai cấp thấp. Trên thực tế, cả hai cùng nhau tạo nên một sự kết hợp tuyệt vời. Các thành phần có thể được phát triển bằng Java và được kết hợp để tạo thành các ứng dụng bằng Python; . Để hỗ trợ kiểu phát triển này, một triển khai Python được viết bằng Java đang được phát triển, cho phép gọi mã Python từ Java và ngược lại. Trong triển khai này, mã nguồn Python được dịch sang mã byte Java [với sự trợ giúp từ thư viện thời gian chạy để hỗ trợ ngữ nghĩa động của Python]
Javascript
Tập hợp con "dựa trên đối tượng" của Python gần tương đương với JavaScript. Giống như JavaScript [và không giống như Java], Python hỗ trợ phong cách lập trình sử dụng các hàm và biến đơn giản mà không cần tham gia vào các định nghĩa lớp. Tuy nhiên, đối với JavaScript, đó là tất cả. Mặt khác, Python hỗ trợ viết các chương trình lớn hơn nhiều và tái sử dụng mã tốt hơn thông qua phong cách lập trình hướng đối tượng thực sự, trong đó các lớp và tính kế thừa đóng vai trò quan trọng
perl
Python và Perl đến từ một nền tảng tương tự [tập lệnh Unix, cả hai đều đã phát triển vượt bậc từ lâu] và có nhiều tính năng tương tự, nhưng có một triết lý khác. Perl nhấn mạnh hỗ trợ cho các tác vụ hướng ứng dụng phổ biến, e. g. bằng cách tích hợp sẵn các biểu thức chính quy, tính năng quét tệp và tạo báo cáo. Python nhấn mạnh hỗ trợ cho các phương pháp lập trình phổ biến như thiết kế cấu trúc dữ liệu và lập trình hướng đối tượng, đồng thời khuyến khích các lập trình viên viết mã có thể đọc được [và do đó có thể bảo trì] bằng cách cung cấp một ký hiệu tao nhã nhưng không quá khó hiểu. Kết quả là Python tiến gần đến Perl nhưng hiếm khi đánh bại nó trong miền ứng dụng ban đầu của nó;
tcl
Giống như Python, Tcl có thể được sử dụng làm ngôn ngữ mở rộng ứng dụng cũng như ngôn ngữ lập trình độc lập. Tuy nhiên, Tcl, theo truyền thống lưu trữ tất cả dữ liệu dưới dạng chuỗi, yếu về cấu trúc dữ liệu và thực thi mã thông thường chậm hơn nhiều so với Python. Tcl cũng thiếu các tính năng cần thiết để viết các chương trình lớn, chẳng hạn như không gian tên mô-đun. Do đó, trong khi một ứng dụng lớn "điển hình" sử dụng Tcl thường chứa các phần mở rộng Tcl được viết bằng C hoặc C++ dành riêng cho ứng dụng đó, thì một ứng dụng Python tương đương thường có thể được viết bằng "Python thuần túy". Tất nhiên, phát triển Python thuần túy nhanh hơn nhiều so với việc phải viết và gỡ lỗi một thành phần C hoặc C++. Người ta nói rằng phẩm chất đáng giá của Tcl là bộ công cụ Tk. Python đã sử dụng một giao diện cho Tk làm thư viện thành phần GUI tiêu chuẩn của nó
Tcl 8. 0 giải quyết vấn đề tốc độ bằng cách cung cấp trình biên dịch mã byte với hỗ trợ loại dữ liệu hạn chế và thêm không gian tên. Tuy nhiên, nó vẫn là một ngôn ngữ lập trình cồng kềnh hơn nhiều
nói nhỏ
Có lẽ sự khác biệt lớn nhất giữa Python và Smalltalk là cú pháp "chính thống" hơn của Python, giúp nó hỗ trợ đào tạo lập trình viên. Giống như Smalltalk, Python có kiểu gõ động và ràng buộc, và mọi thứ trong Python đều là đối tượng. Tuy nhiên, Python phân biệt các loại đối tượng dựng sẵn với các lớp do người dùng định nghĩa và hiện không cho phép kế thừa từ các loại dựng sẵn. Thư viện tiêu chuẩn của Smalltalk về các loại dữ liệu thu thập được tinh chỉnh hơn, trong khi thư viện của Python có nhiều phương tiện hơn để xử lý các thực tế Internet và WWW như email, HTML và FTP
Python có một triết lý khác về môi trường phát triển và phân phối mã. Trong khi Smalltalk theo truyền thống có một "hình ảnh hệ thống" nguyên khối bao gồm cả môi trường và chương trình của người dùng, Python lưu trữ cả mô-đun tiêu chuẩn và mô-đun người dùng trong các tệp riêng lẻ có thể dễ dàng sắp xếp lại hoặc phân phối bên ngoài hệ thống. Một hậu quả là có nhiều tùy chọn để gắn Giao diện người dùng đồ họa [GUI] vào chương trình Python, vì GUI không được tích hợp vào hệ thống
C++
Hầu như mọi thứ nói về Java cũng áp dụng cho C++, hơn thế nữa. trong đó mã Python thường ngắn hơn 3-5 lần so với mã Java tương đương, nó thường ngắn hơn 5-10 lần so với mã C++ tương đương. Bằng chứng giai thoại cho thấy rằng một lập trình viên Python có thể hoàn thành trong hai tháng mà hai lập trình viên C ++ không thể hoàn thành trong một năm. Python tỏa sáng như một ngôn ngữ kết dính, dùng để kết hợp các thành phần được viết bằng C++
Sơ đồ và Lisp thông thường
Các ngôn ngữ này gần giống với Python về mặt ngữ nghĩa động, nhưng lại quá khác biệt về cách tiếp cận cú pháp khiến việc so sánh gần như trở thành một cuộc tranh luận tôn giáo. việc thiếu cú pháp của Lisp là một lợi thế hay bất lợi? . Thông thường, các thuộc tính trong thế giới thực là quyết định. Lisp thông thường là lớn [theo mọi nghĩa] và thế giới Scheme bị phân mảnh giữa nhiều phiên bản không tương thích, trong đó Python có một triển khai nhỏ gọn, miễn phí, duy nhất