Khi nói đến phát triển khoa học dữ liệu và máy học, hai ngôn ngữ lập trình rất phổ biến – R và Python.
Sử dụng bất kỳ ngôn ngữ nào sẽ giúp các nhóm khoa học dữ liệu dễ dàng khám phá, phân tích, trực quan hóa, tìm hiểu và làm việc với dữ liệu. Tuy nhiên, bạn cần biết sự khác biệt chính giữa các ngôn ngữ nếu muốn chọn ngôn ngữ nào sẽ sử dụng. Bài viết này tìm hiểu và giải thích sự khác biệt.
R: Tổng quan
Nguồn: wikipedia.org
R là ngôn ngữ lập trình để tính toán thống kê và vẽ đồ thị. Nó được phát hành lần đầu tiên vào năm 1995. Robert Gentleman và Ross Unaka đã phát triển nó tại Đại học Auckland, New Zealand. R được phát triển như một triển khai thực tế của ngôn ngữ lập trình S.
Mặc dù R là ngôn ngữ lập trình nhưng nó được phân phối nhiều hơn. Bao gồm môi trường phát triển – R Studio. Môi trường này cho phép bạn tạo hình ảnh, quản lý dữ liệu và viết mã R với sự hỗ trợ đánh dấu và gỡ lỗi cú pháp.
R là mã nguồn mở và chạy trên tất cả các hệ điều hành chính bao gồm Windows, macOS và Linux. Để minh họa chương trình mẫu được viết bằng ngôn ngữ lập trình R trông như thế nào, đây là chương trình mẫu tạo ra một tập hợp các giá trị được phân phối ngẫu nhiên.
# Set the seed for reproducibility set.seed(123) # Generate 10,000 random numbers following the normal distribution random_numbers <- rnorm(10000)
Python: Tổng quan
Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất trên thế giới. Nó là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung linh hoạt, hỗ trợ nhiều mô hình lập trình. Nó được sử dụng rộng rãi cho machine learning, phát triển web và viết các đoạn script ngắn để tự động hóa. Python rất dễ học và được sử dụng làm ngôn ngữ đầu tiên đối với hầu hết những người học viết mã.
Guido van Rossum đã phát triển Python, được phát hành lần đầu tiên vào năm 1991. Mặc dù đã cũ nhưng nó đã được cập nhật và hiện đại hóa qua nhiều năm; chủ yếu phát hành phiên bản python 3 là một bước nhảy vọt so với phiên bản Python 2.
Giống như R, Python là nguồn mở và có trình thông dịch cho mọi hệ điều hành chính. Ngoài ra, còn có nhiều môi trường dựa trên trình duyệt khác nhau để chạy mã, chẳng hạn như Jupyter Notebooks. Python là ngôn ngữ có mục đích chung nhưng bao gồm các gói và thư viện để phân tích dữ liệu và học máy.
Đây là một chương trình ví dụ sử dụng NumPy để tạo 10.000 số ngẫu nhiên được phân phối thông thường.
import numpy as np # Set the seed for reproducibility np.random.seed(123) # Generate 10,000 random numbers following the normal distribution random_numbers = np.random.randn(10000)
Đối đầu: R so với Python
Như bạn có thể thấy, các ngôn ngữ tương tự nhau nhưng chúng mang một số khác biệt cơ bản. Có một số khác biệt chính cần cân nhắc khi quyết định học hoặc sử dụng ngôn ngữ nào cho dự án tiếp theo của bạn.
Bàn thắng
R là ngôn ngữ lập trình được thiết kế để cung cấp một cách dễ dàng để phân tích dữ liệu và tạo trực quan hóa. Việc sử dụng nó chủ yếu giới hạn trong thống kê, khoa học dữ liệu và học máy.
Mặt khác, Python là một ngôn ngữ có mục đích chung được thiết kế thanh lịch và đơn giản. Vì vậy, nó được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và phát triển web.
người dùng
R được thiết kế để sử dụng bởi các nhà thống kê. Kết quả là, nó cung cấp một giao diện đơn giản với các chức năng cần thiết cho việc thống kê.
Python được sử dụng rộng rãi bởi nhiều lập trình viên ở mọi cấp độ kinh nghiệm. Do tính linh hoạt của nó, nó không được sử dụng bởi một ngành nghề – mà được sử dụng bởi nhiều ngành nghề khác nhau như kỹ sư phần mềm, nhà phân tích và nhà khoa học.
Phân tích dữ liệu và trực quan hóa
Một trong những ứng dụng Python phổ biến nhất là khoa học dữ liệu – bao gồm phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Tuy nhiên, Python vốn không hỗ trợ ứng dụng này mà thay vào đó dựa vào các thư viện và gói như Pandas và Matplotlib.
Không giống như Python mang tính phổ quát, R được tạo ra để sử dụng trong Khoa học dữ liệu. Kết quả là, R có các tính năng phân tích dữ liệu và vẽ đồ thị ngay lập tức. Ngoài các chức năng tích hợp sẵn, còn có các gói có thể được sử dụng để phân tích thêm.
Hiệu quả
Sự đơn giản và trừu tượng của R phải trả giá bằng hiệu suất. Nó không nhanh lắm. Trong lập trình, chậm có nghĩa là chạy chậm hơn vài mili giây so với các ngôn ngữ khác. Do đó, sự chậm chạp của R có thể khó nhận thấy đối với người dùng.
Giống như R, Python cung cấp khả năng trừu tượng hóa và đơn giản hóa ở mức độ cao, làm cho nó linh hoạt hơn nhưng chậm hơn. Để cải thiện hiệu suất của các chương trình Python, các thư viện như NumPy và PyTorch sử dụng C++ hoặc C cơ bản và cung cấp các liên kết Python. Điều này làm cho Python chạy nhanh hơn.
Sử dụng trong học máy
Ngoài khả năng trực quan hóa và phân tích, R có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình học máy bằng thuật toán hồi quy, phân loại và phân cụm. Nó có các gói như Caret, Lattice, DataExplorer và Dalex.
Python là ngôn ngữ phổ biến nhất được sử dụng trong học máy. Nó có một hệ sinh thái thư viện phong phú như Tensorflow, PyTorch và Jax. Điều này cũng chủ yếu được hỗ trợ bởi các nền tảng cơ sở hạ tầng máy học.
Đường cong học tập
R được thiết kế đơn giản. Tuy nhiên, cú pháp của nó có thể mất một chút thời gian để làm quen và theo kinh nghiệm của tôi, nó khó hơn Python một chút.
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình thân thiện với người mới bắt đầu nhất, được thiết kế với sự sang trọng và đơn giản. Nó có đường cong học tập nhẹ nhàng hơn so với R.
R có cộng đồng lớn – mặc dù nhỏ hơn Python. Nó vẫn rất quan trọng vì nó có hơn 10.000 gói để sử dụng. Nó cũng có rất nhiều tài nguyên học tập để học vì ngôn ngữ này vẫn cực kỳ phổ biến.
Đây là một lĩnh vực khác mà Python tỏa sáng. Nó có lẽ có cộng đồng lớn nhất so với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào trên thế giới. Nó có các gói nguồn mở cho hầu hết mọi thứ, bao gồm cả việc học máy và xử lý dữ liệu. Có rất nhiều tài nguyên học tập miễn phí và trả phí để học Python cũng như nhiều công cụ do cộng đồng tạo ra.
Phổ biến
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới, cạnh tranh với các ngôn ngữ như JavaScript và Java. Nó cũng là một trong những ngôn ngữ được yêu thích nhất vì tính đơn giản và linh hoạt của nó.
R chắc chắn không phổ biến bằng Python, nhưng nó vẫn đủ phổ biến để không trở thành ngôn ngữ lập trình ít người biết đến mà không ai sử dụng. Ngược lại, nó được sử dụng bởi các công ty công nghệ lớn và một số lượng đáng kể các tin tuyển dụng yêu cầu kiến thức về R.
Tính linh hoạt/đa năng
R chủ yếu dành cho tính toán thống kê. Do đó, nó không được sử dụng cho bất kỳ mục đích nào ngoài trường hợp sử dụng này.
Mặt khác, Python rất linh hoạt. Nó được sử dụng rộng rãi cho nhiều mục đích khác nhau và khoa học dữ liệu chỉ là một trong số nhiều mục đích đó.
tôi đang đi
Python chỉ được phân phối dưới dạng trình thông dịch. IDE phụ thuộc vào người dùng. Hai IDE phổ biến nhất là VsCode và PyCharm – được so sánh trong bài viết này. Ngoài ra, bạn cũng có thể sử dụng Jupyter Notebooks để chạy Python tương tác trong các ô.
IDE chính được sử dụng cho R là R Studio có sẵn cho các hệ thống macOS, Windows và Linux.
Các ứng dụng tiêu biểu
R, ngôn ngữ thống kê, thường được sử dụng cho máy học, thống kê và phân tích cũng như trực quan hóa dữ liệu.
Trong khi Python, một ngôn ngữ có mục đích chung, có nhiều mục đích sử dụng, bao gồm học máy, phát triển web, phân tích dữ liệu và tính toán số.
Các công ty phổ biến sử dụng ngôn ngữ này
Cả R và Python đều có lượng người dùng công nghệ lớn. Chúng bao gồm Google, Meta, Accenture và Microsoft cho R. Người dùng Python bao gồm Tesla, Google, Meta và Spotify cho Python.
những từ cuối
Python và R là những ngôn ngữ mạnh có thể sẽ được sử dụng trong tương lai gần. Học một là một khoản đầu tư tốt vì nó trang bị cho bạn các kỹ năng thu thập dữ liệu và đưa ra kết luận trong thế giới ngày càng dựa trên dữ liệu này.
Sau đó, hãy xem các khóa học phân tích dữ liệu để thăng tiến trong sự nghiệp của bạn.
