の重要性の大幅な成長に伴い 、 そして データサイエンス ソフトウェア業界やソフトウェアサービス会社では、開発者にとって最も有利な言語として2つの言語が登場しています。の比較 R対Python についての鮮明な知識を提供しますデータサイエンティストとデータアナリストにとって最も人気があり、お気に入りの2つの言語。この R対Python ブログは、次の順序で言語への完全な洞察を提供します。
R＆Python入門
Rは、統計的およびグラフィカルな方法の広範なカタログを持っているため、統計学者にとって最良のプログラミング言語であると考えられています。 一方、とほぼ同じ作業を行うことができます R しかし、そのシンプルさと高性能のために、データサイエンティストやデータアナリストに好まれています。 Rは強力なスクリプト言語であり、活気のあるコミュニティとリソースバンクを備えた柔軟性が高いのに対し、Pythonは広く使用されているオブジェクト指向言語であり、学習とデバッグが容易です。
それでは、RとPythonの比較を進めて、比較要素を見てみましょう。
比較係数
R データ分析のために導入されましたが、 汎用言語として開発されました。前者は、ホック分析とデータセットの探索に最も適していますが、後者は、データ操作と繰り返しのタスクに適しています。
見てみましょう 要因 に使用します 比較 オン R対Python：
| 比較係数 | R | Python |
| 学習のしやすさ | ||
| 速度 | ||
| データ処理機能 | ||
| グラフィックと視覚化 | ||
| 柔軟性 | ||
| 人気 | ||
| ジョブシナリオ | ||
| コミュニティサポート |
学習のしやすさ
Rは急な学習曲線を持っており、 経験が少ないかまったくない プログラミングでそれを見つける 難しい 初めに。言語を理解すれば、理解するのはそれほど難しくありません。
Pythonは、生産性とコードの可読性に重点を置いているため、Pythonは 最も単純なプログラミング 言語。習得が容易でわかりやすいので好ましい。
速度
Rは 低レベル 簡単な手順のために長いコードを必要とするプログラミング言語。これが理由の1つです 速度の低下 。
Pythonは 上級 プログラミング言語とそれはまだ重要な構築のための選択でした 速い アプリケーション。
データ処理機能
Rは、次の理由により分析に便利です。 膨大な数のパッケージ 、すぐに使用できるテストと数式を使用する利点。ただし、パッケージをインストールしなくても、基本的なデータ分析に使用できます。
Tデータ分析用のPythonパッケージ 問題でした しかし、これは最近のバージョンで改善されています。 NumpyとPandasは、Pythonでのデータ分析に使用されます。並列計算にも適しています。
グラフィックと視覚化
視覚化されたデータは、生の値よりも効率的かつ効果的に理解されます。 Rは多数で構成されています 高度なグラフィカル機能を提供するパッケージ 。
データ分析ソフトウェアを選択する際には視覚化が重要であり、Pythonにはいくつかの素晴らしい視覚化ライブラリがあります。ライブラリの数は多いですが それらは複雑です きちんとした出力を提供します。
柔軟性
です 使いやすい Rの複雑な式、および統計的検定とモデルは、すぐに利用でき、簡単に使用できます。
Pythonは 柔軟な言語 ゼロから何かを構築することになると。また、Webサイトやその他のアプリケーションのスクリプト作成にも使用されます。
人気
両方の言語の人気を見ると、10年前に同じレベルから始まりましたが、 Pythonは大きな成長を遂げました リストで6位にランクされたRと比較して、人気が高く、2016年に1位にランクされました。
sqliteチュートリアル用のdbブラウザ
Python ユーザーは より忠実 RからPythonへの切り替えの割合がPythonからRの2倍であるため、後者のユーザーと比較した場合、彼らの言語に合わせて。
ジョブシナリオ
ソフトウェア会社は、次のようなテクノロジーに傾倒しています。 、 そして ビッグデータ これは、Python開発者の需要の伸びを説明しています。ただし、両方の言語を使用できます 統計と分析 、Pythonは、その単純さのために他よりもわずかに優位であり、仕事の傾向で上位にランクされています。
カスタマーサポートとコミュニティ
商用ソフトウェアは通常、有料のカスタマーサポートを提供しますが、RとPythonにはカスタマーサービスサポートがありません。つまり、問題が発生した場合は、ご自身でサポートしてください。ただし、どちらの言語にもヘルプ用のオンラインコミュニティがあります。 Python があります より大きなコミュニティサポート Rと比較して。
これで、RとPythonの比較は終わりです。どちらの言語も、データサイエンスとデータ分析の世界で真っ向から戦います。しかし、Pythonは、その絶大な人気とコードの記述の単純さから、2つのうちの勝者として浮上しています。
RとPythonの比較を理解したので、 ＆ 25万人以上の満足した学習者のネットワークを持つ信頼できるオンライン学習会社であるEdurekaが世界中に広がっています。
Python認定トレーニングは、キャリアをデータサイエンティストの役割に変えることで、定量分析、データマイニング、データの表示に関する専門知識を習得し、数字を超えて見るのに役立ちます。
Rトレーニングを使用したデータ分析は、Rプログラミング、データ操作、探索的データ分析、データ視覚化、データマイニング、回帰、感情分析、およびRStudioの実際の使用に関する専門知識を習得するのに役立ちます。小売、ソーシャルメディアのケーススタディ。