R vs. Python – Diferença entre eles

Diferença chave entre R e Python

• R é usado principalmente para análise estatística enquanto Python fornece uma abordagem mais geral para ciência de dados
• O objetivo principal do R é a análise de dados e estatística, enquanto o objetivo principal do Python é implantação e produção
• Os usuários do R consistem principalmente de acadêmicos e profissionais de P&D, enquanto Python os usuários são principalmente programadores e desenvolvedores
• R fornece flexibilidade para usar bibliotecas disponíveis, enquanto Python fornece flexibilidade para construir novos modelos do zero
• R é difícil de aprender no início enquanto Python é linear e fácil de aprender
• R está integrado para executar localmente enquanto Python está bem integrado com aplicativos
• Tanto R quanto Python pode lidar com um tamanho enorme de banco de dados
• R pode ser usado no R Studio IDE enquanto Python pode ser usado em Spyder e IDEs de notebook Ipython
• R consiste em vários pacotes e bibliotecas como tidyverse, ggplot2, caret, zoo enquanto Python consiste em pacotes e bibliotecas como pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, caret

R e Python são ambas linguagens de programação de código aberto com uma grande comunidade. Novas bibliotecas ou ferramentas são adicionadas continuamente aos seus respectivos catálogos. R é usado principalmente para análise estatística, enquanto Python fornece uma abordagem mais geral para a ciência de dados.

R e Python são o que há de mais moderno em termos de linguagem de programação orientada para ciência de dados. Aprender os dois é, obviamente, a solução ideal. R e Python requer um investimento de tempo e esse luxo não está disponível para todos. Python é uma linguagem de propósito geral com uma sintaxe legível. R, no entanto, é construído por estatísticos e abrange sua linguagem específica.

R

Acadêmicos e estatísticos desenvolveram R ao longo de duas décadas. R possui agora um dos ecossistemas mais ricos para realizar análises de dados. Existem cerca de 12000 pacotes disponíveis em CRAN (repositório de código aberto). É possível encontrar uma biblioteca para qualquer análise que você queira realizar. A rica variedade de bibliotecas faz do R a primeira escolha para análise estatística, especialmente para trabalhos analíticos especializados.

A diferença de ponta entre R e os outros produtos estatísticos é o resultado. R possui ferramentas fantásticas para comunicar os resultados. Rstudio vem com a biblioteca knitr. Xie Yihui escreveu este pacote. Ele tornou as reportagens triviais e elegantes. É fácil comunicar as descobertas por meio de uma apresentação ou documento.

Python

Python Pode realizar praticamente as mesmas tarefas que o R: manipulação de dados, engenharia de dados, seleção de recursos e web scraping.ping, aplicativo e assim por diante. Python é uma ferramenta para implantar e implementar aprendizado de máquina em larga escala. Python os códigos são mais fáceis de manter e mais robustos do que R. Anos atrás; Python não tinha muitas bibliotecas de análise de dados e aprendizado de máquina. Recentemente, Python está se atualizando e fornece API de ponta para aprendizado de máquina ou inteligência artificial. A maior parte do trabalho de ciência de dados pode ser realizada com cinco Python bibliotecas: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn e Seaborn.

Python, por outro lado, facilita a replicabilidade e a acessibilidade do que R. Na verdade, se você precisar usar os resultados de sua análise em um aplicativo ou site, Python é a melhor escolha.

Índice de popularidade

O ranking IEEE Spectrum é uma métrica que quantifica a popularidade de um linguagem de programação. A coluna da esquerda mostra a classificação em 2017 e a coluna da direita em 2016. Em 2017, Python alcançou o primeiro lugar em comparação com um terceiro lugar no ano anterior. R está em 6^th lugar.

Oportunidade de emprego

A imagem abaixo mostra a quantidade de empregos relacionados à ciência de dados por linguagens de programação. SQL está muito à frente, seguido por Python e Java. R ocupa 5º lugar^th.

Se nos concentrarmos na tendência de longo prazo entre Python (em amarelo) e R (azul), podemos ver que Python é mais frequentemente citado em descrições de cargos do que R.

Análise feita por R e Python

Porém, se olharmos para os trabalhos de análise de dados, R é de longe a melhor ferramenta.

Porcentagem de pessoas mudando

Existem dois pontos-chave na imagem abaixo.

• Python os usuários são mais leais do que os usuários R
• A porcentagem de usuários R mudando para Python é duas vezes maior que Python para R.

Diferença entre R e Python

R ou Python Uso

Python foi desenvolvido por Guido van Rossum, um cara de informática, por volta de 1991. Python tem bibliotecas influentes para matemática, estatística e inteligência artificial. Você pode pensar Python como um player puro em aprendizado de máquina. No entanto, Python (ainda) não está totalmente maduro para a econometria e a comunicação. Python é a melhor ferramenta para integração e implantação de aprendizado de máquina, mas não para análise de negócios.

A boa notícia é que R é desenvolvido por acadêmicos e cientistas. Ele foi projetado para responder a problemas estatísticos, aprendizado de máquina e ciência de dados. R é a ferramenta certa para ciência de dados devido às suas poderosas bibliotecas de comunicação. Além disso, R está equipado com diversos pacotes para realizar análises de séries temporais, dados em painel e mineração de dados. Além disso, não existem ferramentas melhores em comparação com R.

Em nossa opinião, se você é um iniciante em ciência de dados com base estatística necessária, você precisa se perguntar as seguintes duas perguntas:

• Quero aprender como o algoritmo funciona?
• Quero implantar o modelo?

Se sua resposta a ambas as perguntas for sim, você provavelmente começará a aprender Python primeiro. Por um lado, Python inclui ótimas bibliotecas para manipular matrizes ou codificar os algoritmos. Como iniciante, pode ser mais fácil aprender a construir um modelo do zero e depois mudar para as funções das bibliotecas de aprendizado de máquina. Por outro lado, você já conhece o algoritmo ou quer entrar na análise de dados imediatamente, então tanto R quanto Python estão bem para começar. Uma vantagem para R se você se concentrar em métodos estatísticos.

Em segundo lugar, se quisermos fazer mais do que estatísticas, digamos, implantação e reprodutibilidade, Python é uma escolha melhor. R é mais adequado para o seu trabalho se você precisar escrever um relatório e criar um painel.

Em poucas palavras, a lacuna estatística entre R e Python estão se aproximando. A maior parte do trabalho pode ser realizada em ambos os idiomas. É melhor você escolher aquela que se adapta às suas necessidades, mas também a ferramenta que seus colegas estão usando. É melhor quando todos vocês falam a mesma língua. Depois de conhecer sua primeira linguagem de programação, aprender a segunda fica mais simples.

Conclusão

No final, a escolha entre R ou Python depende de:

• Os objetivos da sua missão: Análise estatística ou implantação
• A quantidade de tempo que você pode investir
• Ferramenta mais utilizada pela sua empresa/setor