Vs Python: Qual é a diferença?

R e Python são linguagens de programação de código aberto com uma grande comunidade. Novas bibliotecas ou ferramentas são adicionadas continuamente ao seu respectivo catálogo. R é usado principalmente para análise estatística, enquanto Python fornece uma abordagem mais geral para a ciência de dados.

R e Python são o estado da arte em termos de linguagem de programação voltada para a ciência de dados. Aprender os dois é, claro, a solução ideal. R e Python requerem um investimento de tempo, e esse luxo não está disponível para todos. Python é uma linguagem de uso geral com sintaxe legível. R, entretanto, é construído por estatísticos e abrange sua linguagem específica.

Neste tutorial, você aprenderá

R

Acadêmicos e estatísticos desenvolveram o R ao longo de duas décadas. R tem agora um dos ecossistemas mais ricos para realizar análises de dados. Existem cerca de 12.000 pacotes disponíveis no CRAN (repositório de código aberto). É possível encontrar uma biblioteca para qualquer análise que você deseja realizar. A rica variedade da biblioteca torna o R a primeira escolha para análise estatística, especialmente para trabalho analítico especializado.

A diferença de ponta entre R e os outros produtos estatísticos é a saída. R possui ferramentas fantásticas para comunicar os resultados. Rstudio vem com o knitr da biblioteca. Xie Yihui escreveu este pacote. Ele tornou o relato trivial e elegante. Comunicar as descobertas por meio de uma apresentação ou documento é fácil.

Pitão

Python pode fazer praticamente as mesmas tarefas que R: organização de dados, engenharia, sucateamento da web de seleção de recursos, aplicativo e assim por diante. Python é uma ferramenta para implantar e implementar o aprendizado de máquina em grande escala. Os códigos Python são mais fáceis de manter e mais robustos do que R. Anos atrás; Python não tinha muitas análises de dados e bibliotecas de aprendizado de máquina. Recentemente, o 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 feito com cinco bibliotecas Python: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn e Seaborn.

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

PRINCIPAIS DIFERENÇAS:

  • R é usado principalmente para análise estatística, enquanto Python fornece uma abordagem mais geral para a ciência de dados
  • O objetivo principal do R é a análise de dados e estatísticas, enquanto o objetivo principal do Python é a implantação e produção
  • Os usuários R consistem principalmente de acadêmicos e profissionais de P&D, enquanto os usuários de Python são principalmente programadores e desenvolvedores
  • R fornece flexibilidade para usar as 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
  • Ambos R e Python podem lidar com um grande tamanho de banco de dados
  • R pode ser usado no R Studio IDE enquanto Python pode ser usado em IDEs de Notebook Spyder e 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

Índice de popularidade

A classificação IEEE Spectrum é uma métrica que quantifica a popularidade de uma 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 uma terceira classificação um ano antes. R está em 6ºLugar, colocar.

Oportunidade de emprego

A imagem abaixo mostra o número de empregos relacionados à ciência de dados por linguagens de programação. SQL está muito à frente, seguido por Python e Java. R classifica 5º.

Oportunidade de trabalho R vs Python

Se nos concentrarmos na tendência de longo prazo entre Python (em amarelo) e R (azul), podemos ver que Python é citado com mais frequência na descrição do trabalho do que R.

Análise feita por R e Python

No entanto, se olharmos para as tarefas de análise de dados, R é, de longe, a melhor ferramenta.

Porcentagem de pessoas mudando

Existem dois pontos-chave na imagem abaixo.

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

Diferença entre R e Python

Parâmetro RPitão
ObjetivoAnálise de dados e estatísticasImplantação e produção
Usuários primáriosAcadêmico e P&DProgramadores e desenvolvedores
FlexibilidadeBiblioteca disponível fácil de usarFácil de construir novos modelos a partir do zero. Ou seja, computação de matriz e otimização
Curva de aprendizadoDifícil no começoLinear e suave
Popularidade da linguagem de programação. Alteração percentual4,23% em 201821,69% em 2018
Salário médio$ 99.000$ 100.000
IntegraçãoExecutar localmenteBem integrado com o aplicativo
TarefaFácil de obter resultados primáriosBom para implantar algoritmo
Tamanho do banco de dadosLidar com tamanho grandeLidar com tamanho grande
AQUIRstudioSpyder, Notebook Ipython
Pacotes e biblioteca importantestidyverse, ggplot2 misses, zoopandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow, acento circunflexo
DesvantagensCurva lenta de alta aprendizagem Dependências entre a bibliotecaNão há tantas bibliotecas quanto R
Vantagens
  • Os gráficos são feitos para falar. R torna isso bonito
  • Grande catálogo para análise de dados
  • Interface GitHub
  • RMarkdown
  • Brilhante
  • Notebook Jupyter: Notebooks ajudam a compartilhar dados com colegas
  • Computação matemática
  • Desdobramento, desenvolvimento
  • Legibilidade do código
  • Velocidade
  • Função em Python

Uso de R ou Python

Python foi desenvolvido por Guido van Rossum, um cara da computação, por volta de 1991. Python tem bibliotecas influentes para matemática, estatística e Inteligência Artificial. Você pode pensar no Python como um jogador puro no aprendizado de máquina. No entanto, Python não está totalmente maduro (ainda) para econometria e 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 o 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 por causa de suas poderosas bibliotecas de comunicação. Além disso, R é equipado com vários pacotes para realizar análises de séries temporais, dados em painel e mineração de dados. Além disso, não existem ferramentas melhores do que 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:

  • Eu quero aprender como o algoritmo funciona?
  • Eu quero implantar o modelo?

Se sua resposta a ambas as perguntas for sim, você provavelmente começará a aprender Python primeiro. Por outro lado, Python inclui grandes bibliotecas para manipular matrizes ou codificar algoritmos. Como um iniciante, pode ser mais fácil aprender como construir um modelo do zero e, em seguida, alternar para as funções das bibliotecas de aprendizado de máquina. Por outro lado, se você já conhece o algoritmo ou deseja analisar os dados imediatamente, R e Python estão bem para começar. Uma vantagem para R se você for se concentrar em métodos estatísticos.

Em segundo lugar, se você quiser 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 suma, a lacuna estatística entre R e Python está se aproximando. A maior parte do trabalho pode ser realizada em ambos os idiomas. É melhor você escolher aquele 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 é 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 usada de sua empresa / setor