R과 파이썬의 토론

작가: Louise Ward
창조 날짜: 6 2 월 2021
업데이트 날짜: 26 6 월 2024
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mirt가 있는 R의 다차원 IRT 및 DIF
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출처 : Drx / Dreamstime.com

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R과 Python은 데이터 과학에 매우 유용하며 사용할 언어는 사용자의 요구에 따라 크게 결정될 수 있습니다.

데이터 과학에 어떤 언어가 더 적합한 지에 대한 논란이 있습니다 : R 또는 Python. 대답은 둘 다입니다. 사람들은 종종 R과 Python의 기능을 비교하여 혼란스러워하지만, 기능만으로는 어떤 언어의 적합성도 정의 할 수 없다는 것을 이해해야합니다. R과 Python에는 데이터 과학 및 분석 응용 프로그램에 적합한 고유 한 기능이 있습니다. 한 언어가 다른 언어보다 선호되는 상황이있을 수 있지만 다른 언어가 쓸모 없다는 의미는 아닙니다. 데이터 과학에 대한 자세한 내용은 데이터 마이닝 및 데이터 과학 학습을위한 7 단계를 참조하십시오.

R과 Python은 무엇입니까?

R은 1990 년대 중반 S 언어의 변형으로 개발 된 오픈 소스 언어입니다. Robert Gentleman과 Ross Ihaka가 개발했습니다. 프로그래밍 경험을 간소화하기 위해 설계되었습니다. 오늘날에는 연구, 기업 및 학계에 광범위하게 사용되고 있습니다. 많은 분야에서 사용되기 때문에 가장 널리 사용되는 통계 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 사용하기는 매우 간단하지만 프로그래밍에 완전히 익숙하지 않은 사람들에게는 약간 어려울 수 있습니다. 그러나 인터넷에서 사용할 수있는 다양한 리소스에서 더 많은 것을 배울 수 있습니다.

파이썬은 Guido Van Rossum에 의해 1990 년대 초에 만들어졌습니다. 코딩의 용이성과 적응성에 중점을 둡니다. 파이썬은 더 빠르고 효율적인 데이터 분석을 위해 코드를 더 잘 제어하고자하는 프로그래머들에게 널리 사용되고 있습니다. 또한 코드의 특수 통계 기술에 사용되어 더욱 빠르게 작동합니다. 프로그래밍 언어는 사용 및 학습이 매우 쉽습니다. 또한 매우 유연하며 사용자가 정확히 원하는 것을 만들 때 사용할 수 있습니다.


다른 언어와 어떻게 다른가

데이터 분석 작업은 매우 중요하며 프로세스는 유연해야합니다. 이를 위해서는 프로세스가 대화식이어서 효율성을 유지해야합니다. 그러나 언어는 매우 유연하고 대화식이며 사용하기 쉬워야합니다. R은 매우 유연한 언어입니다. 다른 언어는 정확한 목적으로 사용되고 다른 언어로는 작동하지 않지만 R은 실제로 과학 분야에서 다양한 목적으로 작동 할 수 있습니다.

R을 다른 통계 프로그래밍 언어와 차별화하는 또 다른 사항은 상호 작용 성입니다. R에는 데이터 구조를 빠르게 생성하는 데 사용할 수있는 매우 강력한 메커니즘이 있습니다. R은 또한 실제 프로그래밍 언어와 달리 매우 강력한 그래픽 매체입니다. 그래픽은 특히 통계 및 데이터 분석 분야에서 매우 유용합니다. R은 다양한 유형의 그래프를 쉽게 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

파이썬은 또한 데이터 분석에 탁월한 선택입니다. Perl 또는 Ruby와 같은 언어와 비교할 때 모듈을 사용하여 사용자 정의 할 수 있으므로 매우 적합합니다. 많은 기능이 있습니다. 또한 시각적 언어를 사용하여 그래프와 통계 데이터를 쉽게 시각화 할 수있는 그래픽 언어입니다. 다른 언어와 구별되는 또 다른 점은 사용하기 쉬운 구문입니다. 프로그래밍 언어에 대한 자세한 내용은 스크립팅 언어 101을 참조하십시오.

데이터 과학 애플리케이션에서 사용되는 이유

데이터 과학은 오늘날 가장 중요한 과학 분야 중 하나입니다. 이것이 없으면 아무것도 예측하기가 거의 불가능하며 정확한 예측은 오늘날 사회의 기초입니다. 따라서 데이터 분석에는 데이터 과학의 중요한 부분 인 최상의 도구가 필요합니다.

R과 Python에는 모두 데이터 과학에 적합한 많은 기능이 있습니다. 그러나 어떤 것을 사용해야하는지는 전적으로 자신의 취향에 달려 있습니다. R은 데이터의 그래픽 표현에 적합하며 Python은 사용하기가 매우 쉽습니다.


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아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.

장점은 무엇입니까?

R과 Python에는 많은 장점이 있습니다. 이 두 언어의 가장 큰 장점 중 하나는 그래픽 시각화 시스템입니다. R은 googleVis, ggvis 및 rCharts와 같은 많은 전문가 급 시각화 패키지를 지원합니다. 이 패키지는 통계 데이터의 완벽한 그래픽 표현을 위해 사용자 정의 할 수 있습니다. 파이썬에는 Pygal, Seaborn 및 Bokeh와 같은 많은 강력한 시각화 라이브러리가 있습니다.

R을 유용하게 만드는 것은 생태계입니다. 이 두 언어는 항상 기꺼이 도와 드리는 커뮤니티를 보유하고 있으며 새로운 기능과 기술을 수용하기 위해이 언어는 지속적으로 업데이트되고 있습니다. 이 언어는 배우기 매우 쉬운 다목적 도구입니다.

R과 Python의 사용 사례

데이터 분석을 위해 R과 Python의 많은 사용 사례가 있습니다. 예를 들어 ForecastWatch.com은 여러 일기 예보 사이트에서 데이터를 수집하고 정확도에 따라 사이트를 평가합니다. 이를 통해 더 나은 일기 예보가 가능하고 일기 예보 담당자가 다른 사람들과 정확도를 비교할 수 있습니다. 많은 표준 라이브러리를 사용할 수있는 유연성으로 인해이 서비스의 모든 구성 요소에 Python이 사용되었습니다.

Python의 또 다른 사용 사례는 EZTrip.com 및 Gusto.com의 소셜 네트워크에 전원을 공급하는 데 사용되었다는 것입니다. 그들은 온라인 예약 시스템을 개선하면서 고객이 여행에 대해보고 할 수 있도록 시스템을 요구했습니다. 기존 예약 시스템은 이미 잘 작동했지만 여러 요청을 효율적으로 처리 할 수 ​​없었습니다. 그러나 파이썬이 사용되었으므로 더 나은 데이터 분석 및 관리 기능으로 인해 훨씬 ​​빨라졌습니다. 이를 통해 사용자의 검색어를 기반으로 더 나은 사용자 인터페이스를 만들 수있었습니다.

R은 소셜 네트워킹 사이트 및 크라우드 펀딩 사이트와 같은 많은 장소에서 사용되고 있습니다. R의 시각화 능력은 많은 데이터 분석 조직들에게도 인기가 있습니다. R은 현재 신용 위험을 분석하기 위해 ANZ 은행에서 사용되고 있습니다. 또한 R을 사용하여 많은 수의 상태 업데이트를 분석합니다.

데이터 과학에서 R과 Python의 미래

R과 Python은 데이터 과학에서 매우 밝은 미래를 가질 것입니다. 이 오픈 소스 프로그래밍 언어는 매우 강력하며 활발한 커뮤니티에서 정기적으로 개발 및 업데이트하고 있습니다. 새로운 조직과 기존 조직 모두 수천 개의 조직이 자유롭고 사용자 정의 할 수있는 솔루션으로 빠르게 전환하고 있습니다. 이들은 데이터 과학에 사용되는 다른 언어를 격렬한 속도로 대체하고 있습니다.

결론

많은 데이터 과학자들은 어떤 언어가 데이터 분석, R 또는 Python에 더 적합한 지 궁금합니다. 이 프로그래밍 언어는 모두 매우 유명하며 자체 분야에서 강력합니다. 그들은 자신의 장단점이 있으므로 사람들은 데이터를 최대한 활용하기 위해 어떤 것을 선택할지 결정해야합니다. 그러나 두 데이터를 모두 사용하여 데이터를 쉽게 분석 할 수 있다는 사실을 잊었습니다.