У домену науке о подацима и развоја машинског учења, два програмска језика се издвајају као изузетно популарна: Р и Python.
Коришћење било ког од ових језика омогућава тимовима који се баве науком о подацима да истражују, анализирају, визуелизују, извлаче закључке из података и манипулишу њима. Ипак, неопходно је разумети кључне разлике између њих како бисте могли да донесете информисану одлуку о томе који језик ћете користити. Овај чланак детаљно истражује и објашњава те разлике.
Р: Основни преглед
Извор: wikipedia.org
Р је програмски језик намењен статистичким прорачунима и креирању графичких приказа. Први пут је представљен 1995. године, а развили су га Роберт Џентлмен и Рос Ихака на Универзитету у Окланду, Нови Зеланд. Р је замишљен као практична имплементација програмског језика С.
Иако је Р класификован као програмски језик, дистрибуира се у форми свеобухватног пакета. Он укључује и развојно окружење – Р Студио. Ово окружење омогућава креирање визуелизација, управљање подацима и писање Р кода, нудећи при томе истицање синтаксе и подршку за дебаговање.
Р је отвореног кода и компатибилан је са свим водећим оперативним системима, укључујући Windows, macOS и Linux. Да бисмо илустровали како изгледа узорак кода написаног у програмском језику Р, следи пример који генерише скуп насумичних вредности које прате нормалну дистрибуцију.
# Постављање семена за репродуктивност set.seed(123) # Генерисање 10.000 насумичних бројева који прате нормалну дистрибуцију random_numbers <- rnorm(10000)
Python: Основни преглед
Python је један од најраспрострањенијих програмских језика на свету. То је свестрани језик опште намене, који подржава више парадигми програмирања. Интензивно се користи за машинско учење, развој веб апликација и писање једноставних скрипти за аутоматизацију. Python је лак за учење и често је први језик са којим се сусрећу они који се упуштају у свет кодирања.
Гвидо ван Росум је заслужан за развој Python-а, који је први пут објављен 1991. године. Иако је стар, стално се надограђивао и модернизовао током година; посебно, објављивање Python-а верзије 3 представљало је значајан помак у односу на верзију 2.
Слично као Р, Python је такође отвореног кода и има компајлер за сваки од главних оперативних система. Поред тога, постоје различита окружења базирана на прегледачима, попут Јупитер Нотебоокс, која омогућавају покретање кода. Python, иако је језик опште намене, има бројне пакете и библиотеке специјализоване за науку о подацима и машинско учење.
Следи пример програма који користи NumPу пакет за генерисање 10.000 насумичних бројева који прате нормалну дистрибуцију.
import numpy as np # Постављање семена за репродуктивност np.random.seed(123) # Генерисање 10.000 насумичних бројева који прате нормалну дистрибуцију random_numbers = np.random.randn(10000)
Директно поређење: Р против Python-а
Као што је видљиво, ова два језика имају одређене сличности, али и фундаменталне разлике. Приликом одлучивања који језик научити или користити за наредни пројекат, ево неколико кључних разлика које треба узети у обзир.
Циљеви
Р је програмски језик конципиран са циљем да омогући једноставну анализу података и креирање визуелизација. Његова употреба је претежно ограничена на статистику, науку о подацима и машинско учење.
Са друге стране, Python је језик опште намене, дизајниран да буде елегантан и једноставан. Зато је широко распрострањен у областима вештачке интелигенције и развоја веб апликација.
Корисници
Р је осмишљен за употребу од стране статистичара. Као такав, нуди интуитиван интерфејс са функцијама које су потребне за статистичке анализе.
Python широко користе програмери различитих нивоа искуства. Захваљујући својој свестраности, не користи га само једна професионална група, већ различите професије, попут софтверских инжењера, аналитичара и научника.
Анализа и визуелизација података
Једна од најпопуларнијих примена Python-а је у области науке о подацима, која укључује анализу и визуелизацију података. Међутим, Python не подржава ову примену директно, већ се ослања на библиотеке и пакете као што су Pandas и Matplotlib.
За разлику од Python-а, који је опште намене, Р је посебно креиран за потребе науке о подацима. Зато Р има функције за анализу података и креирање графикона одмах по инсталацији. Поред уграђених функција, постоје бројни пакети који се могу користити за напредније анализе.
Перформансе
Једноставност и апстракције Р-а долазе са компромисом у перформансама. Није нарочито брз. У програмским терминима, бити спор значи извршавати операције неколико милисекунди спорије у односу на друге језике. Међутим, спорост Р-а обично није приметна за крајње кориснике.
Слично као Р, и Python пружа апстракције и поједностављења на високом нивоу, што га чини флексибилнијим, али истовремено споријим. У циљу побољшања перформанси Python програма, библиотеке попут NumPy и PyTorch користе C++ или C у позадини и пружају интерфејсе у Python-у, што омогућава Python-у да ради брже.
Употреба у машинском учењу
Поред визуелизације и анализе, Р се може користити и за изградњу модела машинског учења користећи регресионе, класификационе и алгоритме за груписање. Постоје бројни пакети за машинско учење, укључујући Caret, lattice, DataExplorer и Dalex.
Python је водећи језик када је у питању машинско учење. Поседује богат екосистем библиотека, укључујући TensorFlow, PyTorch и JAX. Такође, има најширу подршку у оквиру платформи инфраструктуре машинског учења.
Крива учења
Р је дизајниран да буде једноставан за коришћење. Међутим, може бити потребно одређено време да се корисник навикне на његову синтаксу, а по мом искуству, нешто је тежи за савладавање у поређењу са Python-ом.
Python је један од најприступачнијих програмских језика за почетнике, дизајниран да буде елегантан и једноставан. Има блажу криву учења у поређењу са Р-ом.
Р има велику заједницу, иако мању од Python-ове. Она је и даље значајна јер обухвата преко 10.000 пакета које можете користити. Такође, постоји мноштво образовних ресурса за учење, јер је језик и даље веома популаран.
Ово је још једна област где Python блиста. Вероватно има највећу заједницу од свих програмских језика на свету. Нуди пакете отвореног кода за скоро све намене, укључујући машинско учење и руковање подацима. Постоји велики број бесплатних и плаћених образовних ресурса за учење Python-а и његових многобројних алата које је креирала заједница.
Популарност
Python је међу најпопуларнијим програмским језицима на свету, раме уз раме са JavaScript-ом и Java-ом. Такође је један од најомиљенијих језика због своје једноставности и свестраности.
Р сигурно није толико популаран као Python, али је и даље довољно коришћен да се не може сматрати маргиналним програмским језиком. Напротив, користи га велики број технолошких компанија, а значајан број огласа за посао захтева стручност у Р-у.
Флексибилност/Свестраност
Р је пре свега намењен статистичким прорачунима. Стога се не користи за друге примене, осим наведених.
Са друге стране, Python је веома свестран. Широко се користи у различите сврхе, а наука о подацима је само једна од многих.
IDE
Python се дистрибуира искључиво као интерпретатор. Избор IDE (Интегрисаног развојног окружења) је на кориснику. Два најпопуларнија IDE-а су VSCode и PyCharm. Поред тога, могу се користити и Jupiter Notebooks за интерактивно покретање Python кода.
Главни IDE који се користи за Р је R Studio, који је доступан за macOS, Windows и Linux.
Уобичајене апликације
Р, као статистички језик, се обично користи за машинско учење, статистику, анализу и визуелизацију података.
Python, као језик опште намене, има широк спектар употреба, укључујући машинско учење, развој веб апликација, анализу података и нумеричко рачунање.
Популарне компаније које користе језик
И Р и Python имају велике кориснике у технолошкој индустрији. Међу компанијама које користе Р су Google, Meta, Accenture и Microsoft. Компаније које користе Python укључују Tesla, Google, Meta и Spotify.
Завршне речи
Python и Р су моћни језици који ће вероватно бити у употреби у блиској будућности. Учење било ког од њих је добра инвестиција, јер вам пружа вештине за анализу података и стицање увида у свет који се све више ослања на податке.
Размотрите курсеве за анализу података како бисте развили своју каријеру.