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Python と R: データサイエンスにはどちらのプログラミング言語が適していますか?

WBOY

リリース： 2023-04-12 08:28:05

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Python と R: データサイエンスにはどちらのプログラミング言語が適していますか?

R

#R の背景について少し説明します。

#R は、Ross Ihaka と Robert Gentleman によって開発され、1993 年に初めて導入されたプログラミング言語および分析ツールです。同時に、豊富な統計およびグラフィック技術ライブラリを備えた無料のオープンソースソフトウェアでもあります。

R は、データの取得、クリーニング、分析、視覚化、表示のためにアナリスト、統計学者、研究者によって最もよく使用されているツールの 1 つであり、IT、銀行、ヘルスケア、金融などの多くの業界で使用されています。 .R.

目的

データサイエンティストは、R プログラミング言語を使用してデータを収集し、統計分析を実行し、視覚化を作成できます。
グラフィック表現に使用できます。
R は機械学習と深層学習の両方に使用できます。
R とそのライブラリは、金融操作と計算のための高度な統計ツールも提供でき、移動平均、株式市場モデリング、金融 KDD を実装できます。
また、線形モデリングや非線形モデリングなどの統計手法も実装します。

統計コンピューティング: R は、統計学者の間で最も広く使用されているプログラミング言語です。統計学者の操作、収集、クリーニング、分析に役立ちます。チャート機能も備えており、あらゆる記録から興味深いビジュアルを生成します。

機械学習: 線形および非線形回帰、デシジョンツリーなど、いくつかの基本的な機械学習タスク用のライブラリが含まれています。 R を使用すると、金融、小売、マーケティング、ヘルスケアの機械学習アルゴリズムを作成できます。

Python についての背景知識

Python はよく知られたコンピューター言語であり、広く使用され解釈されているオブジェクト指向プログラミング言語です。 Guido van Rossum によって発明され、1991 年 2 月 20 日に初めてリリースされました。 Web 開発だけでなく、さまざまなプログラミングやソフトウェア開発にも使用でき、完全なエンドツーエンドのプロセスを作成するために使用できます。

使用方法

BDA 管理や複雑な数学的計算に使用できます。
データベースシステムに接続したり、ファイルの読み取りや編集を行うことができます。
ソフトウェア開発、ビジネスアプリケーション、オーディオ、ビデオ、バックエンドネットワーキング、モバイルアプリケーション開発などに適しています。
これにより、アナリストはより短時間で Excel レポートを生成できます。

分析: Python は分析に非常に便利です。たとえば、データベースに何百万もの行と列が含まれている場合、このデータから情報を抽出するのは難しく、時間がかかることがあります。ここで、Pandas、NumPy、SciPy などのライブラリを使用して、作業を迅速に完了します。

抽出: データは常に利用できるとは限らないため、ネットワークからデータを取得する必要があります。この場合、ライブラリ Scrapy および Beautiful Soup を使用して、インターネットから情報を抽出できます。

グラフィック表現: Seaborn ライブラリと Matplotlib ライブラリは、チャート、円グラフ、その他のビジュアルコンテンツを作成できます。

機械学習: 機械学習ライブラリもあります。 Scikit-Learn と PyBrain は、インターフェイスを介して分類、回帰、クラスタリングなどの高速機械学習および統計モデリングツールを提供するライブラリの 1 つです。

Python の利点

可用性: 複数のシステム (Windows、Mac、Linux、Raspberry Pi など) で動作します。
シンプルで簡単: コンピュータープログラムが動作するために必要な構文、単語、記号は直感的で直接的です。これらは実際には英語の用語なので、読みやすいです。 C、Java、C# などの他のテクノロジと比較して、コードの実行時間が短縮されるため、開発者やソフトウェアエンジニアはより長く作業できるようになります。
ライブラリ: コーディング時間を短縮するために再利用できる、事前にアセンブルされたコードのセットです。これにより、コードを最初から作成する必要がなくなります。
柔軟性: Java などの他の言語と比較して、柔軟性があり、他の言語では解決できない問題を解決できます。スケーラブルであることがわかります。

これら 2 つのプログラミング言語をさまざまな角度から検討してきましたが、「どちらの言語がデータサイエンスに適しているのか?」という疑問が生じます。

Python と R のどちらを選択しますか?

これら 2 つの言語の最大の違いは、状況の処理方法です。どちらのオープンソース言語もコミュニティから多大なサポートを受けており、ライブラリとツールを継続的に拡張しています。

ただし、自問すべき質問は、「どちらにもっと重点を置きたいですか? 機械学習と統計学習?」です。

機械学習は人工知能の分野であり、一方統計学習は、学習は統計の一分野です。 R は統計言語であるため、統計に適しています。 R は理解しやすいため、統計学の正式な知識がある人なら誰でも R でプログラミングできます。そして、機械学習には Python が最適です。大規模なアプリケーションは機械学習の焦点です。 Python は、実稼働環境、特に分析を Web アプリケーションに接続する必要がある場合に使用する場合、その柔軟性と拡張性により理想的な選択肢のように思えました。 ###