Python vs R pro data science

Jednou z nejdůležitějších dovedností datového analytika je znalost programovacího jazyka. Datoví analytici používají ke komunikaci s databázemi jazyk SQL (Structured Query Language), ale ve chvíli, kdy jde o čištění, manipulaci, analýzu a vizualizaci dat, pak potřebují Python nebo R.

V článku ti představíme oba jazyky spolu s důvodem, proč se je naučit, ale také si povíme o jejich rozdílech. Budeš vědět, co můžeš od Pythonu nebo R očekávat a na základě toho se budeš moct rozhodnout, který jazyk se začneš učit první. A pokud bys byl*a stále na vážkách, na konci na tebe čeká pár otázek, které ti s výběrem pomohou.

Python jako programovací jazyk pro data science?

Oblast data science se skládá z několika vzájemně propojených, ale často odlišných činností. Mezi ně patří analýza dat, statistická analýza, vytváření prediktivních modelů, přístup k datům a manipulace s nimi, výpočet statistik, vytváření vysvětlujících modelů, vizualizace dat a integrace modelů do produkčních systémů. Programovací jazyk Python poskytuje datovým vědcům sadu knihoven, které jim s těmito operacemi pomohou.

Python je univerzální jazyk pro data science, který si získal širokou popularitu díky své čitelné syntaxi a kompatibilitě s celou řadou systémů. Programátorům a analytikům pomáhá hrát si s daty tak, že jim umožňuje provádět operace, které potřebují – analýzu dat, munging dat, data wrangling, scraping webových stránek, tvorbu webových aplikací, datové inženýrství a další.

Python také podporuje knihovny jako Scikit, Numpy, Pandas, Scipy a Seaborn, které mohou datoví vědci používat k provádění praktických statistických úloh.

Proč se naučit programovací jazyk Python

Vhodný pro začátečníky: Python je uživatelsky přívětivý jazyk, a to díky své snadno pochopitelné syntaxi. Především klade důraz na čitelnost kódu, protože je velmi podobný anglickému jazyku. Tím se stává přívětivým programovacím jazykem pro úplné začátečníky.

Víceúčelový jazyk: Použití jazyka Python se neomezuje pouze na komunitu zabývající se data science. Vývojáři jej používají k tvorbě celé řády aplikací, díky čemuž se dá využít v různých úlohách v rámci informatiky, od vývoje CGI a webových stránek, přes testování a automatizaci systémů a ETL až po hraní her.

Škálovatelnost: Python je vysoce škálovatelný jazyk pro rozsáhlé a složité operace, jako je sestavování velkých datových sad a provádění algoritmů deep learning (DL) a machine learning (ML).

Data science s programovacím jazykem R

Celá řada datových vědců a statistiků používá programovací jazyk R, aby se vypořádali s náročnými problémy souvisejícími s analýzou dat a statistickými výpočty. Tento jazyk se stal nedílnou součástí společností působících v oblasti financí a obchodní analytiky.

R je programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem, jenž se používá pro statistickou analýzu a vizuální reprezentaci dat. Má rozsáhlý ekosystém pro použití v typických technikách ML a data mining. Využívá se pro statistickou analýzu na rozsáhlých souborech dat a poskytuje řadu možností pro zkoumání dat. Usnadňuje také používání pravděpodobnostních rozdělení a aplikací zaměřených na statistické testy.

Jazyk R má inovativní systém balíčků, který umožňuje vývojářům rozšířit jeho funkčnost na novou úroveň tím, že poskytuje distribuci a testování dat a kódu napříč platformami. Díky více než 5 tisícům veřejně vydaných balíčků, které jsou k dispozici ke stažení, se jedná o skvělý programovací jazyk pro průzkumnou analýzu dat. Dá se snadno integrovat s objektově orientovanými programovými jazyky, jako jsou C, C++ a Java.

Jazyk R má syntaxi orientovanou na pole, což programátorům usnadňuje převod matematiky do kódu, zejména profesionálům s minimálními znalostmi programování.

Proč se naučit R pro data science?

Nejlepší pro vizualizaci dat: R je jedním z nejlepších nástrojů pro datové vědce v oblasti data visualization. Nabízí tak vše, co je potřeba pro tuto práci – statistické modely, manipulaci s daty a vizualizační grafy. Jazyk R datovým vědcům pomáhá získávat smysluplné poznatky z dat ve více rozměrech pomocí 3D ploch a vícepanelových grafů.

Provádění komplexní statistické analýzy: Statistici a datoví analytici používají R pro statistickou analýzu a efektivně spravují obrovské soubory dat pomocí modelů určených pro ML a data mining.

Nejlepší jazyk pro úlohy analýzy dat: Jazyk R je navržen speciálně pro analýzu dat s možností flexibilně kombinovat různé statistické a prediktivní modely pro dosažení co nejlepších výsledků. Programovací skripty v jazyce R lze dále snadno automatizovat, což podporuje produkční nasazení a reprodukovatelný výzkum.

Hlavní rozdíl mezi R a Pythonem v rámci analýzy dat

Hlavní rozdíl mezi oběma jazyky spočívá v jejich přístupu k data science. Oba jsou open-source a mají podporu rozsáhlé komunity, která neustále rozšiřuje knihovny a nástroje. R se používá především pro statistickou analýzu, Python poskytuje obecnější přístup k práci s daty.

Python je víceúčelový jazyk, podobně jako C++ a Java, s čitelnou syntaxí, kterou se lze snadno naučit. Datoví vědci ho používají k tomu, aby se ponořili do analýzy dat, zatímco programátoři ho využívají i pro machine learning v celé řadě úloh.

Naproti tomu program R je vytvořen statistiky, značně se opírá o statistické modely a specializovanou analytiku. Datoví vědci používají tento jazyk k hluboké statistické analýze podpořené jen několika řádky kódu, s nimiž mohou data přesně vizualizovat.

Další klíčové rozdíly

Sběr dat

Python podporuje všechny druhy datových formátů, od souborů CSV (comma-separated value) až po JSON získaný z webu. Můžete také importovat tabulky SQL přímo do kódu. Při vývoji webových aplikací vám knihovna Python requests umožní snadno získávat data z webu pro vytváření datových sad.

Naproti tomu R je určen pro datové analytiky k importu dat z Excelu, CSV a textových souborů. Soubory vytvořené v Minitabu nebo ve formátu SPSS lze také přeměnit na datové rámce R.

Zatímco Python je pro získávání dat z webu univerzálnější, moderní balíčky R, jako je Rvest, jsou určeny pro základní webscraping.

Průzkum dat:

V jazyce Python se dají data zkoumat pomocí knihovny Pandas navržené pro analýzu dat. Ta nabízí takové možnosti, jako je filtrování, třídění a zobrazování dat během několika sekund.

Zato R je optimalizován pro statistickou analýzu velkých souborů dat a nabízí řadu různých možností pro jejich zkoumání. S jeho pomocí se dají sestavovat pravděpodobnostní rozdělení, aplikovat různé statistické testy a používat standardní techniky ML a data mining.

Modelování dat:

Python má standardní knihovny pro modelování dat, včetně Numpy pro numerickou modelovou analýzu, SciPy pro vědecké výpočty a kalkulace a scikit-learn pro algoritmy strojového učení.

Pro specifickou modelovací analýzu v R je potřeba v některých případech se spoléhat na balíčky mimo základní funkce tohoto jazyka. Specifická sada balíčků známá jako Tidyverse usnadňuje import, manipulaci, vizualizaci a reportování dat.

Vizualizace dat:

Vizualizace sice není silnou stránkou jazyka Python, ale pro generování základních grafů a diagramů je navržena knihovna Matplotlib. Zato Seaborn umožňuje vytvářet atraktivnější a informativnější statistickou grafiku.

Jazyk R byl však vytvořen k demonstraci výsledků statistické analýzy, přičemž výchozí grafický modul umožňuje snadno vytvářet základní grafy a diagramy. Pro pokročilejší grafy, například složité grafy rozptylu s regresními přímkami, můžete použít také ggplot2.

Python vs. R: Jak si vybrat ten správný programovací jazyk?

Výběr správného jazyka závisí na tvé aktuální nebo budoucí situaci. Toto jsou 4 zásadní otázky, na které si odpověz a budeš mít určitě jasno.

1. Máš zkušenosti s programováním?

Díky jednoduché a čitelné syntaxi se Python snadno učí. Je považován za vhodný jazyk pro začínající programátory. S jazykem R mohou začátečníci během několika minut spouštět úlohy datové analýzy. Složitější a pokročilejší funkce však vyžadují rozvoj odborných znalostí.

2. Co používají tví kolegové?

R je statistický nástroj, který používají akademici, inženýři a vědci bez znalosti programování. Python je jazyk připravený k produkci, který se používá v širokém spektru průmyslových, výzkumných a inženýrských pracovních postupů.

3. Jaké problémy chceš řešit?

Programování v R je vhodnější pro statistické učení, má bezkonkurenční knihovny pro zkoumání dat a experimentování. Python je lepší volbou pro strojové učení a rozsáhlé aplikace, zejména pro analýzu dat v rámci webových aplikací.

4. Jak důležité jsou grafy a tabulky pro tvou práci?

Aplikace R jsou ideální pro vizualizaci dat v detailním zobrazení. Naproti tomu aplikace Pythonu se snáze integrují do inženýrského prostředí.