În domeniul științei datelor și al dezvoltării învățării automate, două limbaje de programare ies în evidență prin popularitatea lor: R și Python.
Utilizarea oricăruia dintre aceste limbaje facilitează explorarea, analiza, vizualizarea și interpretarea datelor pentru echipele de specialiști. Totuși, pentru a alege limbajul potrivit, este esențial să cunoaștem diferențele fundamentale dintre ele. Acest articol va analiza și explica aceste distincții.
R: O prezentare generală
Sursa: wikipedia.org
R este un limbaj de programare specializat în calcule statistice și crearea de grafice. Lansat inițial în 1995, a fost creat de Robert Gentleman și Ross Unaka la Universitatea din Auckland, Noua Zeelandă, ca o implementare practică a limbajului de programare S.
R nu este doar un limbaj de programare, ci și un mediu de dezvoltare, cunoscut sub numele de R Studio. Acest mediu oferă facilități pentru crearea de vizualizări, gestionarea datelor și scrierea codului R, incluzând evidențierea sintaxei și suport pentru depanare.
R este un proiect open-source, compatibil cu sistemele de operare majore: Windows, macOS și Linux. Pentru a ilustra structura unui program R, iată un exemplu care generează un set de numere aleatorii distribuite normal:
# Setează "seed"-ul pentru reproductibilitate
set.seed(123)
# Generează 10.000 de numere aleatorii cu distribuție normală
random_numbers <- rnorm(10000)
Python: O perspectivă generală
Python este unul dintre cele mai populare limbaje de programare la nivel global. Este un limbaj versatil, cu aplicabilitate generală, care susține diverse paradigme de programare. Este frecvent utilizat pentru învățarea automată, dezvoltarea web și crearea de scripturi pentru automatizare. Python este considerat un limbaj ușor de învățat, fiind adesea ales de începători.
Python a fost dezvoltat de Guido van Rossum și a fost lansat în 1991. Deși are o istorie îndelungată, a fost constant actualizat și modernizat. În special, lansarea Python Versiunea 3 a marcat un progres semnificativ față de versiunea anterioară, Python Versiunea 2.
Asemenea lui R, Python este un proiect open-source, având un interpretor pentru toate sistemele de operare majore. În plus, există medii de dezvoltare bazate pe browser, cum ar fi Jupyter Notebooks. Deși Python este un limbaj generalist, oferă biblioteci și pachete dedicate științei datelor și învățării automate.
Iată un exemplu de program care utilizează pachetul NumPy pentru a genera 10.000 de numere aleatorii distribuite normal:
import numpy as np
# Setează "seed"-ul pentru reproductibilitate
np.random.seed(123)
# Generează 10.000 de numere aleatorii cu distribuție normală
random_numbers = np.random.randn(10000)
Comparație directă: R vs. Python
Deși asemănătoare, aceste limbaje prezintă diferențe fundamentale. Iată câteva aspecte esențiale de luat în considerare când decideți ce limbaj să învățați sau să utilizați pentru următorul proiect:
Obiective
R este un limbaj de programare special conceput pentru a facilita analiza datelor și crearea de vizualizări. Utilizarea sa este limitată în principal la statistică, știința datelor și învățarea automată.
Python, pe de altă parte, este un limbaj de uz general, conceput pentru a fi elegant și simplu. Prin urmare, este utilizat într-o gamă largă de domenii, inclusiv inteligența artificială și dezvoltarea web.
Utilizatori
R a fost creat special pentru statisticieni, oferind o interfață intuitivă cu funcții necesare pentru statistici.
Python este folosit de o varietate de dezvoltatori, indiferent de nivelul de experiență. Datorită versatilității sale, nu este limitat la o singură profesie, ci este folosit de ingineri software, analiști și oameni de știință.
Analiza și vizualizarea datelor
Una dintre cele mai populare aplicații ale Python este știința datelor, incluzând analiza și vizualizarea datelor. Cu toate acestea, Python nu oferă suport nativ pentru această aplicație, bazându-se pe biblioteci și pachete precum Pandas și Matplotlib.
Spre deosebire de Python, care este un limbaj generalist, R este conceput special pentru știința datelor. Ca urmare, R oferă funcții predefinite pentru analiza datelor și crearea de grafice. Pe lângă funcțiile încorporate, există și pachete suplimentare pentru analize mai complexe.
Performanță
Simplitatea și abstracțiile lui R afectează performanța sa, făcându-l mai lent. Deși această lentoare poate fi de ordinul milisecundelor, ar putea fi totuși relevantă în anumite scenarii.
Similar cu R, Python oferă abstracții și simplificări la nivel înalt, ceea ce îl face mai flexibil, dar și mai lent. Pentru a îmbunătăți performanța, biblioteci ca NumPy și PyTorch folosesc cod C++ sau C în fundal, oferind în același timp legături Python, ceea ce accelerează execuția codului.
Utilizarea în învățarea automată
Pe lângă vizualizare și analiză, R poate fi folosit și pentru construirea de modele de învățare automată, folosind algoritmi de regresie, clasificare și clustering. Are pachete specializate, cum ar fi Caret, lattice, DataExplorer și Dalex.
Python este cel mai popular limbaj pentru învățarea automată, având un ecosistem bogat de biblioteci, cum ar fi TensorFlow, PyTorch și Jax. Este, de asemenea, cel mai susținut de platformele de infrastructură de învățare automată.
Curba de învățare
Deși R a fost conceput pentru a fi simplu, sintaxa sa poate necesita ceva timp pentru a fi asimilată, fiind considerată puțin mai dificilă decât cea a limbajului Python.
Python este considerat unul dintre cele mai accesibile limbaje de programare pentru începători, datorită eleganței și simplității sale. Are o curbă de învățare mai ușoară comparativ cu R.
R are o comunitate mare de utilizatori, deși mai mică decât cea a limbajului Python. Comunitatea este activă, oferind peste 10.000 de pachete. Există, de asemenea, numeroase resurse educaționale pentru cei care doresc să învețe acest limbaj, care rămâne popular.
Python strălucește și în acest aspect, având probabil cea mai mare comunitate dintre toate limbajele de programare. Oferă pachete open-source pentru aproape orice, inclusiv învățarea automată și manipularea datelor. Există o mulțime de resurse educaționale, gratuite și plătite, pentru a învăța Python și numeroasele instrumente create de comunitate.
Popularitate
Python este unul dintre cele mai populare limbaje de programare la nivel global, fiind comparabil cu JavaScript și Java. Datorită simplității și versatilității sale, Python este adesea numit și unul dintre cele mai apreciate limbaje.
R nu se bucură de aceeași popularitate ca Python, dar este totuși suficient de cunoscut și utilizat în diverse companii și instituții. Există un număr considerabil de locuri de muncă care solicită cunoștințe în limbajul R.
Flexibilitate/Versatilitate
R este dedicat în principal calculelor statistice, fiind rar utilizat în afara acestui scop.
Python, pe de altă parte, este un limbaj versatil. Este utilizat în diverse domenii, iar știința datelor este doar una dintre numeroasele sale aplicații.
Medii de Dezvoltare (IDE)
Python este distribuit exclusiv ca interpretor. Alegerea IDE-ului depinde de utilizator. Cele mai populare IDE-uri sunt VsCode și PyCharm. În plus, se pot folosi Jupyter Notebooks pentru a rula cod Python într-un mod interactiv.
Principalul IDE folosit pentru R este R Studio, disponibil pentru MacOS, Windows și Linux.
Aplicații comune
R, fiind un limbaj statistic, este utilizat în principal pentru învățarea automată, statistici, analize și vizualizarea datelor.
Python, ca limbaj de uz general, are o gamă largă de utilizări, inclusiv învățarea automată, dezvoltarea web, analiza datelor și calculul numeric.
Companii cunoscute care folosesc aceste limbaje
Atât R, cât și Python sunt utilizate de companii mari din industria tehnologică. Printre acestea se numără Google, Meta, Accenture și Microsoft pentru R, iar pentru Python, Tesla, Google, Meta și Spotify.
Concluzie
Python și R sunt limbaje puternice, cu o importanță probabilă și în viitorul apropiat. Învățarea oricăruia dintre aceste limbaje reprezintă o investiție valoroasă, oferind abilități utile pentru analiza datelor și obținerea de informații relevante într-o lume din ce în ce mai dependentă de date.
Pentru a vă îmbunătăți cariera, puteți explora cursurile de analiză a datelor.