r vs Python

Forse sei rimasto affascinato dall’idea di utilizzare grandi quantità di dati per aiutare le persone a risolvere problemi nel mondo degli affari, della medicina o della finanza. Oppure, forse ti piacerebbe implementare modelli di deep learning in grado di guidare automobili o elaborare parole pronunciate. In un modo o nell’altro, hai deciso che vuoi entrare nella scienza dei dati e ora sei curioso di sapere quale lingua dovresti imparare per iniziare come data scientist. Se fai qualche ricerca, vedrai rapidamente che Python e R sono i due linguaggi di programmazione più popolari per il titolo di "Miglior linguaggio per la scienza dei dati". Continua a leggere per scoprire quale lingua dovresti imparare da Python.Engineering.

Python è un linguaggio robusto, flessibile, orientato agli oggetti e di uso generale che ha trovato applicazione praticamente in tutto a questo punto. è anche un linguaggio comunemente consigliato per i principianti perché è relativamente facile da imparare e può essere usato per tante cose.

Solo pochi anni fa, Python non aveva molti librerie create appositamente per l’analisi dei dati, l’intelligenza artificiale o l’apprendimento automatico. Quei giorni sono ormai lontani. Ora ci sono librerie Python e pacchetti software per queste e molte altre attività correlate, inclusi i preferiti come Sklearn, che rendono estremamente semplice la creazione di modelli di apprendimento automatico.

Poiché il codice Python è meno specializzato e ha un enorme comunità, le applicazioni di data science costruite con esso tendono ad essere più facili da mantenere. Ha una portata più generale, in termini di popolarità e potenziale lavorativo. Python è il secondo linguaggio più popolare per i lavori di data science ed è parecchio avanti rispetto a R (entrambi sono battuti da SQL).

R per Data Science

figurina pirata
Perché i pirati non imparano mai Python? A loro piace solo usare ‚ÄòArrrrr!‚Äô.

I ricercatori hanno trascorso due decenni a costruire il linguaggio R open source e il suo ecosistema per il compito specifico del calcolo statistico. Ora ci sono letteralmente migliaia di pacchetti software per la modellazione lineare e non lineare, la previsione di serie temporali, i test statistici e la classificazione disponibili nel Comprehensive R Archive Network, CRAN.

R è molto popolare nel mondo accademico e abbastanza popolare nel settore, sia per la sua portata sia perché ha una grande quantità di funzionalità di visualizzazione dei dati. Ciò semplifica notevolmente la comprensione e la comunicazione dei risultati di un progetto.

Ma nonostante sia stato creato appositamente per la scienza dei dati, non è cosi popolare come Python o SQL. A partire dal 2018, R stava trovando sempre più impiego nell’industria, sebbene Python rimanga in vantaggio.

Python o R è migliore per la scienza dei dati?

Due uccelli che combattono
Una dimostrazione del leggendario ‘stile della gru’ delle arti marziali.

Python è migliore di R? In breve, R è migliore per il mondo accademico o la ricerca e Python è meglio per informatica pratica. Python è in genere più funzionale, mentre R è più accademico.

L’81% dei partecipanti ha dichiarato di sentirsi più sicuro delle proprie prospettive di lavoro nel settore tecnologico dopo aver frequentato un bootcamp. Fatti abbinare a un bootcamp oggi.

Il laureato medio di un bootcamp ha trascorso meno di sei mesi nella transizione di carriera, dall’avvio di un bootcamp alla ricerca del primo lavoro.

Questo vale anche se sei tu ;re proveniente da quegli sfondi. Se stai programmando in JavaScript da un po’, ad esempio, probabilmente troverai più facile leggere, scrivere e eseguire il debug di Python rispetto a R.

Come di solito accade, tuttavia, l’apprendimento di entrambe le lingue ti darà il miglior set di strumenti per risolvere i problemi.

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