Как новичок в науке о данных, вы очень часто будете сталкиваться с вопросом, какой язык программирования вам следует изучать в качестве Data Scientist / Data Analyst. Многие начинающие специалисты по данным, не связанные с программированием, также озадачены тем, какой язык им следует выучить, чтобы освоить навыки работы с данными. Python и R по-прежнему популярны среди начинающих.
Программировать ЛЕГКО — если вы можете следовать:
- Правила программирования
- Логика
- Синтаксис программирования
- Лучшие практики
В этой статье вы познакомитесь с основными возможностями и приложениями Python и R.
Программирование на Python
Гвидо ван Россум задумал язык программирования Python в конце 1980-х как преемник языка программирования ABC. В настоящее время это популярный язык программирования, используемый учеными/аналитиками данных.
Вот важные характеристики языка программирования Python:
- Это высокоуровневый интерпретируемый язык программирования общего назначения.
- Это объектно-ориентированный язык программирования, используемый для веб-разработки/разработки программного обеспечения.
- Он интерпретируется и динамически типизируется
- Это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом
- Он имеет обширную библиотеку пакетов и поддержку разработки.
Использование программирования на Python
Python предлагает широкий набор функций для следующих приложений:
- Автоматизация
- Аналитика данных
- Обработка изображений
- Машинное обучение
- Разработка программного обеспечения
- Разработка мобильных приложений
- Научные вычисления
- Веб-скрапинг
Зачем изучать Python?
- Python – это бесплатный и популярный язык программирования для специалистов по данным.
- Программисты Python пользуются большим спросом
- Он доступен для нескольких ОС (Windows, Linux, Mac).
- Он имеет растущую библиотеку пакетов для широкого спектра приложений.
- Он имеет большую поддержку сообщества.
- Доступно множество обучающих ресурсов (курсы, блоги, сообщества).
- В нем есть библиотеки для поддержки искусственного интеллектаприложений.
- Он имеет встроенные среды и инструменты тестирования для тестирования программного обеспечения.
Инструментарий для начинающих для Python:
Вот бесплатные инструменты с открытым исходным кодом, чтобы начать изучение Python:
- питон
- Менеджер среды и пакетов Anaconda
- IDE для программирования: Jupyter Notebook, Spyder
R-программирование
Росс Ихака и Роберт Джентльмен переписали статистический пакет «S» и назвали его «R». Это еще один популярный язык программирования, используемый новичками в науке о данных.
Вот важные особенности языка программирования R:
- Он обеспечивает среду для обработки статистических данных, графического отображения и анализа данных.
- Он содержит множество пакетов для статистических вычислений и моделирования данных.
- Это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, следовательно, не черный ящик.
- Это позволяет пользователям вносить свои собственные пакеты
- Команды могут быть сохранены, сохранены и повторно запущены
- Выходные файлы могут быть сохранены
- Это интерпретируемый компьютерный язык (не скомпилированный)
Использование R-программирования
- Он в основном используется там, где задачи анализа данных требуют «автономных вычислений» или анализа на отдельных серверах (в основном в исследовательских приложениях).
- Быстро выполнять исследовательский анализ данных
- Статистические модели могут быть построены с помощью нескольких строк кода.
- Огромное количество пакетов легко доступны
- Для анализа больших данных доступны такие пакеты, как data.table, dplyr.
Зачем учить Р?
- R бесплатен и становится популярным
- Он доступен на нескольких ОС (Window, Linux, Mac)
- Растущая библиотека пакетов для широкого спектра анализа
- Отличные графические и аналитические функции
- Он идеально подходит для статистических исследовательских проектов.
- Он имеет множество учебных ресурсов (курсы, блоги, сообщества)
- Статистики, аналитики и специалисты по данным, не имеющие опыта программирования, находят R простым в освоении.
Набор инструментов для начинающих по языку программирования R
- Р или Майкрософт Р
- IDE для разработки — RStudio
Краткое содержание
В этой статье мы рассмотрели два популярных языка программирования для начинающих в науке о данных.
Если вам понравилась эта статья, поделитесь ею в Twitter, LinkedIN и Facebook, а также похлопайте мне.
Я специалист по данным, блогер и энтузиаст данных. Приятного чтения еще одной интересной статьи Data Analyst Vs Data Scientist. Вы можете подписаться на меня в LinkedIN для профессионального общения.