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.