Като начинаещ в Data Science, много често ще се сблъскате с въпроса кой език за програмиране трябва да научите като Data Scientist / Data Analyst. Много амбициозни учени в областта на данните от непрограмистки среди също са озадачени кой език трябва да научат, за да овладеят Data Science умения. Pythonи Rса все още популярни езици сред начинаещите.

Програмирането е ЛЕСНО - ако можете да следвате:

  • Правилата за програмиране
  • Логиката
  • Синтаксисът на програмиране
  • Най-добрите практики

В тази статия ще откриете основните възможности и приложения на Python и R.

Програмиране на Python

Гуидо ван Росум замисли езика за програмиране Python в края на 80-те години като наследник на езика за програмиране ABC. Сега това е популярен език за програмиране, използван от учени/анализатори на данни.

Ето важните характеристики на езика за програмиране Python:

  • Това е интерпретиран език за програмиране с общо предназначение на високо ниво
  • Това е обектно-ориентиран език за програмиране, използван за уеб разработка/разработка на софтуер
  • Той се интерпретира и въвежда динамично
  • Това е безплатен инструмент с отворен код
  • Има огромна библиотека от пакети и поддръжка за разработка

Използване на програмиране на Python

Python предлага широко разнообразие от функционалности за следните приложения:

  • Автоматизация
  • Анализ на данни
  • Обработка на изображение
  • Машинно обучение
  • Разработване на софтуер
  • Разработка на мобилни приложения
  • Научни изчисления
  • Уеб скрапинг

Защо да научите Python?

  • Python е безплатен и популярен език за програмиране за специалисти по данни
  • Програмистите на Python са много търсени
  • Предлага се за множество операционни системи (Windows, Linux, Mac)
  • Има нарастваща библиотека от пакети за широк спектър от приложения
  • Има голяма подкрепа от общността
  • Налични са много ресурси за обучение (курсове, блогове, общности)
  • Има библиотеки за поддръжка на приложения с изкуствен интелект
  • Има вградени рамки за тестване и инструментиза тестване на софтуер

Инструментариум за начинаещи за Python:

Ето безплатните инструменти с отворен код, за да започнете обучението си в Python:

  • Python
  • Мениджър на среда и пакети на Anaconda
  • IDE за програмиране: Jupyter Notebook, Spyder

R програмиране

Рос Ихака и Робърт Джентълмен пренаписаха статистическия пакет „S“ и го кръстиха „R“. Това е друг популярен език за програмиране, използван от начинаещи в науката за данни.

Ето важните характеристики на езика за програмиране R:

  • Той осигурява среда за манипулиране на статистически данни, показване на графики и анализ на данни
  • Той съдържа много пакети за статистически изчисления и моделиране на данни
  • Това е безплатен инструмент с отворен код, следователно не е черна кутия
  • Позволява на потребителите да дават свои собствени пакети
  • Командите могат да се записват, съхраняват и изпълняват отново
  • Изходните файлове могат да бъдат запазени
  • Това е интерпретиран компютърен език (не е компилиран)

Използване на R програмиране

  • Използва се главно, когато задачите за анализ на данни изискват „самостоятелни изчисления“ или анализ на отделни сървъри (най-вече в изследователски приложения)
  • Извършвайте бързо анализ на проучвателни данни
  • Статистическите модели могат да бъдат изградени в няколко реда код
  • Огромен брой пакети са лесно достъпни
  • За анализ на големи данни са налични пакети като data.table, dplyr

Защо да научите R?

  • R е безплатен и става популярен
  • Предлага се на няколко операционни системи (Window, Linux, Mac)
  • Разрастваща се библиотека от пакети за широк спектър от анализи
  • Отлична графика и функции за анализ
  • Идеален е за проекти за статистически изследвания
  • Има много ресурси за обучение (курсове, блогове, общности)
  • Статистици, анализатори и специалисти по данни без опит в програмирането намират R за лесен за научаване

Инструментариум за начинаещи за език за програмиране R

  • R или Microsoft R
  • IDE за разработка — RStudio

Резюме

В тази статия видяхме двата популярни езика за програмиране за начинаещи в Data Science.

Ако ви харесва тази статия, моля, не се колебайте да я споделите в Twitter, LinkedIN и Facebook и също така да ме поздравите.

Аз съм учен по данни, блогър и ентусиаст на данни. Приятно четене на друга интересна статия „Анализатор на данни срещу учен по данни“. Можете да ме следвате в LinkedIN за професионални мрежи.