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.