Mục lục:
Có một cuộc tranh luận rất sôi nổi về chủ đề ngôn ngữ nào phù hợp hơn với khoa học dữ liệu: R hoặc Python. Câu trả lời là cả hai. Mọi người thường bị nhầm lẫn khi so sánh các tính năng của R và Python, nhưng chúng ta cần hiểu rằng một mình các tính năng không thể xác định sự phù hợp của bất kỳ ngôn ngữ nào. Cả R và Python đều có các tính năng cụ thể riêng phù hợp với các ứng dụng phân tích và khoa học dữ liệu. Có thể có một số tình huống trong đó một ngôn ngữ được ưa thích hơn ngôn ngữ kia, nhưng điều đó không có nghĩa là ngôn ngữ kia là vô dụng. (Để tìm hiểu thêm về khoa học dữ liệu, hãy xem 7 bước để học khai thác dữ liệu và khoa học dữ liệu.)
R và Python là gì?
R là một ngôn ngữ nguồn mở được phát triển vào giữa những năm 1990 như là một biến thể của ngôn ngữ S. Nó được phát triển bởi Robert Gent quý ông và Ross Ihaka. Nó được thiết kế để hợp lý hóa trải nghiệm lập trình. Ngày nay, nó đang được sử dụng rộng rãi cho nghiên cứu, doanh nghiệp và học giả. Do sử dụng trong nhiều lĩnh vực, nó là một trong những ngôn ngữ lập trình thống kê phổ biến nhất. Nó khá đơn giản để sử dụng, nhưng nó có thể hơi khó khăn cho những người hoàn toàn mới để lập trình. Tuy nhiên, họ có thể tìm hiểu thêm từ các tài nguyên khác nhau có sẵn trên internet.
Python được tạo ra vào đầu những năm 1990 bởi Guido Van Rossum. Nó tập trung vào sự dễ dàng của mã hóa và khả năng thích ứng nhiều hơn. Python đang được sử dụng rộng rãi bởi những lập trình viên muốn kiểm soát nhiều hơn các mã họ tạo để phân tích dữ liệu nhanh hơn và hiệu quả hơn. Nó cũng được sử dụng cho các kỹ thuật thống kê đặc biệt trong mã của họ để làm cho nó hoạt động nhanh hơn. Ngôn ngữ lập trình rất dễ sử dụng và học hỏi. Nó cũng rất linh hoạt và có thể được sử dụng để tạo ra chính xác những gì người dùng muốn tạo.
