W dziedzinie analizy danych i rozwoju algorytmów uczenia maszynowego, na czoło wysuwają się dwa popularne języki programowania: R oraz Python.
Wykorzystanie któregokolwiek z nich umożliwia zespołom analitycznym swobodne eksplorowanie, analizowanie, wizualizowanie, uczenie się i przetwarzanie danych. Kluczowe jest jednak zrozumienie różnic między tymi językami, aby dokonać świadomego wyboru. Niniejszy artykuł ma na celu dogłębne zbadanie i wyjaśnienie tych różnic.
R: Krótka charakterystyka
Źródło: wikipedia.org
R to język programowania dedykowany do obliczeń statystycznych i tworzenia zaawansowanych wizualizacji danych. Jego premiera miała miejsce w 1995 roku. Za jego stworzenie odpowiadają Robert Gentleman i Ross Unaka, którzy opracowali go na Uniwersytecie w Auckland, w Nowej Zelandii. R powstał jako praktyczna implementacja języka programowania S.
Chociaż R jest językiem programowania, stanowi on również rozbudowane środowisko programistyczne, w tym R Studio. To środowisko umożliwia generowanie wizualizacji, zarządzanie danymi oraz pisanie kodu w języku R z funkcjami takimi jak podświetlanie składni i debugowanie.
R jest dostępny na licencji open source i działa na wszystkich głównych platformach systemowych, takich jak Windows, MacOS i Linux. Poniżej znajduje się przykład programu napisanego w języku R, który generuje zestaw losowych wartości o rozkładzie normalnym:
# Ustawienie ziarna dla powtarzalności set.seed(123) # Wygenerowanie 10 000 losowych liczb o rozkładzie normalnym random_numbers <- rnorm(10000)
Python: Krótka charakterystyka
Python to jeden z najczęściej używanych języków na świecie. Jest to uniwersalny język programowania, który obsługuje różnorodne paradygmaty programowania. Znajduje szerokie zastosowanie w uczeniu maszynowym, tworzeniu aplikacji internetowych oraz automatyzacji zadań. Python jest znany z łatwości nauki i często staje się pierwszym językiem programowania dla początkujących.
Guido van Rossum jest twórcą Pythona, który został wydany po raz pierwszy w 1991 roku. Mimo swojego wieku, Python był regularnie aktualizowany i modernizowany, zwłaszcza wydanie Pythona w wersji 3, które przyniosło znaczące zmiany w porównaniu do wersji 2.
Podobnie jak R, Python jest dostępny na licencji open source i posiada interpreter dla każdego popularnego systemu operacyjnego. Dostępne są również środowiska uruchomieniowe oparte na przeglądarkach, takie jak Jupyter Notebooks. Python, choć jest językiem ogólnego przeznaczenia, oferuje wiele pakietów i bibliotek dedykowanych do analizy danych i uczenia maszynowego.
Poniżej znajduje się przykład programu w Pythonie, który za pomocą biblioteki NumPy generuje 10 000 losowych liczb o rozkładzie normalnym:
import numpy as np # Ustawienie ziarna dla powtarzalności np.random.seed(123) # Wygenerowanie 10 000 losowych liczb o rozkładzie normalnym random_numbers = np.random.randn(10000)
Porównanie: R kontra Python
Jak widać, oba języki są podobne, jednak różnią się w pewnych kluczowych aspektach. Wybierając język do nauki lub do konkretnego projektu, warto wziąć pod uwagę te różnice.
Przeznaczenie
R został stworzony specjalnie jako narzędzie do łatwej analizy danych i generowania wizualizacji. Jego główne zastosowanie koncentruje się wokół statystyki, nauki o danych i uczenia maszynowego.
Z kolei Python to język ogólnego przeznaczenia, zaprojektowany z myślą o przejrzystości i prostocie. Jest szeroko wykorzystywany w dziedzinie sztucznej inteligencji i tworzenia aplikacji internetowych.
Użytkownicy
R jest językiem dedykowanym dla statystyków. Oferuje intuicyjny interfejs z funkcjami niezbędnymi do analiz statystycznych.
Python jest wykorzystywany przez szerokie grono programistów na różnym poziomie zaawansowania. Ze względu na swoją wszechstronność, jest używany w różnych zawodach, takich jak inżynierowie oprogramowania, analitycy i naukowcy.
Analiza i wizualizacja danych
Jednym z popularnych zastosowań Pythona jest nauka o danych, w tym analiza i wizualizacja danych. Python natywnie nie obsługuje tych funkcji, polegając na bibliotekach takich jak Pandas i Matplotlib.
W przeciwieństwie do Pythona, R został zaprojektowany specjalnie z myślą o Data Science. Oferuje funkcje do analizy danych i tworzenia wykresów od razu po instalacji. Dodatkowo dostępne są pakiety rozszerzające możliwości analizy.
Wydajność
Prostota i abstrakcje w języku R mają swoją cenę – jest to wydajność. R nie jest językiem bardzo szybkim. Opóźnienie, choć rzędu milisekund, może być istotne w niektórych zastosowaniach. Jednak dla większości użytkowników powolność R może być niezauważalna.
Podobnie jak R, Python oferuje abstrakcje i uproszczenia wysokiego poziomu, co przekłada się na elastyczność, ale i spowolnienie działania. Aby zwiększyć wydajność programów w Pythonie, biblioteki takie jak NumPy i PyTorch korzystają z C++ lub C i udostępniają powiązania w Pythonie. Dzięki temu Python działa szybciej.
Zastosowanie w uczeniu maszynowym
Oprócz analizy i wizualizacji danych, R może być wykorzystywany do budowania modeli uczenia maszynowego, wykorzystując algorytmy regresji, klasyfikacji i grupowania. Dostępne są pakiety takie jak Caret, lattice, DataExplorer i Dalex.
Python jest najpopularniejszym językiem używanym w uczeniu maszynowym. Oferuje bogaty ekosystem bibliotek, takich jak TensorFlow, PyTorch i Jax. Jest również najczęściej obsługiwany przez platformy infrastruktury uczenia maszynowego.
Krzywa uczenia się
R został zaprojektowany jako język prosty w obsłudze. Jednak przyzwyczajenie się do jego składni może zająć trochę czasu. Z doświadczenia wynika, że jest on nieco trudniejszy do opanowania niż Python.
Python jest jednym z najbardziej przyjaznych dla początkujących języków programowania. Zaprojektowano go z myślą o elegancji i prostocie, dlatego ma łagodniejszą krzywą uczenia się w porównaniu do R.
R posiada dużą, choć mniejszą niż Python, społeczność. Nadal jest znacząca, oferując ponad 10 000 pakietów do wykorzystania. Dostępnych jest również wiele materiałów edukacyjnych do nauki, ponieważ język ten cieszy się wciąż dużą popularnością.
Python również w tym aspekcie wypada bardzo dobrze. Posiada prawdopodobnie największą społeczność ze wszystkich języków programowania na świecie. Oferuje pakiety open source do niemal każdego zastosowania, w tym uczenia maszynowego i przetwarzania danych. Dostępnych jest wiele darmowych i płatnych materiałów edukacyjnych do nauki Pythona i jego narzędzi.
Popularność
Python jest jednym z najpopularniejszych języków programowania na świecie, konkurując z takimi językami jak JavaScript i Java. Jest również jednym z najbardziej lubianych języków ze względu na swoją prostotę i wszechstronność.
R nie jest tak popularny jak Python, jednak wciąż cieszy się dużą popularnością i nie jest mało znanym językiem. Przeciwnie, jest używany przez duże firmy technologiczne, a znaczna liczba ofert pracy wymaga znajomości języka R.
Elastyczność/Wszechstronność
R jest przeznaczony głównie do obliczeń statystycznych i z tego powodu nie jest stosowany poza tym przypadkiem użycia.
Z kolei Python jest wszechstronny. Jest szeroko stosowany w różnych dziedzinach, a nauka o danych jest tylko jedną z wielu.
IDE
Python jest rozpowszechniany jako interpreter. Wybór środowiska programistycznego (IDE) zależy od użytkownika. Dwa najpopularniejsze IDE to VS Code i PyCharm. Można również używać Jupyter Notebooks do interaktywnego uruchamiania kodu Pythona w komórkach.
Podstawowym środowiskiem programistycznym dla R jest R Studio, dostępne dla systemów MacOS, Windows i Linux.
Typowe zastosowania
R, język statystyczny, jest szeroko wykorzystywany w uczeniu maszynowym, statystykach, analizie i wizualizacji danych.
Python, język ogólnego przeznaczenia, ma szeroki zakres zastosowań, w tym uczenie maszynowe, tworzenie aplikacji internetowych, analizę danych i obliczenia numeryczne.
Popularne firmy korzystające z języka
Zarówno R, jak i Python mają grono dużych użytkowników technicznych. W przypadku R są to m.in. Google, Meta, Accenture i Microsoft. Użytkownikami Pythona są m.in. Tesla, Google, Meta i Spotify.
Podsumowanie
Python i R to potężne języki programowania, które prawdopodobnie będą odgrywać znaczącą rolę w przyszłości. Nauka jednego z nich jest dobrą inwestycją, ponieważ daje umiejętność analizowania danych i wyciągania wniosków w coraz bardziej cyfrowym świecie.
W celu rozwoju kariery warto rozważyć kursy analizy danych.