Belki de insanların iş, tıp veya finans alanındaki sorunlarını çözmelerine yardımcı olmak için çok büyük miktarda veriyi kullanma fikri sizi büyüledi. Veya belki de araba sürebilen veya konuşulan kelimeleri işleyebilen derin öğrenme modellerini dağıtmak istersiniz. Öyle ya da böyle, veri bilimine girmek istediğinize karar verdiniz ve şimdi hangi dili öğrenmeniz gerektiğini merak ediyorsunuz. veri bilimcisi olarak başlamak için. Herhangi bir araştırma yaparsanız, Python ve R'nin "Veri Bilimi İçin En İyi Dil" başlığı için en popüler iki programlama dili olduğunu hemen göreceksiniz. Python.Engineering’nın hangi dili öğrenmeniz gerektiğini öğrenmek için okumaya devam edin.
Python Bu noktada hemen hemen her şeyde uygulama bulan sağlam, esnek, nesne yönelimli, genel amaçlı bir dil. Ayrıca yeni başlayanlar için yaygın olarak tavsiye edilen bir dildir çünkü öğrenilmesi nispeten kolaydır ve pek çok şey için kullanılabilir.
Sadece birkaç yıl önce Python'da çok fazla dil yoktu. veri analitiği, yapay zeka veya makine öğrenimi için özel olarak oluşturulmuş kitaplıklar. O günler çok geride kaldı. Artık, makine öğrenimi modelleri oluşturmayı son derece basit hale getiren Sklearn gibi sık kullanılanlar da dahil olmak üzere bu ve diğer pek çok ilgili görev için Python kitaplıkları ve yazılım paketleri var.
Çünkü Python kodu daha az özelleşmiştir ve çok büyük bir işlevi vardır. topluluk, onunla oluşturulan veri bilimi uygulamalarının bakımı daha kolay olma eğilimindedir. Popülerliği ve iş potansiyeli açısından daha genel erişime sahiptir. Python, veri bilimi işleri için en popüler ikinci dildir ve R'nin birkaç puan önündedir (her ikisi de SQL tarafından yenilir).
Araştırmacılar, istatistiksel hesaplamanın belirli görevi için açık kaynak R dilini ve ekosistemini oluşturmak için yirmi yıl harcadılar. Artık, Comprehensive R Archive Network, CRAN'da doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme, zaman serisi tahmini, istatistiksel testler ve sınıflandırma için kelimenin tam anlamıyla binlerce yazılım paketi bulunmaktadır.
R, akademide çok popülerdir ve hem kapsamı hem de çok sayıda veri görselleştirme işlevi içermesi nedeniyle sektörde oldukça popülerdir. Bu, bir projenin sonuçlarını anlamayı ve iletmeyi çok daha kolay hale getirir..
Ancak, veri bilimi için özel olarak oluşturulmuş olmasına rağmen, Python veya SQL kadar popüler değildir. 2018 itibariyle, Python önde olmasına rağmen R, endüstride giderek daha fazla kullanım buluyordu.
Python, R'den daha mı iyi? Kısacası, R, akademi veya araştırma için daha iyidir ve Python pratik bilgisayar bilimi için daha iyi. Python tipik olarak daha işlevseldir, R ise daha akademiktir.
Katılımcıların %81'i bir eğitim kampına katıldıktan sonra teknik iş beklentileri konusunda daha emin hissettiklerini belirtti. Bugün bir eğitim kampı ile eşleştirin.
Ortalama bir eğitim kampı mezunu, bir eğitim kampına başlamaktan ilk işini bulmaya kadar, kariyer geçişinde altı aydan daha az zaman harcadı.
Bu, eğer siz&rsquoseniz de geçerlidir. ;bu arka planlardan geliyor. Örneğin, bir süredir JavaScript'te kodlama yapıyorsanız, muhtemelen Python'u okuma, yazma ve hata ayıklamayı R'den daha kolay bulacaksınız.
Genellikle olduğu gibi, yine de, her iki dili de öğrenmek, sorunları çözmek için size en iyi araç setini sağlayacaktır.