Python o R per il Data Science?

Python o R per il Data Science?

Python o R per il Data Science : spiegazione e suggerimenti per l’apprendimento

Python e R sono considerati linguaggi di programmazione essenziali per il mondo del data science. Idealmente, si dovrebbe padroneggiare entrambi per potersi muove in più ambiti, ma se sei alle prime armi con il data science, qual è lo strumento migliore da cui iniziare?

Nell’articolo approfondiamo su come ciascun linguaggio di programmazione viene utilizzato nel data science, oltre a suggerimenti su quale scegliere e imparare per primo.

Qual è la differenza tra Python o R per il Data Science?
Mentre il linguaggio R è più specializzato, Python è un linguaggio di programmazione generico, progettato per una varietà di casi d’uso.

Se questa è la tua prima esperienza nella programmazione informatica , potresti trovare il codice Python più facile da imparare e più ampiamente applicabile. Tuttavia, se hai già una certa conoscenza dei linguaggi di programmazione o hai obiettivi di carriera specifici incentrati sull’analisi dei dati , il linguaggio Python potrebbe essere comunque il più adatto alle tue esigenze. R solitamente viene impiegato per l’analisi statistica, calcolo matematico e vettoriale.

Ci sono anche molte somiglianze tra i linguaggi Python e R, quindi conoscere uno può aiutare ad apprendere l’altro. Ad esempio, sia Python che R sono popolari linguaggi di programmazione open source supportati da comunità fiorenti. Entrambi possono essere praticati anche nell’ambiente indipendente dal linguaggio, Jupyter Notebooks, insieme ad altri linguaggi di programmazione come Julia, Scala , Java e decine di altri.

Python: il linguaggio di programmazione multiuso
Python è noto per la sua semplicità e leggibilità, il che lo rende ideale sia per principianti che per esperti. Le sue ampie librerie e il supporto della comunità facilitano uno sviluppo efficiente nella programmazione web, nell’analisi dei dati, nell’intelligenza artificiale e nell’informatica scientifica. La versatilità di Python e la facilità di integrazione con altri linguaggi e strumenti lo rendono utile per un’ampia gamma di attività e progetti di programmazione.

Python è un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti, come Javascript o C++ , che fornisce stabilità e modularità ai progetti, indipendentemente dalle dimensioni. Offre un approccio flessibile allo sviluppo web e alla scienza dei dati che risulta intuitivo anche se non hai mai imparato un linguaggio di programmazione prima.

Imparare Python fornisce ai programmatori le competenze necessarie per lavorare in ambito aziendale, nei prodotti digitali, nei progetti open source e in varie applicazioni web al di fuori della scienza dei dati. Il linguaggio è una piccola parte dell’ecosistema Python; le librerie più diffuse includono:

• NumPy (analisi numerica)
• SciKit-learn (analisi predittiva)
• Keras (apprendimento profondo e intelligenza artificiale)
• SciPy (calcolo scientifico)
• Seaborn (visualizzazione dei dati statistici)
• Folium (visualizzazione di dati geospaziali)
• Panda (analisi dei dati)
• Matplotlib (API orientata agli oggetti per l’incorporamento di grafici)
• PyCharm (ambiente di sviluppo integrato [IDE] per Python)

“La parte più difficile di qualsiasi cosa è iniziarla e Python è il primo grande passo verso il data science. Le persone sono stupite da quanto sia facile Python”.

Lo afferma il nostro data scientist e docente per diversi corsi e programmi di Data Scientist in Innovaformazione , dalle basi di Python al deep learning . “Le persone sono stupite di quanto sia facile Python. Quando guardi la programmazione, sembra un concetto piuttosto astratto. È piuttosto difficile. Se fai un piccolo errore, tutto è sbagliato. Quindi le persone di solito si spaventano parecchio. E poi le persone dicono oh wow, è tutto qui?”

3 motivi per imparare Python per il data science

1. Python è adatto ai principianti: Python usa una sintassi logica e accessibile che semplifica l’identificazione dello scopo delle stringhe di codice e si basa meno sull’approccio formale dei linguaggi passati. Questa attenzione alla leggibilità del codice riduce la curva di apprendimento e attenua alcune delle sfide dell’apprendimento dei linguaggi di programmazione per la prima volta.
2. Python è multiuso: Python non si limita a lavorare all’interno della comunità di data science. Gli sviluppatori usano Python per creare tutti i tipi di applicazioni, quindi è un linguaggio utile da usare se si prevede di concentrarsi su una varietà di attività nel campo dell’informatica. Python funziona bene anche con applicazioni basate sul Web e supporta molti tipi di strutture dati, comprese quelle con SQL . Inoltre, è facile trovare diversi set di dati per qualsiasi progetto su cui si sta lavorando o crearne uno proprio utilizzando prodotti all’interno dell’ecosistema Python.
3. Python è scalabile: Python funziona più velocemente di R, il che gli consente di crescere e scalare insieme ai progetti. Per coloro che lavorano in produzione, creano pipeline o eseguono produzioni su larga scala, offre i flussi di lavoro efficienti necessari per farli decollare. Questa velocità è la base per la prontezza di produzione di Python. Ti consente di creare pipeline di apprendimento automatico su vasta scala per approfondimenti che tengono il passo con la velocità del business. Inoltre, la modularità del linguaggio garantisce che tu possa creare qualcosa di flessibile.

R: La potenza dell’analisi dei dati
La programmazione R è un linguaggio specifico di dominio utilizzato per l’analisi dei dati e le statistiche. Utilizza una sintassi specifica impiegata dagli statistici ed è una parte fondamentale del mondo della ricerca e della scienza dei dati accademica.

R segue un modello procedurale per lo sviluppo. Invece di raggruppare dati e codice in gruppi come la programmazione orientata agli oggetti, suddivide le attività di programmazione in una serie di passaggi e subroutine. Queste procedure semplificano la visualizzazione di come si verificheranno operazioni complesse.

Come Python, R ha una comunità solida, ma con un focus specializzato sull’analisi. R non offre sviluppo software generico come Python, ma gestisce meglio questi progetti di data science specializzati perché è l’unico focus. L’ecosistema R include:

RStudio (un IDE basato su R)

• CRAN (la rete completa di archivi R)
• Tidyverse, una popolare raccolta di pacchetti R
• dplyr (un set di funzioni che consentono la manipolazione dei frame di dati)
• Pacchetti R, codici R riproducibili e funzioni
• Ggplot2, un pacchetto di visualizzazione dati open source

In breve, R offre la specializzazione per l’analisi dei big data , ma non sarà possibile utilizzarlo per lo sviluppo web di uso generale.

“Come ogni vibrante comunità di software open source, R è in rapida evoluzione. Questo può essere disorientante perché significa che non si può mai finire di imparare R. D’altro canto, rende R un argomento affascinante: c’è sempre qualcosa in più da imparare. Anche gli utenti R più esperti continuano a trovare nuove funzionalità che aiutano a risolvere i problemi in modo più rapido ed elegante”, ha affermato invece il nostro docente del Corso Data Scientist con R.

3 motivi per imparare la programmazione R per la scienza dei dati
R non è un linguaggio di uso generale, ma a seconda di dove o come si intende lavorare, potrebbe offrire molti vantaggi che non sono disponibili in un linguaggio di uso generale.

1. R è stato creato per le statistiche: con Python è possibile effettuare analisi statistiche approfondite, ma non otterrai le librerie e le funzioni specifiche della sintassi come con R. Il linguaggio rende molto più intuitivo creare e comunicare i risultati di questi tipi specifici di programmi. Gli statistici e gli analisti di dati usano R per gestire più facilmente grandi set di dati utilizzando modelli di apprendimento automatico standard e data mining .
2. R è accademico: R è quasi un default per lavorare in ambito accademico. R è molto adatto per un sottocampo dell’apprendimento automatico noto come apprendimento statistico. Chiunque abbia una formazione formale in statistica dovrebbe riconoscere la sintassi e la costruzione di R.
3. R ​​è intuitivo per l’analisi: R potrebbe non funzionare con un’ampia varietà di progetti, ma è la scelta migliore per il lavoro di analisi e inferenza. Se hai intenzione di lavorare in un campo specializzato, vorrai un linguaggio di programmazione specializzato. R offre anche un ambiente potente, ideale per i tipi di visualizzazioni di dati impiegati dagli scienziati dei dati.

Quale linguaggio di programmazione dovrei imparare: Python o R per il Data Science?
Se il tuo obiettivo è quello di apprendere la programmazione informatica in senso più ampio, Python è la strada giusta. Se il tuo obiettivo è quello di concentrarti esclusivamente su statistiche e applicazioni di dati e calcolo matematico, R potrebbe essere la scelta migliore. Per decidere se iniziare a imparare prima Python o R, poniti alcune domande:

• Quali sono i tuoi obiettivi di carriera? Decidere tra business e mondo accademico, ad esempio, può aiutarti a chiarire quale ti servirà meglio all’inizio. Anche pensare a quanto vorresti tenere aperte le tue opzioni o quali progetti sono più importanti per te può aiutarti.
• Dove pensi che spenderai la maggior parte delle tue energie? Se hai intenzione di attenerti all’analisi statistica all’interno della maggior parte dei progetti di ricerca, R potrebbe essere meglio che Python. Tuttavia, se vuoi creare sistemi pronti per la produzione, potresti aver bisogno di più flessibilità.
• Come pensi di comunicare le tue scoperte? Esaminare i diversi modi in cui Python e R possono aiutare nella visualizzazione dei dati può anche aiutarti a restringere il campo del tuo primo passo.

Python o R sono più facili?
Python è molto più diretto, e usa una sintassi più vicina all’inglese scritto per eseguire i comandi. Tuttavia, R semplifica la visualizzazione e la manipolazione dei dati se si hanno altri linguaggi a disposizione. È basato sulle statistiche, quindi la sintassi qui è più diretta per l’analisi.

R potrebbe richiedere più lavoro iniziale rispetto a Python. Tuttavia, una volta che hai capito la sintassi, R può rendere certi tipi di attività molto più semplici. Più esperienza hai con i linguaggi di programmazione, più è facile impararne un altro.

In breve: suggerimenti per la scelta tra Python e R
Persone che scelgono Python:

• Lavorare nella scienza dei dati orientata al business.
• Creare algoritmi di apprendimento automatico.
• Lavorare in diversi settori.
• Richiede un linguaggio flessibile.
• Pianificare la creazione di progetti scalabili.

Persone che scelgono R:

• Lavorare in settori di analisi o statistica che richiedono molta scienza dei dati.
• Lavorare nel mondo accademico.
• È necessaria la sintassi specifica del linguaggio dei processi statistici.
• Eseguire analisi statistiche o lavori di analisi specializzati.
• È necessario un output dinamico per comunicare i risultati.

È meglio scegliere Python se:

• Non hai alcuna esperienza di programmazione.
• L’obiettivo primario è la produzione o la distribuzione.
• Vuoi costruire nuovi modelli partendo da zero.
• Il codice dei progetti dovrebbe essere leggibile.

È meglio scegliere R se:

• Hai intenzione di lavorare nella ricerca o nel mondo accademico.
• Il lavoro è incentrato in gran parte su statistiche e analisi.
• Si desidera utilizzare librerie estese per le soluzioni esistenti.
• Le caratteristiche specifiche della sintassi sono importanti.
• La comunicazione di risultati complessi è fondamentale.

In conclusione Python o R per il Data Science: Python per principianti, R per la ricerca
In definitiva, imparare Python e R ti aiuterà a ottenere un vantaggio competitivo nella scienza dei dati. Esplora i boot camp , i corsi e i programmi di analisi dei dati in una varietà di argomenti di scienza dei dati e analisi per aiutarti a fare il passo successivo.

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