R czy Python?

Autor:
Zespół Future Collars
R czy Python

Każdy, kto w codziennej pracy ma do czynienia z analizą danych, nauką lub analityką, prawdopodobnie jest świadomy debaty toczącej się wokół porównania dwóch języków programowania – Python vs. R. Chociaż można powiedzieć, że oba te języki ożywiają przyszłość – poprzez sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i innowacje oparte na danych – to jednak każdy z nich ma mocne i słabe strony, które warto poznać, zanim zaczniemy się ich uczyć.

 

R czy Python – co wybrać?

Pod wieloma względami, te dwa języki open source są bardzo podobne. Oba języki, dostępne do pobrania dla każdego, są dobrze przystosowane do zadań związanych z nauką o danych – od manipulacji danymi i automatyzacji po analizę biznesową i eksplorację big data. Główna różnica polega na tym, że Python jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia, podczas gdy R ma swoje korzenie w analizie statystycznej. Coraz częściej więc pytanie nie brzmi który z tych języków programowania wybrać, ale jak najlepiej wykorzystać oba języki programowania do konkretnych zastosowań.

 

Czym jest Python?

Python jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia, zorientowanym obiektowo, który kładzie przede wszystkim nacisk na czytelność kodu. Jest on stosunkowo łatwy do nauczenia się i przez to stał się jednym z najczęściej wybieranych przez deweloperów językiem programowania na świecie, zaraz za Javą i C. Sprawdza się on wszędzie tam, gdzie mamy do czynienia z dużymi zbiorami danych oraz koniecznością ich sprawnej analizy czy wizualizacji. Ponadto Python jest szczególnie dobrze przystosowany do wdrażania uczenia maszynowego na dużą skalę.

 

Co to jest R?

R to język programowania typu open source, który jest zoptymalizowany do analizy statystycznej i wizualizacji danych. Opracowany w 1992 roku, R ma bogaty ekosystem ze złożonymi modelami danych i narzędziami do raportowania. R zapewnia szeroką gamę bibliotek i narzędzi do następujących celów:

  • oczyszczania i przygotowywania danych,
  • tworzenia wizualizacji,
  • ewaluacji algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.

 

Główne różnice między R i Pythonem

Główną różnicą między tymi dwoma językami programowania jest ich podejście do nauki o danych. Oba języki programowania open source są wspierane przez duże społeczności, stale rozszerzające swoje biblioteki i narzędzia. Jednak podczas gdy R jest używany głównie do analizy statystycznej, Python zapewnia bardziej ogólne podejście do zarządzania danymi.

Python jest językiem wielozadaniowym, podobnie jak C++ i Java, z czytelną składnią, łatwą do nauczenia. Programiści używają Pythona, aby zagłębić się w analizę danych lub wykorzystać uczenie maszynowe w skalowalnych środowiskach produkcyjnych. Na przykład można użyć Pythona do wbudowania funkcji rozpoznawania twarzy lub do opracowania aplikacji uczenia maszynowego.

R jest z kolei tworzony przez statystyków i w dużym stopniu opiera się na modelach statystycznych i specjalistycznej analityce. Naukowcy używają R do głębokiej analizy statystycznej, wspieranej przez zaledwie kilka linijek kodu i wizualizacji danych. Przykładowo można użyć tego języka programowania do analizy zachowań klientów.

 

R czy Python – kursy i szkolenia

Podjęcie decyzji o wyborze nauki danego języka programowania powinno w głównej mierze zależeć od tego, jakie mamy predyspozycje i jakie dziedziny nauki czy biznesu chcemy wspierać. Przed podjęciem decyzji warto poznać możliwości poszczególnych języków programowania, uczestnicząc w kursach i szkoleniach. Przykładowo kurs programowania Python organizowany przez Future Collars są doskonałą okazją do zdobycia wiedzy i doświadczenia niezbędnego do dalszego rozwoju umiejętności.

Przeczytaj również:

Przeczytaj jeszcze więcej
współpraca play i futurecollars

Reskilling pracowników Play we współpracy z Future Collars

Reskilling pracowników Play we współpracy z Future Collars  Play, czołowy operator telekomunikacyjny w Polsce, we współpracy z Future Collars, uznaną szkołą kompetencji cyfrowych, zakończył pierwszy etap programu reskillingu pracowników. Uczestnicy programu ukończyli intensywne kursy, rozwijając kluczowe umiejętności w zakresie programowania i testowania. Kursy, prowadzone przez doświadczonych mentorów Future Collars, łączyły teorię z praktyką, zapewniając wszechstronne i wartościowe doświadczenie edukacyjne. Program reskillingu został opracowany na podstawie analizy Reskilling pracowników Play we współpracy z Future Collars

Zdjęcie laptopa z logo Future Collars

Future Collars przedstawia swoją autorską platformę edukacyjną!

Platforma oferuje: All-in-one: Wszystkie materiały i zadania są dostępne w jednym miejscu, co ułatwia naukę. Grupowe lekcje na żywo i indywidualne konsultacje: Możliwość omówienia wyzwań pojawiających się podczas nauki. Zakładka „Spotkania”: Lista najbliższych zajęć, a dzięki przyciskowi „Dołącz” można bezpośrednio przejść do lekcji. Nagrania lekcji: Automatyczne zapisywanie nagrań z lekcji, co umożliwia powrót do omawianego materiału w dowolnym momencie. Ocena zajęć: Uczestnicy mogą oceniać lekcje, co pozwala na bieżąco Future Collars przedstawia swoją autorską platformę edukacyjną!

Bayer x Future Collars

Bayer i Future Collars tworzą nowe ścieżki rozwoju w branży IT

„Jesteśmy dumni, że Bayer wybrał nas jako partnera do edukacji swoich pracowników. To świadczy o zaufaniu do naszej metodyki i doświadczenia w przygotowywaniu specjalistów gotowych sprostać wyzwaniom przyszłości.” – komentuje Beata Jarosz, CEO Future Collars, podkreślając znaczenie tej współpracy W ramach współpracy, Future Collars oferuje pracownikom Bayer Sp. z o.o. szereg kursów w obecnie pożądanych dziedzinach, takich jak Data Engineering, Fullstack Development oraz Cloud Engineering. Szkolenia zostaną Bayer i Future Collars tworzą nowe ścieżki rozwoju w branży IT

neo

Poznaj NEO, Wirtualnego Asystenta AI Future Collars!

– NEO jest wyposażony w najnowsze technologie AI, w tym model GPT, dzięki czemu jest w stanie oferować użytkownikom wyjątkowo intuicyjne i efektywne wsparcie. To rozwiązanie pozwala nawet nowym użytkownikom łatwo odnaleźć potrzebne informacje, znacznie przyspieszając proces zdobywania wiedzy o dostępnych kursach – mówi Wojciech Niekrasz, CTO Future Collars Dynamiczne aktualizacje informacji o kursach W odpowiedzi na wyzwania związane z integracją danych, rozwijamy również Poznaj NEO, Wirtualnego Asystenta AI Future Collars!

Bi vs AB poziom

cz. II Kariera, Business Intelligence a analityka biznesowa: przewodnik po kluczowych umiejętnościach i ścieżkach kariery w IT

Dostępność kariery w IT W dzisiejszej dobie dynamicznie rozwijających się technologii i zmieniających się wymagań rynku pracy role takie jak analityk biznesowy czy specjalista Business Intelligence stają się coraz bardziej dostępne dla osób o zróżnicowanym wykształceniu i doświadczeniu. Wiele firm i instytucji edukacyjnych oferuje wsparcie w wyborze indywidualnej ścieżki kariery, doradzając studentom, jak najlepiej wykorzystać swoje umiejętności i doświadczenie w nowej roli. Ważnym aspektem jest cz. II Kariera, Business Intelligence a analityka biznesowa: przewodnik po kluczowych umiejętnościach i ścieżkach kariery w IT

Bi vs AB poziom

cz. I Opisywanie ról, Business Intelligence a Analityka Biznesowa: przewodnik po kluczowych umiejętnościach i ścieżkach kariery w IT

Rola i zadania Business Intelligence (BI) jest niezbędna do podejmowania decyzji organizacyjnych i optymalizacji wyników projektów, pełniąc rolę kluczowego łącznika między celami biznesowymi a spostrzeżeniami opartymi na danych. Specjaliści BI, często korzystający z narzędzi takich jak Power BI, doskonale rozumieją i definiują potrzeby interesariuszy, umożliwiając im proponowanie dostosowanych do indywidualnych potrzeb rozwiązań efektywnie wykorzystujących dane. Ich praca polega na zbieraniu spostrzeżeń z różnych źródeł danych, projektowaniu cz. I Opisywanie ról, Business Intelligence a Analityka Biznesowa: przewodnik po kluczowych umiejętnościach i ścieżkach kariery w IT