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
AI zrewolucjonizuje Twój zawód.png

AI zrewolucjonizuje Twój zawód! Odkryj, jak PRZETRWAĆ i ZAROBIĆ w nowej erze rynku pracy!

Dla psychologów takie systemy mogłyby stanowić nieocenioną pomoc w utrzymaniu ciągłości terapii pacjentów, obejmując swoim zakresem od coachingu, przez plany dietetyczne, aż po monitorowanie przyjmowania leków – powiedziała Joanna Pruszynska-Witkowska na antenie radia RDC w audycji „Sztuczna inteligencja nie zabierze ci pracy, ale…” (16.04) prowadzonej przez Piotra Pilewskiego (android.com) w ramach cyklu „Technologicznie mówiąc”. Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji rewolucjonizuje rynek pracy, stawiając przed nami nowe wyzwania, ale i otwierając AI zrewolucjonizuje Twój zawód! Odkryj, jak PRZETRWAĆ i ZAROBIĆ w nowej erze rynku pracy!

Reskilling w cyberbezpieczeństwie.png

Jak świadome firmy zbroją się w kompetencje na przyszłość? czyli reskilling w cyberbezpieczeństwie

Ten alarmujący wzrost zagrożeń nie tylko wskazuje na rosnącą aktywność cyberprzestępców, ale również generuje realne koszty dla firm. Średni koszt cyberataku dla małej i średniej firmy w Polsce może sięgać kilkudziesięciu tysięcy złotych, a w przypadku dużych przedsiębiorstw straty mogą być liczone w milionach. Do tego dochodzą koszty związane z przestojami w działalności, utratą reputacji i karami za naruszenie przepisów o ochronie danych. Do tego alarmującego wzrostu zagrożeń dochodzi problem niedoboru Jak świadome firmy zbroją się w kompetencje na przyszłość? czyli reskilling w cyberbezpieczeństwie

Czy boty zabiorą ci pracę? Rewolucja AI na rynku pracy

Czy boty zabiorą ci pracę? Rewolucja AI na rynku pracy

OBEJRZYJ: Kluczowe kompetencje i zawody jutra | Webinar z prof. Markiem Kowalkiewiczem Dynamiczne zmiany na rynku pracy, wpływ AI na różne zawody Rewolucja technologiczna, napędzana sztuczną inteligencją, stawia przed nami nowe wyzwania. Czy wskoczymy do pociągu przyszłości, czy zostaniemy na peronie przeszłości? Profesor Kowalkiewicz nie ma wątpliwości: adaptacja jest kluczem do przetrwania i sukcesu. „Wejście w erę sztucznej inteligencji to nie opcja, lecz konieczność. Pamiętam, jak lata temu programy księgowe czy arkusze kalkulacyjne budziły Czy boty zabiorą ci pracę? Rewolucja AI na rynku pracy

Sztuczna inteligencja nie zabierze Ci pracy

Sztuczna inteligencja nie zabierze Ci pracy, ale … kto inny może to zrobić

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje świat, stawiając przed nami nowe wyzwania. Zmiany zachodzą w tempie, które jeszcze niedawno wydawało się niemożliwe, wymagając od nas nieustannej gotowości do nauki i adaptacji. Czy wskoczymy do pociągu przyszłości, czy zostaniemy na peronie przeszłości? Prof. Marek Kowalkiewicz nie ma wątpliwości: kluczem do sukcesu w nadchodzącej erze jest rozwijanie kompetencji, które pozwolą nam efektywnie współpracować z nowymi technologiami.   OBEJRZYJ: Kluczowe kompetencje i zawody jutra | Webinar z prof. Markiem Sztuczna inteligencja nie zabierze Ci pracy, ale … kto inny może to zrobić

IT Support wciąż na topie

Nie taki straszny rynek IT, jak go malują! IT Support wciąż na topie

OBEJRZYJ: Jak zostać specjalistą IT Support i skutecznie rozpocząć karierę w branży IT IT Support w akcji IT Support odgrywa kluczową rolę w każdej organizacji, szczególnie w dużych korporacjach, gdzie technologie IT są podstawą działania. Specjalista ds. wsparcia technicznego nie tylko monitoruje infrastrukturę IT, ale także dba o to, aby systemy, sieci i urządzenia działały sprawnie, a pracownicy mieli odpowiednie warunki do wykonywania swoich obowiązków. Ta rola obejmuje szerokie spektrum Nie taki straszny rynek IT, jak go malują! IT Support wciąż na topie

Jak AI rewolucjonizuje HR?

Jak AI rewolucjonizuje HR? Praktyczne zastosowania i realne korzyści dla firm.

Automatyczna selekcja CV – mniej manualnej pracy, lepsze wyniki Każdy rekruter wie, ile czasu pochłania przeglądanie CV. AI analizuje aplikacje w ułamku sekundy, wybierając najlepszych kandydatów na podstawie kluczowych kompetencji i doświadczenia. Unilever wdrożył AI do selekcji kandydatów, redukując czas rekrutacji o 75%. Goldman Sachs używa AI do analizy tysięcy aplikacji w kilka minut, nie tylko na podstawie umiejętności, ale także potencjału rozwojowego. Efekt? Rekruterzy mogą Jak AI rewolucjonizuje HR? Praktyczne zastosowania i realne korzyści dla firm.