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
Monika Mrówka

Rola AI w przyszłości: między obawami a możliwościami

W wywiadzie dla Future Collars, Monika Mrówka podkreśliła znaczenie zrozumienia i odpowiedniego wykorzystania sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach życia zawodowego i osobistego. Wskazała na wyzwania związane z ograniczonym zrozumieniem procesów uczenia się AI, co często prowadzi do obaw przed niekontrolowanym rozwojem i potencjalnymi skutkami dla ludzkości. OGLĄDAJ: Rola AI w przyszłości: między obawami a możliwościami Future Collars: W obliczu rosnących obaw dotyczących wpływu sztucznej inteligencji na rynek pracy, jakie Rola AI w przyszłości: między obawami a możliwościami

Jak rozpoczac kariere w cyberbezpieczeństwie

Jak rozpocząć karierę w cyberbezpieczeństwie? – Realia pracy i ścieżki rozwoju

Ścieżki kariery w cyberbezpieczeństwie Rozważając rozwój kariery w dziedzinie cyberbezpieczeństwa, warto zastanowić się, jak najlepiej rozpocząć swoją ścieżkę zawodową. Zapotrzebowanie na specjalistów w dziedzinie cyberbezpieczeństwa jest ogromne, zarówno na rynku lokalnym, jak i międzynarodowym, napędzane wprowadzanymi regulacjami, takimi jak dyrektywa NIS-2 czy DORA. To stwarza optymistyczne perspektywy dla osób zainteresowanych tą branżą. Cyberbezpieczeństwo to więcej niż SOC Cyberbezpieczeństwo to kluczowa praktyka zabezpieczania sieci, aplikacji, urządzeń i danych Jak rozpocząć karierę w cyberbezpieczeństwie? – Realia pracy i ścieżki rozwoju

KG

I did IT! Sukces w IT to mój osiągnięty cel!

W wywiadzie dla Future Collars, Karolina Gałka, Controlling specialist i PowerBI Advisor w Norian Accounting Sp. z o.o., podzieliła się swoimi przemyśleniami na temat zmiany branży jako procesu rozwoju osobistych kompetencji i odkrywania siebie. Dzieląc się doświadczeniami, opowiedziała o wyzwaniach i trudnościach, które musiała pokonać. „Nudziłam się w dotychczasowej pracy, chciałam coś zmienić. Trafiłam do szkoły Future Collars, ponieważ oferowała opiekę i mentoring na każdym etapie zmiany I did IT! Sukces w IT to mój osiągnięty cel!

Altkom Software

Jak wygląda codzienna praca w sektorze IT?

Future Collars aktywnie wspiera swoich absolwentów w znalezieniu zatrudnienia, łącząc ich z potencjalnymi pracodawcami z bogatego portfolio współpracujących firm – od Altkom Software, przez giganty korporacyjne, innowacyjne software house’y, aż po startupy. Te partnerstwa są dowodem na to, że najlepsi w branży zaczynają swoją karierę pod okiem właściwych pracodawców. Future Collars: Jakie są główne cele i misja Altkom Software, i w jaki sposób przekłada się to na codzienną pracę? Altkom Software: Wierzymy, że tworzenie oprogramowania Jak wygląda codzienna praca w sektorze IT?

Eksport

Chcesz wejść do branży IT? Uważaj na syndrom oszustki/oszusta!

Dlaczego ludzie po zmianie branży są narażeni na syndrom oszusta/uzurpatora? Brak doświadczenia praktycznego: Osoby przechodzące do branży IT często zaczynają od zera, bez wcześniejszego doświadczenia praktycznego. To może prowadzić do poczucia niekompetencji i wewnętrznego przekonania, że oszukują innych, że nie są uczciwi wobec pracodawcy. Bardzo często przekonanie to jest podświadome i nie zdajemy sobie z niego sprawy, jednak negatywnie wpływa na nasze samopoczucie. Szybki postęp technologii: Świat IT rozwija się w zawrotnym tempie, co może Chcesz wejść do branży IT? Uważaj na syndrom oszustki/oszusta!

Obraz2-1

Kobiety zarabiają średnio o 13% mniej niż mężczyźni

OBEJRZYJ: Kobiety w branży tech zarabiają o 13% mniej niż mężczyźni – Cecilia Bonefeld-Dahl, DIGITALEUROPE Istnieje pilna potrzeba wzmocnienia obecności kobiet w sektorze ICT, gdzie obecnie zaledwie jedna na pięć specjalistek to kobiety. W dziedzinach takich jak zaawansowane technologie AI, ich udział maleje do zaledwie 5%, co podkreśla znaczącą różnicę, zwłaszcza w bardziej specjalistycznych rolach. Stajemy przed wyzwaniem zwiększenia liczby kobiet w dynamicznie rozwijających się sektorach Kobiety zarabiają średnio o 13% mniej niż mężczyźni