哪種程式設計語言更适合資料科學？

關于 R 的一點背景

R 是一種程式設計語言和分析工具，由 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 開發，并于 1993 年首次推出。同時，它也是免費的開源軟體，擁有豐富的 統計和圖形化技術庫。

R 是 分析師、統計學家 和 研究人員 用得最多的工具之一，用于 檢索、清理、分析、可視化 和 呈現資料，很多行業如 IT、銀行、醫療、金融都使用 R。

用途

• 資料科學家可以使用 R 程式設計語言來收集資料，進行統計分析，并産生可視化結果。
• 它可以用于圖形化表示。
• R 既可用于機器學習，也可用于深度學習。
• 它還可以為金融業務和計算提供一個複雜的統計工具，R 和它的庫可以實作移動平均值、股票市場模組化和金融 KDD。
• 它還實作了線性和非線性模組化等統計方法。

統計計算：在統計學家中，R 是使用最廣泛的程式設計語言。它有助于統計學家進行操作、收集、清理和分析。它還擁有制圖功能，并從任何記錄中産生有趣的視覺效果。

機器學習：它包括了一些基本機器學習任務的庫，比如線性和非線性回歸、決策樹等等。可以用 R 來建立金融、零售、營銷和保健領域的機器學習算法。

關于 Python 的一點背景

它是一種著名的計算機語言，同時也是一種廣泛使用的、解釋性的、面向對象的程式設計語言。由 Guido van Rossum 發明，并于 1991 年 2 月 20 日首次釋出。它可以用于除網絡開發之外的各種程式設計和軟體開發，并且可用于建立一個完整的端到端流程。

• 它可以用于 BDA 的管理，也可以進行複雜的數學計算。
• 它可與資料庫系統連接配接，或對檔案進行讀取和編輯。
• 它适用于軟體開發、商業應用、音頻、視訊、後端網絡、移動應用開發等。
• 它使分析人員能夠在更短的時間内生成 Excel 報告。

分析：Python 在分析方面非常友善。舉例來說，如果資料庫包含上百萬的行和列，那麼從這些資料中提取資訊就很困難和費時。這就是 Pandas、NumPy 和 SciPy 之類庫的用武之地，它們可以快速完成工作。

提取：因為資料并非總是可用的，是以我們需要從網絡擷取。在這種情況下，可以使用庫 Scrapy 和 Beautiful Soup 來從網際網路上提取資訊。

圖形化表示：Seaborn 和 Matplotlib 庫可以建立圖表、餅圖以及其他可視化的内容。

機器學習：它也有一個機器學習庫。Scikit-Learn 和 PyBrain 是這些庫的一種，它們通過一個接口提供了分類、回歸和聚類等一些快速機器學習和統計模組化工具。

Python 的優點

• 可用性：适用于多種系統（Windows、Mac、Linux、Raspberry Pi 等）。
• 簡單易行：計算機程式工作所需要的文法或單詞和符号直覺而直接。它們實際上是英語術語，是以它是可讀的。相對于 C、Java 和 C# 等其他技術，代碼執行時間減少了，是以開發者和軟體工程師的工作時間更長。
• 庫：它們是一組 預先組合 的代碼，可以重複使用，以減少編碼時間。這使得你不必從頭開始編寫代碼。
• 靈活性：與其他語言（如 Java）相比，它提供了靈活性，并能解決那些本來不可能解決的問題。事實證明，它是可擴充的。

既然我們已經從各種角度探讨了這兩種程式設計語言，那麼“哪種語言更适合資料科學？”這個問題就浮出水面了。

選擇 Python 還是 R？

這兩門語言最大的不同之處是它們處理情況的方式。這兩種開源語言都收到了大量社群的支援，它們在不斷地擴充其庫和工具。

但是，你應該問自己的一個問題是，“你希望更關注于什麼？機器學習還是統計學習？”

機器學習是人工智能的一門學科，而統計學習是統計學的一個分支。R 是一種統計語言，是以在統計學上很合适。 任何人隻要有正式的統計學背景，都可以使用 R 進行程式設計，因為它很容易了解。而 Python 則是機器學習的最佳選擇。 大型應用是機器學習的重點。Python 看起來是理想的選擇，因為它的靈活性和可擴充性适合在生産環境中使用，尤其是當分析必須連接配接到網絡應用程式時。