Python vs R vs Scala per la scienza dei dati

La scienza dei dati è un campo dinamico, affascinante e promettente. L'influenza e i casi d'uso della scienza dei dati sono in continua crescita e il toolkit necessario per realizzare queste applicazioni si sta espandendo rapidamente. Di conseguenza, i data scientist dovrebbero essere a conoscenza delle migliori soluzioni per ogni incarico.

Sebbene esistano numerosi linguaggi che possono essere utili per uno scienziato di dati , Python per la scienza dei dati è una delle soluzioni di elaborazione dei dati ampiamente utilizzate. Tuttavia, R e Scala sono anche alcune potenti soluzioni con potenti librerie. Vogliamo concentrarci sui pacchetti di data science più adatti per l'apprendimento automatico, basati sull'analisi dei dati, sulla visualizzazione delle dimensioni del progetto e sulla ricerca riproducibile per eseguire soluzioni adeguate di apprendimento automatico.

Impariamo brevemente le prestazioni di Scala vs Python vs R in questo articolo.

Cos'è Python?

Python è un linguaggio interpretato di alto livello ampiamente utilizzato che è stato creato nel 1991 da Guido van Rossum. Python è noto per la sua facilità di apprendimento, leggibilità e comprensibilità del codice. Ha una sintassi che consente ai programmatori di esprimere concetti in meno righe di codice di quanto sarebbe possibile in linguaggi come C.

Inoltre, Python è un linguaggio basato su interpreti, quindi è possibile eseguire il codice immediatamente dopo che è stato scritto. Ciò significa che la prototipazione può essere molto rapida e non sono necessari passaggi specifici di modifica/compilazione/collegamento/esecuzione. Oltre a moduli e pacchetti, Python per la scienza dei dati supporta anche il riutilizzo del codice e la modularità del programma. È disponibile una licenza gratuita con l'interprete Python e l'ampia libreria standard.

Cos'è Scala?

Scala è un potente linguaggio di programmazione che combina le migliori caratteristiche della programmazione orientata agli oggetti e funzionale. Creato da Martin Odersky e rilasciato nel 2004, Scala è diventato da allora uno dei linguaggi più popolari per lo sviluppo di applicazioni su larga scala.

Inoltre, Scala è noto per la sua sintassi concisa ed espressiva, che semplifica la scrittura di codice affidabile e gestibile. Inoltre, il sistema di tipi di Scala aiuta a prevenire gli errori in fase di compilazione, rendendolo la scelta ideale per le applicazioni mission-critical. Inoltre, il supporto di Scala per la programmazione concorrente lo rende una scelta eccellente per lo sviluppo di applicazioni ad alte prestazioni. Con la sua combinazione di espressività, sicurezza e prestazioni, non c'è da meravigliarsi che Scala sia diventato il linguaggio preferito da molti sviluppatori.

Cos'è R?

La R Foundation for Statistical Computing fornisce linguaggi di programmazione e ambienti software gratuiti per il calcolo statistico e la grafica. Il software statistico e l'analisi dei dati sono spesso sviluppati con il linguaggio R da statistici e data miner. Studi sui database della letteratura accademica e sondaggi sui data miner mostrano che la popolarità di R è cresciuta notevolmente negli ultimi anni. Anche se R sta diventando sempre più popolare, è ancora visto come un linguaggio difficile da padroneggiare.

Tuttavia, ciò è probabilmente dovuto al fatto che si tratta di un linguaggio di programmazione serio con standard elevati. Una volta compresi questi standard, R può essere abbastanza facile da usare. Inoltre, sono disponibili molte risorse online per aiutare i nuovi utenti a iniziare con R. Nel complesso, R è un potente strumento per l'analisi dei dati che vale lo sforzo richiesto per apprenderlo.

L'ecosistema nei linguaggi di programmazione Python, Scala e R

Python ha una comunità abbastanza ampia che lo utilizza per molte applicazioni di data science. L'eccellente ecosistema di pacchetti Python incentrati sulla gestione dei dati rende questo uno degli usi più fondamentali per l'analisi dei dati. Uno di questi pacchetti, Pandas with NumPy, semplifica l'importazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati.

Scala è un linguaggio di programmazione generico che può essere utilizzato sia per la programmazione funzionale che per i paradigmi orientati agli oggetti. Offre alcune funzionalità uniche come l'inferenza del tipo, l'interpolazione di stringhe, un'eccellente scalabilità e un calcolo lento. Inoltre, la Java Virtual Machine può eseguire il codice Scala dopo essere stato tradotto in byte. Il linguaggio di programmazione è spesso utilizzato nella scienza dei dati, nello sviluppo web e nell'apprendimento automatico.

Possedendo un ricco ecosistema, il linguaggio di programmazione R è fondamentalmente utilizzato nel data mining e nelle tecniche di apprendimento automatico di base. È utile per l'analisi statistica di enormi set di dati, fornisce una varietà di scelte per l'esplorazione dei dati e facilita l'utilizzo di distribuzioni di probabilità e l'applicazione di vari test statistici.

Python contro R contro Scala

Riassumendo

I linguaggi di programmazione sono utili nella scienza dei dati in quanto si occupano di varie attività di dati come l'identificazione, la rappresentazione e l'estrazione di informazioni piene di risorse da varie fonti di dati. Che si tratti di prestazioni Python vs R o Scala vs R o Spark Scala vs Python , la scelta dei linguaggi di programmazione dipende ampiamente dalle attività.

Sebbene sia possibile utilizzare Python o R per soluzioni di elaborazione dati di piccole o medie dimensioni, Scala è sempre la scelta quando si tratta di applicazioni di elaborazione dati più grandi per facilitare la manutenzione. Poiché tutti e tre questi linguaggi di programmazione sono specifici per attività, è fondamentale per un data scientist conoscere i punti di forza e di debolezza di ciascun linguaggio. Può essere travolgente impararli tutti e tre contemporaneamente, tuttavia i tre linguaggi di programmazione servono al loro scopo con grazia e con semplici soluzioni di apprendimento automatico.

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