データ サイエンスのための Python vs R vs Scala

データ サイエンスは、ダイナミックで魅力的で有望な分野です。 データ サイエンスの影響力とユース ケースは常に拡大しており、これらのアプリケーションを実現するために必要なツールキットは急速に拡大しています。 その結果、データ サイエンティストは、各割り当ての最上位のソリューションを認識する必要があります。

データ サイエンティストに役立つ言語は数多くありますが、データ サイエンス向けの Pythonは、広く使用されているデータ処理ソリューションの 1 つです。 ただし、R と Scala は強力なライブラリを備えた強力なソリューションでもあります。 私たちは、適切な機械学習ソリューションを実行するためのデータ分析、プロジェクト サイズの視覚化、および再現可能な調査に基づいて、機械学習に最適なデータ サイエンス パッケージに集中したいと考えています。

この記事では、 Scala と Pythonと R のパフォーマンスについて簡単に説明します。

パイソンとは？

Python は、1991 年に Guido van Rossum によって作成された、広く使用されている高レベルのインタープリター言語です。 Python は、学習の容易さ、コードの読みやすさ、および理解のしやすさで知られています。 これには、プログラマーが C などの言語よりも少ないコード行で概念を表現できる構文があります。

さらに、Python はインタープリターベースの言語であるため、コードを記述した直後にコードを実行することができます。 これは、プロトタイピングを非常に迅速に行うことができ、特定の編集/コンパイル/リンク/実行の手順が必要ないことを意味します。 モジュールとパッケージに加えて、データ サイエンス用の Python は、コードの再利用とプログラムのモジュール性もサポートしています。 無料のライセンスは、Python インタープリターと広範な標準ライブラリーで利用できます。

スカラとは？

Scala は、オブジェクト指向プログラミングと関数型プログラミングの両方の優れた機能を組み合わせた強力なプログラミング言語です。 Martin Odersky によって作成され、2004 年にリリースされた Scala は、大規模なアプリケーションを開発するための最も人気のある言語の 1 つになりました。

また、Scala は簡潔で表現力豊かな構文で知られているため、信頼性と保守性を兼ね備えたコードを簡単に記述できます。 さらに、Scala の型システムはコンパイル時のエラーを防ぐのに役立ち、ミッション クリティカルなアプリケーションにとって理想的な選択肢となります。 さらに、Scala は並行プログラミングをサポートしているため、高性能アプリケーションの開発に最適です。 表現力、安全性、パフォーマンスの組み合わせにより、Scala が多くの開発者に選ばれる言語になったのも不思議ではありません。

Rとは？

R Foundation for Statistical Computing は、統計計算とグラフィックスのためのプログラミング言語とフリー ソフトウェア環境を提供します。 統計ソフトウェアとデータ分析は、多くの場合、統計学者とデータ マイナーによって R 言語で開発されます。 学術文献データベースの調査とデータ マイナーの調査によると、R の人気は近年大幅に高まっています。 R はますます人気が高まっていますが、依然としてマスターするのが難しい言語と見なされています。

ただし、これは、高水準の本格的なプログラミング言語であることが原因である可能性があります。 これらの標準を理解すれば、R は非常に使いやすくなります。 さらに、新しいユーザーが R を使い始めるのに役立つ多くのオンライン リソースを利用できます。全体として、R はデータ分析のための強力なツールであり、学習に必要な労力を費やすだけの価値があります。

Python、Scala、R プログラミング言語のエコシステム

Python には、多くのデータ サイエンス アプリケーションで Python を使用するかなり幅広いコミュニティがあります。 データの処理に重点を置いた Python パッケージの優れたエコシステムにより、これはデータ分析の最も基本的な用途の 1 つになっています。 これらのパッケージの 1 つである Pandas with NumPy は、データのインポート、分析、視覚化をより簡単にします。

Scala は、関数型プログラミングとオブジェクト指向パラダイムの両方に使用できる汎用プログラミング言語です。 型推論、文字列補間、優れたスケーラビリティ、低速コンピューティングなどの独自の機能を提供します。 さらに、Java 仮想マシンは、バイトに変換された後に Scala コードを実行する場合があります。 プログラミング言語は、データ サイエンス、Web 開発、機械学習でよく使用されます。

豊富なエコシステムを持つ R プログラミング言語は、基本的にデータ マイニングと基本的な機械学習手法で使用されます。 巨大なデータセットの統計分析に役立ち、データ探索のためのさまざまな選択肢を提供し、確率分布の使用とさまざまな統計テストの適用を容易にします。

Python vs R vs Scala

まとめ

プログラミング言語は、さまざまなデータ ソースから有益な情報を識別、表現、抽出するなど、さまざまなデータ タスクを処理するため、データ サイエンスに役立ちます。 Python と R、Scala と R、 Spark Scala と Python のパフォーマンスのいずれであっても、プログラミング言語の選択はタスクによって大きく異なります。

小規模または中規模のデータ処理ソリューションには Python または R を使用できますが、大規模なデータ処理アプリケーションに関しては、メンテナンスを容易にするために Scala が常に選択されます。 これら 3 つのプログラミング言語はすべてタスク固有であるため、データ サイエンティストは各言語の長所と短所を知ることが重要です。 3 つすべてを一度に学習するのは大変なことですが、3 つのプログラミング言語はその目的を適切に果たし、簡単な機械学習ソリューションを使用します。

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