Python vs R vs Scala dla Data Science

Nauka o danych to dynamiczna, fascynująca i obiecująca dziedzina. Wpływ i przypadki użycia nauki o danych stale rosną, a zestaw narzędzi potrzebnych do osiągnięcia tych aplikacji szybko się rozszerza. W rezultacie analitycy danych powinni znać najlepsze rozwiązania dla każdego zadania.

Chociaż istnieje wiele języków, które mogą być pomocne dla analityka danych , Python dla analityki danych jest jednym z powszechnie używanych rozwiązań do przetwarzania danych. Jednak R i Scala to także potężne rozwiązania z potężnymi bibliotekami. Chcemy skoncentrować się na pakietach data science, które najlepiej nadają się do uczenia maszynowego, w oparciu o analizę danych, wizualizację wielkości projektu i powtarzalne badania w celu wdrożenia odpowiednich rozwiązań uczenia maszynowego.

W tym artykule pokrótce poznamy wydajność Scala vs Python vs R.

Co to jest Python?

Python to powszechnie używany język interpretowany wysokiego poziomu, który został stworzony w 1991 roku przez Guido van Rossuma. Python jest znany ze swojej łatwości uczenia się, czytelności kodu i zrozumiałości. Ma składnię, która pozwala programistom wyrażać koncepcje w mniejszej liczbie linii kodu, niż byłoby to możliwe w językach takich jak C.

Co więcej, Python jest językiem opartym na interpreterze, więc możliwe jest uruchomienie kodu natychmiast po jego napisaniu. Oznacza to, że prototypowanie może być bardzo szybkie i nie wymaga żadnych konkretnych kroków edycji/kompilacji/łączenia/uruchamiania. Poza modułami i pakietami Python dla analityki danych obsługuje również ponowne wykorzystanie kodu i modułowość programu. Dostępna jest bezpłatna licencja z interpreterem Pythona oraz obszerną biblioteką standardową.

Co to jest Skala?

Scala to potężny język programowania, który łączy w sobie najlepsze cechy programowania obiektowego i funkcjonalnego. Stworzony przez Martina Odersky'ego i wydany w 2004 roku Scala stał się od tego czasu jednym z najpopularniejszych języków do tworzenia aplikacji na dużą skalę.

Ponadto Scala jest znana ze swojej zwięzłej i wyrazistej składni, co ułatwia pisanie kodu, który jest zarówno niezawodny, jak i łatwy w utrzymaniu. Ponadto system typów w Scali pomaga zapobiegać błędom w czasie kompilacji, co czyni go idealnym wyborem dla aplikacji o znaczeniu krytycznym. Co więcej, obsługa programowania współbieżnego sprawia, że ​​Scala jest doskonałym wyborem do tworzenia aplikacji o wysokiej wydajności. Dzięki połączeniu wyrazistości, bezpieczeństwa i wydajności nic dziwnego, że Scala stała się językiem wybieranym przez wielu programistów.

Co to jest R?

R Foundation for Statistical Computing udostępnia języki programowania i wolne środowiska oprogramowania do obliczeń statystycznych i grafiki. Oprogramowanie statystyczne i analiza danych są często opracowywane w języku R przez statystyków i eksploratorów danych. Badania baz literatury naukowej i ankiety przeprowadzone wśród eksploratorów danych pokazują, że popularność języka R znacznie wzrosła w ostatnich latach. Mimo że język R staje się coraz bardziej popularny, nadal jest postrzegany jako język trudny do opanowania.

Jest to jednak prawdopodobnie spowodowane faktem, że jest to poważny język programowania o wysokich standardach. Po zrozumieniu tych standardów R może być dość łatwy w użyciu. Ponadto dostępnych jest wiele zasobów online, które pomogą nowym użytkownikom rozpocząć pracę z R. Ogólnie rzecz biorąc, R jest potężnym narzędziem do analizy danych, które jest warte wysiłku wymaganego do nauczenia się go.

Ekosystem w językach programowania Python, Scala i R

Python ma dość szeroką społeczność, która używa go w wielu aplikacjach do nauki o danych. Doskonały ekosystem pakietów Pythona skoncentrowany na obsłudze danych sprawia, że ​​jest to jedno z najbardziej podstawowych zastosowań analizy danych. Jeden z tych pakietów, Pandas z NumPy, upraszcza importowanie, analizowanie i wizualizację danych.

Scala to język programowania ogólnego przeznaczenia, który może być używany zarówno do programowania funkcjonalnego, jak i paradygmatów zorientowanych obiektowo. Oferuje kilka unikalnych możliwości, takich jak wnioskowanie o typie, interpolacja łańcuchów, doskonała skalowalność i powolne przetwarzanie. Dodatkowo Wirtualna Maszyna Javy może uruchamiać kod Scala po przetłumaczeniu na bajty. Język programowania jest często używany w nauce o danych, tworzeniu stron internetowych i uczeniu maszynowym.

Posiadając bogaty ekosystem, język programowania R jest zasadniczo wykorzystywany w eksploracji danych i podstawowych technikach uczenia maszynowego. Jest przydatny do analizy statystycznej ogromnych zbiorów danych, zapewnia różnorodne opcje eksploracji danych oraz ułatwia korzystanie z rozkładów prawdopodobieństwa i stosowanie różnych testów statystycznych.

Python vs R vs Scala

Podsumowując

Języki programowania są przydatne w nauce o danych, ponieważ zajmują się różnymi zadaniami związanymi z danymi, takimi jak identyfikowanie, przedstawianie i wydobywanie przydatnych informacji z różnych źródeł danych. Niezależnie od tego, czy chodzi o wydajność Python vs R, Scala vs R, czy Spark Scala vs Python , wybór języków programowania w dużej mierze zależy od zadań.

Podczas gdy w przypadku małych lub średnich rozwiązań do przetwarzania danych można używać Pythona lub R, Scala jest zawsze wyborem, jeśli chodzi o większe aplikacje do przetwarzania danych, aby ułatwić konserwację. Ponieważ wszystkie te trzy języki programowania są specyficzne dla danego zadania, kluczowe znaczenie dla analityka danych ma znajomość mocnych i słabych stron każdego języka. Nauka wszystkich trzech języków na raz może być przytłaczająca, jednak trzy języki programowania spełniają swoje zadanie z wdziękiem i dzięki łatwym rozwiązaniom do uczenia maszynowego.

Przeczytaj także: Jak nauka o danych zmienia świat?