Python vs R vs Scala pentru Data Science

Știința datelor este un domeniu dinamic, fascinant și promițător. Influența și cazurile de utilizare ale științei datelor sunt mereu în creștere, iar setul de instrumente necesar pentru realizarea acestor aplicații se extinde rapid. Ca rezultat, oamenii de știință ar trebui să cunoască soluțiile de top pentru fiecare sarcină.

Deși există numeroase limbi care pot fi utile pentru un cercetător de date , Python pentru știința datelor este una dintre soluțiile de procesare a datelor utilizate pe scară largă. Cu toate acestea, R și Scala sunt, de asemenea, niște soluții puternice cu biblioteci puternice. Dorim să ne concentrăm asupra pachetelor de știință a datelor care sunt cele mai potrivite pentru învățarea automată, bazate pe analiza datelor, vizualizarea dimensiunii proiectului și cercetarea reproductibilă pentru a executa soluții adecvate de învățare automată.

Să aflăm pe scurt despre performanța Scala vs Python vs R în acest articol.

Ce este Python?

Python este un limbaj interpretat la nivel înalt folosit pe scară largă, creat în 1991 de Guido van Rossum. Python este cunoscut pentru ușurința de învățare, lizibilitatea codului și comprehensibilitatea. Are o sintaxă care permite programatorilor să exprime concepte în mai puține linii de cod decât ar fi posibil în limbaje precum C.

În plus, Python este un limbaj bazat pe interpret, deci este posibil să rulați cod imediat după ce a fost scris. Aceasta înseamnă că prototiparea poate fi foarte rapidă și nu sunt necesari pași specifici de editare/compilare/link/run. Pe lângă module și pachete, Python pentru știința datelor acceptă și reutilizarea codului și modularitatea programelor. O licență gratuită este disponibilă cu interpretul Python, precum și cu biblioteca standard extinsă.

Ce este Scala?

Scala este un limbaj de programare puternic care combină cele mai bune caracteristici ale programării orientate pe obiecte și ale programării funcționale. Creat de Martin Odersky și lansat în 2004, Scala a devenit de atunci unul dintre cele mai populare limbaje pentru dezvoltarea de aplicații la scară largă.

De asemenea, Scala este cunoscut pentru sintaxa sa concisă și expresivă, ceea ce facilitează scrierea unui cod care este atât de încredere, cât și de întreținut. În plus, sistemul de tip Scala ajută la prevenirea erorilor în timpul compilării, făcându-l o alegere ideală pentru aplicațiile critice. În plus, suportul Scala pentru programarea simultană îl face o alegere excelentă pentru dezvoltarea aplicațiilor de înaltă performanță. Cu combinația sa de expresivitate, siguranță și performanță, nu este de mirare că Scala a devenit limbajul ales pentru mulți dezvoltatori.

Ce este R?

R Foundation for Statistical Computing oferă limbaje de programare și medii software libere pentru calcul statistic și grafică. Software-ul statistic și analiza datelor sunt adesea dezvoltate cu limbajul R de către statisticieni și minerii de date. Studiile din bazele de date din literatura de specialitate și sondajele efectuate de mineri de date arată că popularitatea lui R a crescut substanțial în ultimii ani. Chiar dacă R devine din ce în ce mai popular, este încă văzut ca o limbă dificil de stăpânit.

Cu toate acestea, acest lucru se datorează probabil faptului că este un limbaj de programare serios, cu standarde înalte. Odată ce aceste standarde sunt înțelese, R poate fi destul de ușor de utilizat. În plus, există multe resurse online disponibile pentru a ajuta utilizatorii noi să înceapă cu R. În general, R este un instrument puternic pentru analiza datelor care merită efortul necesar pentru a-l învăța.

Ecosistemul în limbaje de programare Python, Scala și R

Python are o comunitate destul de largă care îl folosește pentru multe aplicații de știință a datelor. Ecosistemul excelent al pachetelor Python axat pe manipularea datelor face ca aceasta să fie una dintre cele mai fundamentale utilizări pentru analiza datelor. Unul dintre aceste pachete, Pandas cu NumPy, face importarea, analizarea și vizualizarea datelor mai simple.

Scala este un limbaj de programare de uz general care poate fi folosit atât pentru programarea funcțională, cât și pentru paradigmele orientate pe obiecte. Vă oferă câteva capabilități unice, cum ar fi inferența tipului, interpolarea șirurilor, scalabilitate excelentă și calcul lentă. În plus, mașina virtuală Java poate rula cod Scala după ce a fost tradusă în octeți. Limbajul de programare este folosit frecvent în știința datelor, dezvoltarea web și învățarea automată.

Deținând un ecosistem bogat, limbajul de programare R este folosit în esență în exploatarea datelor și tehnicile de bază de învățare automată. Este util pentru analiza statistică a seturi de date uriașe, oferă o varietate de opțiuni pentru explorarea datelor și facilitează utilizarea distribuțiilor de probabilitate și aplicarea diferitelor teste statistice.

Python vs R vs Scala

Rezumând

Limbajele de programare sunt utile în știința datelor, deoarece se ocupă de diverse sarcini de date, cum ar fi identificarea, reprezentarea și extragerea de informații cu resurse din diverse surse de date. Fie că este vorba despre performanță Python vs R sau Scala vs R sau Spark Scala vs Python , alegerea limbajelor de programare depinde în mare măsură de sarcini.

În timp ce puteți utiliza Python sau R pentru soluții de prelucrare a datelor de dimensiuni mici sau mijlocii, Scala este întotdeauna alegerea atunci când vine vorba de aplicații mai mari de procesare a datelor pentru a ușura întreținerea. Deoarece toate aceste trei limbaje de programare sunt specifice sarcinilor, este esențial pentru un cercetător de date să cunoască punctele forte și punctele slabe ale fiecărei limbi. Poate fi copleșitor să le înveți pe toate trei simultan, dar cele trei limbaje de programare își servesc scopul cu grație și cu soluții ușoare de învățare automată.

Citește și: Cum schimbă știința datelor lumea?