데이터 연구를 목표로 하는 프로그래밍 언어의 경우 R과 Python이 최첨단입니다. 물론 가장 좋은 방법은 두 가지를 모두 배우는 것입니다. Python은 명확한 구문을 갖춘 다목적 언어입니다. 하지만 고유한 언어를 포함하는 R은 통계학자에 의해 만들어졌습니다.
그래도 어느 쪽이 더 낫나요?
프로그래밍 언어가 R인지 Python인지에 대한 논쟁은 꽤 오랫동안 진행되어 왔습니다. 데이터 분석을 위해 선택한 프로그래밍 언어로서의 지위로 인해 다양한 분야의 많은 개인의 지지를 얻었습니다.
1991년경 컴퓨터 프로그래머 Guido van Rossum이 Python을 만들었습니다. 영향력 있는 수학, 통계, AI 라이브러리를 Python에서 사용할 수 있습니다. Python은 기계 학습의 순수한 플레이어로 간주될 수 있습니다. 기계 학습 배포 및 통합을 위한 최고의 리소스는 Python입니다. 그러나 이중 언어 데이터 과학자가 되려면 R과 Python에 능숙해야 합니다.
Python 강좌 수강에 관심이 있는 사람들의 수가 빠른 속도로 증가하고 있습니다. 따라서 가장 평판이 좋은 Python 교육 기관을 찾아야 합니다. 품질면에서 비교할 수 없는 Python 코칭을 제공하고 전문적인 발전에 도움이 되는 Python 인증 교육을 제공합니다 아두이노.
다음 Python 패키지는 R에 익숙한 사용자에게 유용합니다.
데이터 조작 라이브러리
R은 데이터 조작을 위한 비교적 광범위한 라이브러리 환경을 갖추고 있습니다. 컴퓨터 언어 R 사용자는 dplyr, tidyr 및 data.table을 포함한 많은 유틸리티에 액세스할 수 있습니다.
팬더
Python 프로그래밍 언어에서 pandas 라이브러리는 사용자가 가장 자주 사용하는 데이터 조작 도구입니다.
Pandas에 대한 통계 다운로드
데이터 작업을 위한 포괄적인 방법과 클래스 선택을 제공하므로 프로그램에 대한 수년간의 전문 지식을 얻은 후에도 팬더를 활용하는 새로운 방법을 발견할 수 있습니다.
데이터 테이블 패키지
pandas의 구문에 익숙하지 않은 R 사용자는 Python의 데이터 테이블 모듈이 더 친숙하므로 작업하기가 더 쉽다는 것을 알 수 있습니다. Pandas를 사용하여 데이터세트를 읽는 것은 datatable을 사용하여 읽은 다음 변환하는 것보다 훨씬 더 많은 시간이 소요됩니다.
Cudf 및 rapIdsAI
rapIdsAI가 제공하는 cudf 라이브러리는 바로 이러한 종류의 선택을 제공합니다. Cudf는 수십억 개의 행이 포함된 데이터 세트를 처리하기 위해 NVIDIA가 개발한 GPU(그래픽 처리 장치)의 처리 능력을 사용하는 데이터 프레임 프레임워크입니다.
데이터 시각화를 위한 라이브러리
데이터 과학 영역 내에서 데이터 시각화 도구의 표준으로 알려진 라이브러리 중 하나는 ggplot2로 알려진 R 패키지입니다.
Matplotlib
Matplotlib는 높은 수준의 복잡성과 유연성을 완벽하게 결합할 수 있는 몇 안 되는 라이브러리 중 하나이며, 그 기능을 꽤 잘 수행합니다.
시본
또한 Seaborn에는 Matplotlib에서 액세스할 수 없는 추가 플롯 유형 및 하위 플롯 기능이 있습니다.
플롯과 대시
Plotly는 대화형 차트를 만들기 위한 훌륭한 도구이며 복잡한 플롯을 사용자 정의할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공합니다. Python Dash 프레임워크는 대시보드 호스팅을 위한 시각적으로 아름다운 웹 애플리케이션을 생성합니다.