R или Python для машинного обучения

Каждый эксперт по аналитическим данным задает себе вопрос, какой язык программирования выбрать — R или Python, — пишут TI? Для поиска лучшего ответа на этот вопрос в большинстве случаев используется наиболее популярный поисковик Google. Не находя подходящих ответов, потенциальные кандидаты так и не становятся экспертами по технологиям машинного обучения или по аналитическим данным. В данной статье предпринята попытка объяснить специфику языков R и Python для их использования в разработке технологий машинного обучения.
Машинное обучение и наука о данных являются процветающими и постоянно растущими сегментами современных продвинутых технологий, позволяющими решать различные сложные проблемы и задачи в сфере разработок решений и приложений. В этой связи в глобальном масштабе перед аналитиками и экспертами аналитических данных открываются самые широкие возможности применения своих сил и способностей в таких технологиях как искусственный интеллект, IoT и большие данные. Для решения новых сложных задач экспертам и специалистам требуется мощный инструмент обработки огромного массива данных, и для автоматизации задач по анализу, распознаванию и агрегации данных были разработаны разнообразные инструменты и библиотеки машинного обучения.
В развитии библиотек машинного обучения лидерские позиции занимают такие языки программирования как R и Python. Многие эксперты и аналитики тратят время на выбор необходимого языка. Какой же язык программирования более предпочтителен для целей машинного обучения?
В чем сходство R и Python
- Оба языка — R и Python — являются языками программирования с открытым исходным кодом. Огромное число членов сообщества программистов внесло вклад в разработку документации и в развитие данных языков.
- Языки могут быть использованы для анализа данных, аналитики и в проектах машинного обучения.
- Оба имеют продвинутые инструменты для выполнения проектов в сфере науки о данных.
- Оплата труда экспертов по аналитическим данным, предпочитающих работать в R и Python, практически одинакова.
- Текущие версии Python и R — x.x
R и Python – борьба конкурентов
Исторический экскурс:
- В 1991 году Guido Van Rossum, вдохновленный разработками языков C, Modula-3 и ABC, предложил новый язык программирования — Python.
- В 1995 году Ross Ihaka и Robert Gentleman создали язык R, который разрабатывался по аналогии с языком программирования S.
Цели:
- Цель разработки Python – создание программных продуктов, упрощение процесса разработки и обеспечение читаемости кода.
- Тогда как язык R разрабатывался в основном для проведения дружественного к пользователю анализа данных и для решения сложных статистических задач. Это язык, главным образом, статистической ориентированности.
Легкость обучения:
- Благодаря читаемости кода, языку Python легко научиться. Это дружественный для начинающих программистов язык, которому можно научиться, не имея предыдущего опыта в программировании.
- Язык R труден, но, чем дольше использовать этот язык в программировании, тем легче идет обучение и тем выше его результативность в решении сложных статистических формул. Для опытных программистов язык R – это опция go to.
Сообщества:
- Python имеет поддержку различных сообществ, члены которых занимаются развитием языка для перспективных приложений. Программисты и разработчики являются, подобно членам StackOverflow, активными участниками сообщества Рython.
- Язык R также поддерживается членами разнообразных сообществ через листы рассылки, документацию о вкладе пользователей и др. Большинство статистиков, исследователей и экспертов по аналитическим данным принимают активное участие в развитии языка.
Гибкость:
- Python – это язык, акцентирующий внимание на продуктивности, поэтому он достаточно гибок при разработке различных приложений. Для разработки крупномасштабных приложений Python содержит разные модули и библиотеки.
- Язык R также гибок в разработке сложных формул, при проведении статистических тестов, визуализации данных и др. Включает разнообразные и готовые к использованию пакеты.
Применение:
- Python является лидером в разработке приложений. Он используется для поддержки при развитии сайтов и разработке игр, в науке о данных.
- Язык R, главным образом, используется при разработке проектов в области анализа данных, которые сфокусированы на статистике и визуализации.
Оба языка – R и Python – имеют преимущества и недостатки. В большинстве случаев, это специфично-центричные языки, поскольку R сфокусирован на статистике и визуализации, а Рython – на простоте в разработке любого приложения.
Исходя из этого, R может быть использован в основном для исследований в научных институтах, при проведении статистических анализов и визуализации данных. С другой стороны, Python используется для упрощения процесса совершенствования программ, обработке данных и т. д. Язык R может быть очень результативным для статистиков, работающих в сфере анализа данных, а Python лучше подходит для программистов и разработчиков, создающих продукты для экспертов по анализу данных.