コンテンツ
- RとPythonとは何ですか？
- 他の言語との違い
- データサイエンスアプリケーションで使用される理由
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- 利点は何ですか？
- RおよびPythonのユースケース
- データサイエンスにおけるRとPythonの未来
- 結論
出典：Drx / Dreamstime.com
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RとPythonはどちらもデータサイエンスで非常に有用であり、使用する言語は主にユーザーのニーズによって決定できます。
どの言語がデータサイエンスに適しているかというトピックに関して、RまたはPythonという非常に熱い議論があります。答えは両方です。 RとPythonの機能を比較することで人々はしばしば混乱しますが、機能だけでは言語の適合性を定義できないことを理解する必要があります。 RとPythonの両方には、データサイエンスおよび分析アプリケーションに適した独自の特定の機能があります。ある言語が他の言語よりも優先される場合もありますが、それは他の言語が役に立たないという意味ではありません。 （データサイエンスの詳細については、「データマイニングとデータサイエンスを学習するための7つのステップ」を参照してください。）
RとPythonとは何ですか？
Rは、S言語のバリエーションとして1990年代半ばに開発されたオープンソース言語です。 Robert GentlemanとRoss Ihakaによって開発されました。プログラミングエクスペリエンスを合理化するために設計されました。今日では、研究、企業、学問に広く使用されています。多くの分野で使用されているため、最も一般的な統計プログラミング言語の1つです。使い方は非常に簡単ですが、プログラミングがまったく初めての人にとっては少し難しいかもしれません。しかし、彼らはインターネットで利用可能なさまざまなリソースからより多くを学ぶことができます。
Pythonは、1990年代初期にGuido Van Rossumによって作成されました。コーディングの容易さと適応性の向上に焦点を当てています。 Pythonは、より高速で効率的なデータ分析のために作成するコードをより詳細に制御したいプログラマーによって広く使用されています。また、コードで特別な統計手法を使用して、さらに高速に動作させるためにも使用されます。プログラミング言語は非常に使いやすく、学ぶことができます。また、非常に柔軟性があり、ユーザーが作成したいものを正確に作成するために使用できます。
他の言語との違い
データ分析の作業は非常に重要であり、プロセスは柔軟でなければなりません。このため、プロセスは非常にインタラクティブである必要があるため、効率が維持されます。ただし、言語は非常に柔軟でインタラクティブで使いやすいものでなければなりません。 Rは非常に柔軟な言語です。他の言語は特定の目的のために使用され、他の言語では機能しませんが、Rは実際には、特に科学分野でさまざまな目的で機能します。
Rを他の統計プログラミング言語と区別するもう1つの点は、その対話性です。 Rには、データ構造をすばやく作成するために使用できる非常に強力なメカニズムがあります。 Rは、ualプログラミング言語とは異なり、非常に強力なグラフィックス媒体でもあります。グラフィックは、特に統計およびデータ分析の分野で非常に役立ちます。 Rを使用すると、さまざまな種類のグラフを簡単に作成できます。
Pythonは、データ分析にも最適です。モジュールを使用してカスタマイズできるため、PerlやRubyなどの言語と比較すると非常に適応性があります。多くの機能も備えています。また、グラフィカルな言語であるため、ビジュアルライブラリを使用でき、グラフや統計データを簡単に視覚化できます。他の言語と区別するもう1つの点は、使いやすい構文です。 （プログラミング言語の詳細については、スクリプト言語101を参照してください。）
データサイエンスアプリケーションで使用される理由
データ科学は、今日の科学の最も重要な分野の1つです。これがなければ、何も予測することはほぼ不可能であり、正確な予測は今日の社会の基盤です。したがって、データ分析には最高のツールが必要です。これは、データサイエンスの重要な部分です。
RとPythonの両方には、データサイエンスに適した多くの機能があります。ただし、どちらを使用するかは、ユーザーの好みに完全に依存します。 Rはデータのグラフィカルな表現に最適であり、Pythonは非常に使いやすいです。
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
誰もソフトウェアの品質に関心がない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
利点は何ですか？
RとPythonの両方には多くの利点があります。これら両方の言語の最大の利点の1つは、グラフィカルな視覚化システムです。 Rは、googleVis、ggvis、rChartsなどの多くのプロ級の視覚化パッケージをサポートしています。これらのパッケージをカスタマイズして、統計データを完全にグラフィカルに表示できます。 Pythonには、Pygal、Seaborn、Bokehなどの強力な視覚化ライブラリも多数あります。
Rを非常に有用なものにしているのは、そのエコシステムです。これらの言語の両方には、いつでも喜んで支援する活発なコミュニティがあり、新しい機能とテクノロジーに対応するために、これらの言語は常に更新されています。これらの言語は非常に学習しやすい多目的ツールです。
RおよびPythonのユースケース
データ分析には、RとPythonの両方の多くのユースケースがあります。たとえば、ForecastWatch.comはさまざまな天気予報サイトからデータを収集し、その正確度に応じてサイトを評価します。これにより、より良い天気予報が可能になり、天気予報士が他の天気予報と精度を比較できます。 Pythonは、多くの標準ライブラリを使用できるという柔軟性から、このサービスのすべてのコンポーネントに使用されました。
Pythonのもう1つの使用例は、EZTrip.comおよびGusto.comのソーシャルネットワークを強化するために使用されたことです。彼らは、オンライン予約システムを改善しながら、顧客が旅行について報告するのを支援するシステムを必要としていました。既存の予約システムはすでに非常にうまく機能していましたが、複数のリクエストを効率的に処理できませんでした。ただし、Pythonが使用されたため、データ分析と管理機能が向上したため、Pythonははるかに高速になりました。これにより、ユーザーのクエリに基づいて、より優れたユーザーインターフェースを作成できました。
Rは、ソーシャルネットワーキングサイトやクラウドファンディングサイトなど、多くの場所でも使用されています。 Rの視覚化機能は、Rを多くのデータ分析組織のお気に入りにもしています。 Rは現在、ANZ銀行でクレジットのリスクを分析するために使用されています。また、Rを使用して多数のステータス更新を分析しています。
データサイエンスにおけるRとPythonの未来
RとPythonは、データサイエンスにおいて非常に明るい未来を持っています。これらのオープンソースプログラミング言語はどちらも非常に強力であり、アクティブなコミュニティによって定期的に開発および更新されています。新旧を問わず、何千もの組織が無料で非常にカスタマイズ可能であるため、これらのソリューションに急速に注目しています。これらは、データサイエンスで使用される他の言語を猛烈なペースで置き換えています。
結論
多くのデータサイエンティストは、どの言語がデータ分析（RまたはPython）に適しているのか疑問に思っています。これらのプログラミング言語はどちらも非常に人気があり、それぞれの分野で強力です。独自の長所と短所があるため、データを最大限に活用するためにどちらを選択するかを決定する必要があります。しかし、彼らはどちらもデータを簡単に分析するために使用できるという事実を忘れています。