So sánh R với Python. Nên học R hay Python?

Với sự phát triển vượt bậc về tầm quan trọng của Dữ liệu lớn, Học máy và Khoa học dữ liệu trong ngành công nghiệp phần mềm hoặc dịch vụ phần mềm, hai ngôn ngữ R và Ngôn ngữ Python đã trở nên cực kỳ nổi tiếng.


Để biết Nên học R hay Python thì mình sẽ cung cấp cho bạn kiến ​​thức rõ ràng về hai ngôn ngữ này qua việc so sánh R với Python.



Bài viết phân tích về ngôn ngữ R so với Python này sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc hoàn toàn về các ngôn ngữ theo trình tự sau:

1. Giới thiệu
2. So sánh các yếu tố
3. So sánh tính Dễ học
4. Tốc độ mã hóa
5. Hiệu suất
6. Khả năng xử lý dữ liệu
7. Đồ họa & Trực quan hóa dữ liệu
8. Tính linh hoạt
9. Mức độ phổ biến
10. Kịch bản công việc
11. Hỗ trợ cộng đồng

1. Giới thiệu về R và Python

R được coi là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho bất kỳ nhà thống kê nào vì nó sở hữu một danh mục lớn các phương pháp thống kê và đồ họa.


Mặt khác, Python có thể thực hiện khá nhiều công việc tương tự như R nhưng nó được các nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà phân tích dữ liệu ưa thích vì tính đơn giản và hiệu suất cao của nó.


R là một ngôn ngữ kịch bản mạnh mẽ và rất linh hoạt với cộng đồng tài nguyên và ngân hàng tài nguyên sôi động trong khi Python là ngôn ngữ hướng đối tượng được sử dụng rộng rãi, dễ học và dễ gỡ lỗi.

• Học Python để làm gì?
• Lý do nên học Python?
• 10 Website / Ứng dụng nổi tiếng làm bằng Python

Vì vậy, hãy để tiếp tục sự so tìm hiểu xem nên học R hay Python thì xem xét so sánh các yếu tố.

2. So sánh các yếu tố giữa R là Python

R được giới thiệu để phân tích dữ liệu trong khi Python được phát triển như một ngôn ngữ có mục đích chung.


R chủ yếu được yêu thích sử dụng để phân tích và khám phá các bộ dữ liệu trong khi Python thích hợp cho thao tác dữ liệu và các tác vụ lặp đi lặp lại.


Hãy cùng xem xét các yếu tố chúng ta sẽ sử dụng để so sánh R với Python:

3. So sánh tính dễ học của R và Python

R

R có một đường cong học tập dốc và những người có ít hoặc không có kinh nghiệm về lập trình sẽ thấy khó học ngay từ đầu. Nhưng một khi bạn nắm được ngôn ngữ, điều đó không khó hiểu. :D

Python

Python là ngôn ngữ nhấn mạnh vào năng suất và khả năng đọc code khiến nó trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình đơn giản nhất. Nó được yêu thích cũng vì dễ học và dễ hiểu.

4. So sánh tốc độ mã hóa của R và Python

R

R là ngôn ngữ lập trình cấp thấp (low - level) do đó nó cần code dài hơn kể cả các thủ tục đơn giản. Đây là một lý do khiến tốc độ giảm.

Python

Python là ngôn ngữ lập trình cấp cao (hight - level) và nó là lựa chọn để xây dựng các ứng dụng quan trọng nhưng cần nhanh.

5. Hiệu suất của R so với Python

Theo thử nghiệm trên Data Science Plus, đối với vòng lặp for nhỏ hơn 1000 lần. Python nhanh hơn so với R, số vòng lặp nhỏ hơn 100, Python nhanh hơn R tới 8 lần.


Tuy nhiên, đối với vòng lặp lớn hơn 1000 lần. R đánh bại Python một cách tuyệt đối.


Hiệu suất là một lợi thế của Ngôn ngữ lập trình bậc thấp. Khi dữ liệu khổng lồ, phức tạp R có lợi thế hơn hẳn Python.

• Tham khảo so sánh hiệu suất khi phân loại hình ảnh của R với Python tại đây

6. Khả năng xử lý dữ liệu của R và Python

R

R thuận tiện cho việc phân tích do số lượng lớn các package, các thử nghiệm có thể sử dụng dễ dàng và lợi thế của việc sử dụng các công thức.


Nhưng nó cũng có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu cơ bản mà không cần cài đặt bất kỳ package nào.

Python

Các Python package để phân tích dữ liệu là một vấn đề nhưng điều này đã được cải thiện với các phiên bản gần đây.


Numpy và Pandas được sử dụng để phân tích dữ liệu trong Python. Nó cũng thích hợp cho tính toán song song.

• Tại sao nên chọn Python cho Big Data?

7. So sánh khả năng Đồ họa và Trực quan hóa dữ liệu

R

Dữ liệu trực quan sẽ dễ hiểu hơn, có giá trị và hiệu quả hơn so với các dữ liệu thô. R bao gồm nhiều package cung cấp khả năng đồ họa tiên tiến.

Python

Trực quan hóa rất quan trọng trong khi chọn phần mềm phân tích dữ liệu và Python có một số thư viện trực quan rất tuyệt vời. Nó có số lượng thư viện nhiều hơn nhưng chúng phức tạp hơn và cho kết quả gọn gàng.

8. So sánh tính linh hoạt của R với Python

R

Rất dễ dàng để sử dụng các công thức phức tạp trong R và các bài kiểm tra và mô hình thống kê có sẵn, dễ dàng sử dụng.

Python

Python là một ngôn ngữ linh hoạt nếu xây dựng ứng dụng / trang web từ đầu. Nó cũng được sử dụng để viết kịch bản một trang web hoặc các ứng dụng khác.

9. So sánh mức độ phổ biến của R với Python

Bây giờ nếu chúng ta nhìn vào mức độ phổ biến của cả hai ngôn ngữ, chúng bắt đầu từ cùng cấp một thập kỷ trước nhưng Python đã chứng kiến ​​sự tăng trưởng lớn về mức độ phổ biến và được xếp hạng thứ 4, R thì chỉ xếp hạng thứ 14 (Theo TIOBE Index)


Các công ty phần mềm đang nghiêng về các công nghệ như Học máy, Trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu lớn giải thích sự tăng trưởng về nhu cầu tuyển dụng lập trình viên Python.

• Tại sao chọn Python cho Khoa học Dữ liệu về Học máy?

Mặc dù, cả hai ngôn ngữ đều có thể được sử dụng để thống kê và phân tích, Python có lợi thế hơn một chút so với ngôn ngữ khác do tính đơn giản của nó và xếp hạng cao hơn trong các xu hướng công việc.

10. Cộng đồng R so với Python

Bạn phải tự lo liệu nếu bạn gặp phải bất kỳ rắc rối nào. Nếu rắc rối ở phía cốt lõi ngôn ngữ thì bạn cần phải đợi Python cập nhật phiên bản mới.


Cả hai ngôn ngữ đều có cộng đồng giúp đỡ rất nhiệt tình.


Tuy nhiên, Python có sự hỗ trợ cộng đồng lớn hơn so với R.

Vậy, cuối cùng thì nên học R hay Python?

Nếu bạn là người mới bắt đầu và muốn xây dựng ứng dụng với ngôn ngữ chính nào đó thì mình khuyên bạn nên học Python.


Còn nếu bạn là chuyên gia, mình tin là bạn sẽ biết R hay Python phù hợp với dự án của bạn hơn.


Cả hai ngôn ngữ này đều mạnh mẽ trong thế giới khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu.


Nhưng thực sự, Python nổi lên như một người chiến thắng trong số hai người vì sự phổ biến và cực kỳ đơn giản trong lập trình.


Nếu bạn muốn Học Python để tham gia lĩnh vực đầy tiềm năng này thì hãy hành động ngay hôm nay!