by Saya telah melihat artikel dengan tajuk utama seperti “Python vs. R”, “Mana yang lebih baik: Python atau R?” dan “Mana bahasa pemrograman yang terbaik untuk data science: Python atau R?”. Meskipun para penulis tidak bermaksud agar bahasa pemrograman ini bersaing satu sama lain, beberapa orang mungkin lebih memilih satu dari yang lain karena alasan yang logis dan masuk akal.
Saya tidak akan membuang waktu Anda. Jadi, dalam “pertarungan” ini, saya akan memberikan kesimpulan bahwa “Tidak Ada Pemenang“. Apa yang harus selalu dipikirkan adalah “Bagaimana data dapat membantu memecahkan masalah atau menjawab pertanyaan?” Inilah yang benar-benar penting. Bahasa pemrograman merupakan hanya sebuah alat. Sebagai data science, analis data, ahli statistik, atau siapa pun yang memiliki masalah dan akses ke data maka harus fokus pada pemecahan masalah menggunakan data yang ada. Hal itu yang membuat “Anda” menjadi pemenangnya.
Tools are just supplements to help you solve your problems
Oke, karena Anda masih di sini, dan sekarang saya telah menyelesaikan tujuan pertama saya dalam artikel ini (untuk menekankan bahwa bahasa pemrograman hanyalah pelengkap untuk membantu dalam pemecahan masalah), izinkan saya melanjutkan ke tujuan kedua saya. Bahasa pemrograman apa yang harus digunakan untuk membantu agar tercapai tujuan yang diinginkan? Dan untuk menjawab ini, Anda harus terlebih dahulu memahami apa yang dilakukan setiap bahasa pemrograman ini. Biarkan saya membuat perbandingan antara Python dan R di artikel ini.
Tujuan
Pertama-tama mari kita bedakan keduanya berdasarkan tujuan. Berdasarkan Ringkasan Eksekutif Python di python.org, “Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang diinterpretasikan, berorientasi objek,” . Di sisi lain, “R adalah bahasa dan lingkungan untuk komputasi statistik dan grafik” menurut r-project.org.
Secara sederhana, Python dibuat sebagai bahasa pemrograman untuk membangun situs web dan aplikasi, sedangkan R adalah alat statistik untuk analisis data, pemodelan, dan visualisasi. R menyediakan fungsi dasar untuk bekerja dengan data (tidak seperti Python, yang sering menggunakan numpy dan panda), sedangkan Python lebih efisien untuk analisis yang lebih rumit (tidak seperti R, yang sedikit lebih lambat untuk beberapa model pembelajaran mesin) dan dapat digunakan untuk model pembelajaran mesin lainnya. tujuan.
Sintaks dan struktur pengkodean.
Python dan R, tentu saja, memiliki sintaks sendiri. Tetapi pertimbangkan betapa berbedanya mereka dalam hal struktur.
Python. Sebagai bahasa pemrograman berorientasi objek, Anda akan melihat bahwa mengetik tanda “.”” setelah variabel atau fungsi memberi Anda sub-fungsi atau metode lain yang melakukan tugas. Kita akan menemukan diri bekerja dengan tanda “.” ini untuk memanggil metode atau properti.
R. Struktur R berbeda. R dianggap sebagai bahasa pemrograman fungsional yang berarti sebagian besar akan bekerja dengan kata kunci yang ditambahkan dengan tanda kurung dan melewati beberapa parameter. Jika Anda telah menggunakan rumus/fungsi bersarang Excel, itu agak mirip di R.
Saya telah melihat kesamaan dalam beberapa kasus, tetapi dari segi sintaks, Python lebih mudah dipelajari daripada R. Ketika datang ke fungsi untuk analisis data, R memiliki banyak perintah bawaan, sementara Python mungkin memerlukan fungsi dari modul matematika dan numpy.
You can still do what you need regardless of what you choose.
Jadi, mana yang harus Anda pilih?
Apa pun yang dipilih, Kita masih dapat mengikuti proses standar untuk mengevaluasi kumpulan data. Bahkan, lebih baik jika menguasai kedua bahasa pemrograman tersebut karena industri yang berbeda menggunakan bahasa pemrograman yang berbeda. Saat berpindah dari satu perusahaan ke perusahaan lain, Anda mungkin perlu mengonversi dari R ke Python atau sebaliknya, atau ke teknologi lain (seperti Excel, SQL, dan Julia). Namun, ketika memutuskan apa yang akan digunakan, ingatlah tujuan sebenarnya.
- Jika fokus pada uji statistik dan pemodelan maka bahasa pemrograman R mungkin lebih mudah digunakan. Hal ini sudah jelas karena R ini adalah perangkat lunak statistik.
- Jika bekerja dengan kumpulan data yang sangat besar maka Python akan menjadi pilihan terbaik untuk ini karena akan lebih efisien untuk bekerja dengan data besar di Python daripada di R. Meskipun R juga cocok untuk data besar.
- Jika akan mengintegrasikan proyek ini dengan di aplikasi lain maka Python akan menjadi yang paling cocok untuk tujuan ini. R juga memiliki kerangka kerja pengembangan web yang disebut shiny yang memungkinkan dapat membuat aplikasi web.
- Jika bekerja dengan bagan dan grafik maka R lebih baik daripada Python. Terlepas dari fungsi dasarnya untuk visualisasi data, R memiliki paket yang disebut ggplot2 yang memiliki beberapa fungsi untuk membuat bagan dan grafik yang indah hanya dalam beberapa baris kode. Python memiliki matplotlib untuk menyesuaikan grafik, dan seaborn untuk visualisasi yang cepat, mudah, dan cantik.
Although data science is tied with the tools, solving problems and answering questions is still at the center of this discipline.
Kesimpulan
Data science membantu menjawab pertanyaan dan/atau memecahkan masalah dengan menggunakan data. Meskipun bahasa pemrograman, seperti Python dan R, biasanya terkait dengan kata ini. Hal yang harus tetap ingat bahwa tujuan utamanya adalah untuk memecahkan masalah dan menjawab pertanyaan melalui data.
Fokus pada satu bahasa pemrograman sebelum pergi ke yang lain menjadi sebuah keharusan. Dasar-dasar fungsi dan perintah dasar harus diprioritaskan sebelum mempelajari modul dan library.
