Как да изберете най-добрия език за програмиране за вашия проект за наука за данни

Битката между езиците за програмиране винаги е била гореща тема в технологичния свят. И като се има предвид колко бързо напредват технологиите, ние имаме нов език за програмиране или рамка на всеки няколко месеца.

Това затруднява разработчиците, анализаторите и изследователите да избират най-добрия език, който да изпълнява задачите им ефективно, като същевременно понася най-ниските разходи.

Но мисля, че сме склонни да търсим грешните причини за избора на език. Има куп фактори, които водят до избора на определен език. А при проектите за Data Science, които заливат пазара, въпросът НЕ е „кой е най-добрият език“, а „кой отговаря на изискванията и средата на вашия проект (работна настройка)?“

И така, с тази публикация ще ви представя правилния набор от въпроси, които трябва да задавате, за да решите кой е най-добрият език за програмиране за вашия проект за наука за данни.

Най-често използваните езици за програмиране за Data Science

Python и R са най-използваните езици за статистически анализ или проекти, насочени към машинно обучение. Но има и други - като Java, Scala или Matlab.

Както Python, така и R са модерни езици за програмиране с отворен код с голяма подкрепа от общността. И ние продължаваме да се учим за нови библиотеки и инструменти, които ни позволяват да постигнем по-високи нива на производителност и сложност.

Python

Python е добре известен със своя лесен за научаване и четим синтаксис. С език с общо предназначение (jack of all trades) като Python, можете да изградите цялостни научни екосистеми, без да се притеснявате много за проблемите със съвместимостта или взаимодействието.

Кодът на Python има ниски разходи за поддръжка и е може би по-стабилен. От преборване на данни до избор на функции, изрязване на уеб и внедряване на нашите модели за машинно обучение, Python може да свърши почти всичко с интеграционна поддръжка от всички основни API за дълбоко обучение и дълбоко обучение като Theano, TensorFlow и PyTorch.

R

R е разработен от академици и статистици преди повече от две десетилетия. R днес дава възможност на много статистици, анализатори и разработчици да извършват ефективно своя анализ. Имаме на разположение над 12000 пакета в CRAN (хранилище с отворен код).

Тъй като е разработен, като се имат предвид статистиците, R често е първият избор за всички основни научни и статистически анализи. В R има пакет за почти всеки вид анализ, който съществува.

Също така, анализът на данните е много лесен с инструменти като RStudio, които ви позволяват да съобщавате резултатите си с кратки и елегантни отчети.

4 Въпроса, които ще ви помогнат да изберете НАЙ-ДОБРИЯ подходящ език за вашия проект

И така, как да направите правилния избор за вашата работа?

Опитайте да отговорите на тези 4 въпроса:

1. Кой език / рамка е предпочитан във вашата организация / индустрия?

Погледнете индустрията, в която работите, и най-често използвания език от вашите връстници и конкуренти. Може да е по-лесно, ако говорите същия език.

Ето анализ, извършен от Дейвид Робинсън, учен по данни. Това е отражение на популярността на R във всяка индустрия и можете да видите, че R се използва широко в Academia и Healthcare.

Така че, ако сте някой, който иска да се занимава с изследвания, академични среди или биоинформатика, може да помислите за R над Python.

Другата страна на тази монета включва софтуерни индустрии, управлявани от приложения организации и базирани на продукти компании. Може да се наложи да използвате технологичния стек на инфраструктурата на вашата организация или езика, който използват вашите колеги / екипи.

И повечето от тези организации / индустрии имат своята инфраструктура, базирана на Python, включително академичните среди също:

Следователно като амбициозен учен за данни , трябва да се съсредоточите върху изучаването на езика и технологиите, които имат най-много приложения и които могат да увеличат шансовете ви за работа.

2. Какъв е обхватът на вашия проект?

Това е важен въпрос, защото преди да изберете език, трябва да имате дневен ред за вашия проект.

Например, какво, ако искате просто да разрешите статистически проблем чрез набор от данни, да извършите няколко мултипроменливи анализа и да подготвите отчет или табло за обяснение на статистиката? В този случай R може да е по-добър избор. Той има някои наистина мощни библиотеки за визуализация и комуникация.

От друга страна, какво ще стане, ако целта ви е първо да извършите проучвателен анализ, да разработите модел за задълбочено обучение и след това да внедрите модела в уеб приложение? Тогава уеб рамките на Python и поддръжката от всички основни доставчици на облак го правят явен победител.

3. Доколко сте опитен в областта на науката за данни?

За начинаещ в науката за данни, който е запознат слабо със статистиката и математическите концепции, Python може да е по-добрият избор, защото ви позволява да кодирате фрагментите на алгоритъма с лекота.

С библиотеки като NumPy можете сами да манипулирате матрици и кодови алгоритми. Като начинаещ винаги е по-добре да се научите да изграждате нещата от нулата, вместо да скачате с помощта на библиотеки за машинно обучение.

Но ако вече знаете основите на алгоритмите за машинно обучение, можете да изберете някой от езиците и да започнете с тях.

4. Колко време имате под ръка и каква е цената на обучението?

Времето, което можете да инвестирате, прави друг случай за вашия избор. В зависимост от вашия опит с програмирането и времето за доставка на вашия проект, можете да изберете един език пред друг, за да започнете в тази област.

Ако има проект с висок приоритет и не знаете нито един от езиците, R може да е по-лесен вариант за започване, тъй като имате нужда от ограничен / никакъв опит с програмирането. Можете да пишете статистически модели с няколко реда код, като използвате съществуващите библиотеки.

Python (често изборът на програмиста) е чудесна възможност да започнете, ако имате някаква честотна лента, за да изследвате библиотеките и да научите за методите за изследване на набори от данни. (В случай на R, това може да се направи бързо в Rstudio.)

Друг важен фактор е, че има повече наставници на Python в сравнение с R. Ако сте човек, който се нуждае от помощ с техния проект на python / R, можете да потърсите наставник за кодиране тук и с помощта на тази връзка ще получите и кредит от $ 10 на знак до да се използва за първата среща на менторите.

Заключение

Накратко, разликата между възможностите на R и Python се стеснява. Повечето задачи могат да се изпълняват и от двата езика. И двамата имат богати екосистеми, които да ви подкрепят.

Тогава изборът на език за вашия проект ще зависи от:

  • Вашият предишен опит с Data Science (статистика и математика) и програмиране.
  • Областта на разглеждания проект и степента на необходимата статистическа или научна обработка.
  • Бъдещият обхват на вашия проект.
  • Езикът / рамката, която се поддържа най-широко във вашите екипи, организация и индустрия.

Можете да разгледате видео версията на този блог тук,

Наука за данни с Harshit

С този канал планирам да пусна няколко серии, обхващащи цялото пространство за наука за данни. Ето защо трябва да се абонирате за канала:

  • Поредицата ще обхване всички необходими / изисквани качествени уроци по всяка от темите и подтемите като основите на Python за науката за данни.
  • Обяснена математика и изводи за това, защо правим това, което правим в ML и Deep Learning.
  • Подкасти с изследователи на данни и инженери в Google, Microsoft, Amazon и др., И изпълнителни директори на големи компании, управлявани от данни.
  • Проекти и инструкции за прилагане на научените до момента теми.

Можете да се свържете с мен в Twitter или LinkedIn.