R và Python là hai ngôn ngữ lập trình phổ biến, hoạt động trên nền tảng nguồn mở và có cộng đồng lớn. Cả hai ngôn ngữ này đều có danh mục thư viện và công cụ đa dạng, được bổ sung liên tục. Tuy nhiên, R chủ yếu được sử dụng cho phân tích thống kê, trong khi Python mang lại một cách tiếp cận tổng quát hơn trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Trên thực tế, R và Python đều là những ngôn ngữ lập trình tiên tiến nhất trong khoa học dữ liệu, nhưng để thạo được hai ngôn ngữ này, bạn cần đầu tư thời gian và công sức.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giúp bạn nhận ra những điểm khác biệt quan trọng giữa hai ngôn ngữ lập trình này.
Contents
Ngôn ngữ lập trình R
R là một ngôn ngữ lập trình được các học giả và nhà thống kê phát triển trong hơn hai thập kỷ. Hiện tại, R là một hệ sinh thái phong phú để thực hiện phân tích dữ liệu, với khoảng 12000 gói có sẵn trong CRAN (kho mã nguồn mở). Bất kỳ phân tích nào bạn muốn thực hiện, đều có thể tìm thấy một thư viện phù hợp. Điều này khiến R trở thành lựa chọn hàng đầu cho phân tích thống kê, đặc biệt là cho các công việc phân tích chuyên ngành. Một ưu điểm lớn của R so với các sản phẩm thống kê khác là đầu ra. R cung cấp các công cụ giúp dễ dàng truyền đạt kết quả bằng một bản trình bày hoặc tài liệu.
Ngôn ngữ lập trình Python
Xem thêm : Miễn phí khóa học lập trình PHP từ cơ bản đến nâng cao
Python cũng có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ tương tự như R, bao gồm bao bọc dữ liệu, kỹ thuật, duyệt web, lựa chọn tính năng, và ứng dụng. Tuy nhiên, Python dễ bảo trì hơn và ngày càng trở nên phổ biến. Nhiều năm trước, Python không có nhiều thư viện cho phân tích dữ liệu và học máy. Nhưng gần đây, Python đã bắt kịp và cung cấp các API tiên tiến cho học máy và trí tuệ nhân tạo. Với năm thư viện chính là Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learning và Seaborn, hầu hết công việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu có thể được thực hiện bằng Python. Một điểm mạnh khác của Python là khả năng tái sử dụng và khả năng truy cập dễ dàng. Thực tế cho thấy, nếu bạn cần sử dụng kết quả phân tích trong một ứng dụng hoặc trang web, Python là lựa chọn tốt nhất.
Sự khác biệt giữa R và Python
Dưới đây là bảng so sánh điểm khác biệt giữa R và Python:
Đối tượng so sánh
R
- Phân tích và thống kê dữ liệu
- Người dùng chính: học giả và chuyên gia R&D
- Tính linh hoạt: thư viện có sẵn và dễ sử dụng
- Đường cong học tập: khó khăn khi bắt đầu
- Tích hợp: chạy cục bộ
- Tác vụ: dễ dàng nhận được kết quả chính
- Kích thước cơ sở dữ liệu: xử lý kích thước lớn
- Môi trường phát triển tích hợp (IDE): Rstudio
- Ưu điểm: đồ thị đẹp mắt, danh mục lớn, đa dạng
Python
- Triển khai và sản xuất
- Người dùng chính: lập trình viên và nhà phát triển
- Tính linh hoạt: dễ dàng xây dựng mô hình mới ban đầu
- Đường cong học tập: dễ dàng khi bắt đầu
- Tích hợp: tích hợp tốt với ứng dụng
- Tác vụ: triển khai thuật toán tốt
- Kích thước cơ sở dữ liệu: xử lý kích thước lớn
- Môi trường phát triển tích hợp (IDE): Spyder, Ipython Notebook
- Ưu điểm: sổ tay Jupyter, tính toán toán học, triển khai nhanh, khả năng đọc mã, tốc độ, hàm
Nhược điểm của R là khó khăn khi mới học và sự phụ thuộc giữa các thư viện. Python, mặc dù không có nhiều thư viện như R, nhưng có tính linh hoạt và phổ biến hơn.
Nên học R hay Python?
Nếu bạn mới bắt đầu tìm hiểu khoa học dữ liệu với kiến thức về thống kê, hãy trả lời hai câu hỏi sau:
- Bạn có muốn tìm hiểu cách hoạt động của thuật toán không?
- Bạn cũng muốn tìm hiểu về việc triển khai mô hình đúng không?
Xem thêm : PHP Developer là gì? Lộ trình trở thành PHP Web
Nếu câu trả lời của bạn cho cả hai câu hỏi trên là có, bạn nên bắt đầu học Python trước. Python cung cấp các thư viện lý tưởng để làm việc với ma trận hoặc viết mã cho các thuật toán. Khi mới bắt đầu, nó có thể dễ dàng hơn để học cách xây dựng một mô hình từ đầu rồi sau đó chuyển sang sử dụng các chức năng từ các thư viện học máy. Nếu bạn muốn làm nhiều công việc khác ngoài thống kê, chẳng hạn như triển khai và khả năng tái sử dụng, Python là một lựa chọn tốt hơn.
R phù hợp hơn nếu bạn cần viết báo cáo và tạo trang tổng quan. Ngoài ra, R cũng điểm mạnh nếu bạn tập trung vào các phương pháp thống kê. Mặt khác, nếu bạn đã biết thuật toán hoặc muốn nhanh chóng bắt đầu phân tích dữ liệu, cả R và Python đều phù hợp.
Vậy lựa chọn giữa R và Python của bạn phụ thuộc vào:
- Mục tiêu sử dụng ngôn ngữ lập trình: phân tích hay triển khai thống kê?
- Lượng thời gian bạn có thể đầu tư vào việc học.
- Loại ngôn ngữ nào được sử dụng nhiều nhất ở nơi làm việc của bạn?
Kết luận, khoảng cách giữa R và Python đang ngày càng thu hẹp. Hầu hết công việc có thể được thực hiện bằng cả hai ngôn ngữ. Hãy lựa chọn ngôn ngữ phù hợp với nhu cầu của bạn và công cụ mà đồng nghiệp đang sử dụng để tạo sự đồng nhất trong công việc và tăng năng suất làm việc. Sau khi thành thạo ngôn ngữ đầu tiên, việc học ngôn ngữ thứ hai sẽ trở nên dễ dàng hơn.
Nguồn: Lương Thuận – dịch từ Guru99
Nguồn: https://laptrinhc.edu.vn
Danh mục: Ngôn ngữ lập trình