Differenze tra programmazione R vs Python
In questo argomento, impareremo la programmazione R vs Python, che è la migliore con le loro incredibili differenze. L'apprendimento automatico è il risultato di ricercatori e scienziati in tutto il mondo con capacità ben oltre la nostra immaginazione. È il futuro e ha plasmato molte industrie nonostante sia l'ultima tendenza nel mercato globale. Aziende come Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon e molte altre hanno una propensione verso questa tecnologia. Questo blog R Programming vs Python tratta principalmente concetti e linguaggi di apprendimento automatico (R e PYTHON). Ma prima di andare avanti in questo articolo di Programmazione R vs Python è meglio cancellare alcune definizioni per i suoi lettori in modo che i termini utilizzati possano essere compresi nel miglior modo possibile.
Termini - AI / Apprendimento automatico / algoritmi / programmazione R / Python / scienza dei dati.
Segui questo diagramma di Venn 
L'intelligenza artificiale (AI) è un termine più ampio ed è una branca dell'informatica che tenta di costruire macchine in grado di comportarsi in modo intelligente.
Data Science si occupa di processi e sistemi per estrarre conoscenze o intuizioni utili (significa dati significativi) da dati grezzi (significa non organizzati) in varie forme.
L'apprendimento automatico non è altro che l'apprendimento dai dati per un periodo di tempo. Questo fa agire i nostri computer senza essere programmati esplicitamente. L'apprendimento automatico è la branca dell'IA che funziona meglio con la scienza dei dati.
Gli algoritmi sono un insieme di regole che vengono seguite durante la risoluzione dei problemi. L'apprendimento automatico, gli algoritmi acquisiscono e utilizzano i dati per eseguire calcoli e trovare i risultati desiderati. Può essere semplice o complesso dipende dalla complessità dei dati trattati. L'efficacia del tuo algoritmo dipende da quanto è stato addestrato (significa fino a che punto gli scenari vengono testati).
R è un linguaggio di programmazione e un ambiente software gratuito per elaborazione statistica e grafica supportato da R Foundation for Statistical Computing. Fonte - Wikipedia
Python è un linguaggio di programmazione di alto livello interpretato per la programmazione generale. Fonte - Wikipedia
Scenari reali: nel corso degli anni il Machine Learning ci ha fornito auto a guida autonoma, una ricerca web efficace e una comprensione notevolmente migliorata del genoma umano. Ma la domanda è: come funziona?
Potresti aver ricordato alcune situazioni in cui hai ringraziato la tecnologia che stavi utilizzando, ma non hai potuto stabilire esattamente perché accadano queste cose. Oggi quasi tutti trascorriamo la maggior parte del tempo su siti Web di e-commerce o navigando su Google.
Molte volte è successo quando hai fatto un refuso, ad esempio, mentre cercavi in Google e ci dà il messaggio che "intendevi questo …". Questo non è altro che algoritmi di apprendimento automatico di Google, un sistema che rileva ciò che ti cerca fatto un paio di volte fa dopo aver effettuato una ricerca specifica.
Prendiamo un altro scenario per renderlo più chiaro, Amazon è una piattaforma di e-commerce di fama mondiale. Le persone cercano i prodotti di cui hanno bisogno. Supponiamo che il signor Paul stia cercando un cellulare Motorola, fa una ricerca e trova il cellulare (di Motorola) ma il sito Web suggerisce anche alcuni dettagli rilevanti del prodotto insieme al cellulare, come la protezione dello schermo, le cuffie che sono meglio compatibili con quella cellulare particolare. Questo è di nuovo l'algoritmo di apprendimento automatico utilizzato da Amazon. L'intenzione è di chiarire che queste aziende stanno lavorando su questa tecnologia per facilitare l'utilizzo dell'applicazione con soddisfazione del cliente, riducendo la complessità.
Miglior confronto testa a testa tra programmazione R vs Python
Di seguito è riportato il 10 miglior confronto tra la programmazione R vs Python 
Principali differenze chiave tra la programmazione R e Python
Sia R Programming che Python sono scelte popolari nel mercato; parliamo delle principali differenze tra la programmazione R e Python per sapere qual è la migliore:
R è stata creata da Ross Ihaka e Robert Gentleman nel 1995, mentre Python è stata creata da Guido Van Rossum nel 1991.
R si concentra sul linguaggio di codifica creato esclusivamente per la statistica e l'analisi dei dati, mentre Python ha flessibilità con i pacchetti per personalizzare i dati.
R è eccezionale quando si tratta di effetti visivi complessi con una facile personalizzazione, mentre Python non è buono per la visualizzazione pronta per la stampa.
R è difficile da integrare con il flusso di lavoro di produzione. Principalmente uno strumento di analisi statistica e grafica, mentre Python si integra facilmente in un flusso di lavoro di produzione e può diventare una parte reale del prodotto.
R ha una versione stabile (attuale) di 3.5.0 al 23 aprile 2018, mentre Python 3.6.5 (attuale) al 28 marzo 2018.
R ha estensioni di file .r, .R, .R Data, .rds e .rda mentre Python ha estensioni di file .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz.
Migliore tabella comparativa di Programmazione R vs Python
Come abbiamo già studiato sulle incredibili differenze di programmazione R vs Python. Ora esamineremo la migliore tabella di confronto tra Programmazione R vs Python per sapere qual è la migliore.
L'apprendimento automatico è diviso in 3 tipi di algoritmi di apprendimento che sono:
- Algoritmi di apprendimento automatico supervisionati
- Algoritmi di apprendimento automatico senza supervisione
- Algoritmi di apprendimento automatico di rinforzo
Gli strumenti possono variare in base alla praticità in base all'usabilità, ai requisiti e alla disponibilità, ma gli algoritmi saranno gli stessi e saranno eseguiti in modo diverso.
| La base del confronto tra programmazione R vs Python | R PROGRAMMAZIONE | PITONE |
| Obbiettivo | Analisi dei dati e statistiche | Distribuzione e produzione |
| utenti | R & D | Programmi e sviluppatori |
| Flessibilità | Una libreria facile da usare (facilmente disponibile) | Facile da costruire nuovi modelli (da zero). |
| Curva di apprendimento | Difficile | Lineare |
| Integrazione | Funziona localmente sui sistemi | Ben integrato con l'app disponibile |
| Compito | Facile ottenere risultati primari | Algoritmi validi e facili da distribuire |
| IDE | RStudio è l'IDE da installare | Spyder, Ipython e Notebook |
| Dettagli pacchetti e libreria | Tydiverse, ggplot2, caret e zoo | Panda, scipy, scikit-learn, Tensorflow e caret sono alcuni dei più comunemente usati. |
| svantaggi | Lento con un'alta curva di apprendimento. Un utente deve dipendere dalle librerie | Le quantità della libreria non sono tanto rispetto a R |
| vantaggi |
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Conclusione - Programmazione R vs Python
La scelta tra Programmazione R vs Python dipende dai criteri seguenti:
- Il tipo di problema che vuoi risolvere.
- Qual è il costo netto dell'apprendimento di una lingua? Ci vuole tempo per imparare una nuova lingua che si adatti al problema che si desidera risolvere.
- Il tipo di strumenti della community utilizzati nel tuo campo.
- Quali altri strumenti sono disponibili e quanto bene si sono allineati con gli strumenti comunemente utilizzati all'interno dell'organizzazione.
- Uno dovrebbe essere chiaro poiché l'analisi e la distribuzione sono due cose diverse.
- Anche il fattore tempo è cruciale
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