- SAS vs R vs Python Infographics
- Descrizione
- Ragioni per il confronto
- Sistema Open Source vs Sistema chiuso
- Costo
- Apprendimento
- Accessibilità
- Capacità di gestione dei dati
- Funzionalità grafiche
- Progressi nello strumento
- Scenario di lavoro
- Supporto per la visualizzazione
- Assistenza clienti e comunità
- Tendenze del settore
- Agilità
- Tutorial e guida
- Conclusione
SAS vs R vs Python - Se hai intenzione di scegliere la professione di analista, la domanda principale che ti viene in mente è "Qual è lo strumento migliore per il lavoro?"
È stata una battaglia per anni ed è sempre difficile decidere tra i linguaggi di programmazione più adatti all'analisi dei dati.
Tradizionalmente questa domanda è stata sollevata contro SAS vs R, ma ora Python si è unito a questa discussione. Quindi, che è meglio tra sas vs r vs python.
Pochi anni fa era difficile tracciare il percorso di carriera in questi strumenti. Ma per fortuna questo si è rivelato essere una benedizione sotto mentite spoglie.
Ma ora i professionisti dell'analitica prima di decidere quale tecnica applicare, sono in procinto di cercare lo strumento migliore per eseguire tale compito.
Vi è una forte concorrenza tra SAS vs R vs Python. Ma la risposta onesta è che ogni strumento è unico a modo suo. Non esiste un vincitore universale in questo contesto. Ogni strumento ha la sua forza e debolezza.
È importante che un professionista analitico conosca i punti di forza e di debolezza di ogni strumento per decidere quale sia il migliore da utilizzare per la propria professione.
SAS vs R vs Python Infographics
Ora diamo un'occhiata a quali sono gli strumenti e a cosa servono.
Descrizione
Ecco una breve descrizione dei 3 strumenti
SAS
SAS è il sistema integrato di soluzioni software ed è leader nel campo dell'analisi dei dati. Questo software ha molte funzionalità come una buona interfaccia grafica e altri per fornire un supporto tecnico eccezionale. SAS ti aiuta a svolgere le seguenti attività
- Inserimento, recupero e gestione dei dati
- Scrivere report e grafica
- Analisi statistiche e matematiche
- Previsioni aziendali e supporto decisionale
- Ricerca operativa e gestione del progetto
- Sviluppo di applicazioni
SAS è utilizzato da aziende rinomate come Barclays, Nestle, HSBC, Volvo e BNB Paribas.
R
R è un linguaggio di programmazione per calcolo statistico e grafica creato nel 1995 da Ross Ihaka e Robert Gentleman. Offre una vasta gamma di tecniche statistiche e grafiche. È un percorso open source che è altamente estensibile. È un linguaggio di programmazione semplice ed efficace. È più di un semplice sistema statistico. Fa il seguente lavoro
- Manipola facilmente i pacchetti
- Manipola le stringhe
- Funziona con serie temporali regolari e irregolari
- Visualizza i dati
- Apprendimento automatico
R è utilizzato da società con i migliori rating come Bank of America, bing, Ford, Uber e Foursquare.
Pitone
Python è un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti che ha una sintassi e una leggibilità chiare. È stato creato nel 1991 da Guido Van Rossem. È facile da imparare e ti aiuterà a lavorare in modo più rapido ed efficace. È diventato più popolare in un breve periodo di tempo a causa della sua semplicità.
Python è utilizzato da aziende famose come ABN-AMRO, Quora, Google e reddit.
Ragioni per il confronto
Le industrie stanno crescendo in modo dinamico. Man mano che il campo cresce, ci sono molti progressi tecnologici in ogni lingua.
Se sei nuovo nel campo dell'analisi dei dati, è possibile che tu ne stia imparando uno nuovo a causa del tuo interesse o il più delle volte guidato da ciò con cui la tua organizzazione lavora. Potresti affrontare sfide e frustrazioni a causa degli aggiornamenti degli strumenti e dei programmi software.
Il confronto delle lingue è una degna considerazione ora. Qualsiasi confronto che è stato fatto prima di alcuni anni non sarà rilevante per la situazione attuale. I confronti aiuteranno anche a scegliere il migliore tra i tre.
Queste lingue vengono confrontate sui seguenti fattori in questo articolo. Non è possibile acquistare uno strumento basato sui seguenti confronti, ma sarà sicuramente utile sceglierne uno adatto alla propria carriera.
SAS è un codice sorgente chiuso e non supporta funzionalità trasparenti. Considerando che R e Python è la controparte open source di SAS e contiene una trasparenza dettagliata di tutte le sue funzionalità e algoritmi.
SAS richiede più tempo in quanto richiede un lungo processo per conoscere la funzionalità.
SAS è anche controproducente.
SAS è uno dei software più costosi al mondo. Milioni di dollari devono essere investiti per ottenere la licenza SAS. Pertanto può essere utilizzato solo da aziende di grandi dimensioni.
Ci sono solo poche aziende che usano SAS. Se sei un professionista SAS, allora devi scegliere un posto di lavoro in cui utilizzare SAS. Se ti unisci a un'azienda in cui non usano SAS, la tua carriera verrà reindirizzata a un nuovo percorso.
R è un software open source che può essere scaricato gratuitamente da chiunque.
Python, d'altra parte, è anche un software open source gratuito e può essere scaricato da chiunque.
SAS è facile da imparare specialmente per le persone che già conoscono SQL. Anche SAS ha un'interfaccia GUI stabile. Tutorial di SAS è disponibile in vari siti e ha una documentazione completa.
Python è molto facile da imparare nel mondo dell'analisi dei dati. Python non ha un'interfaccia grafica diffusa ma i notebook Python sono diventati popolari. Ti offrono le funzionalità di documentazione e tutorial.
R è un linguaggio di programmazione di basso livello e quindi sono richiesti codici più lunghi anche per procedure più brevi. Devi avere una visione più approfondita della codifica in R.
SAS richiede l'acquisto di nuovi prodotti per conoscere le funzionalità avanzate di SAS. Non ti offre un'opzione per scaricare alcuna funzione e utilizzarla all'istante. SAS ha anche una rigida limitazione delle licenze.
Mentre in R e Python ti è permesso accedere o aggiornare alle funzionalità avanzate come l'elaborazione parallela, i pacchetti multicore, ecc. Per aiutarti a fare operazioni ripetitive.
Tutte e tre le lingue sono altrettanto efficaci nella gestione dei dati e hanno anche un'opzione per i calcoli paralleli. Non c'è molta differenza tra i tre in questo fattore. Potrebbero esserci alcune innovazioni apportate a ciascuna di queste lingue per migliorare il loro standard.
Con riferimento a questo fattore, R ha le migliori capacità grafiche rispetto alle altre due.
SAS ha funzionalità grafiche di base ma è solo funzionale. La personalizzazione su grafici è difficile e richiede una conoscenza approfondita del pacchetto SAS Graph
Python ha la possibilità di usare librerie native (matplotlib) o librerie derivate che permettono di chiamare funzioni R.
R ha eccellenti capacità grafiche tra i tre. Hanno pacchetti avanzati per capacità grafiche.
Tutte e tre le lingue hanno le funzioni di base e più richieste, ma le ultime tecnologie e funzioni contano molto se il tuo lavoro lo prevede.
R e Python sono di natura open source, quindi vengono migliorati con le ultime tecnologie e funzionalità più rapidamente rispetto alle altre due lingue. Lo sviluppo di nuove tecniche è molto veloce in R.
SAS, d'altra parte, richiede tempo per l'aggiornamento alle ultime funzionalità e capacità mentre funziona in ambiente controllato.
C'è un vantaggio principale che SAS sta lavorando in un ambiente controllato. Sono ben testati e quindi le possibilità di errori sono molto inferiori.
Ma Python e R funzionano in un open source e vengono aggiornati alle ultime tecnologie molto velocemente ma sono più aperti agli errori.
R e Python hanno più opportunità di lavoro nel recente passato e si prevede che aumenteranno anche in futuro.
R e Python sono utilizzati da aziende che cercano efficienza in termini di costi. Sono l'opzione migliore per le start-up.
SAS è ampiamente utilizzato da grandi organizzazioni e società.
Un recente studio ha dimostrato che i lavori Python per l'analisi dei dati aumenteranno allo stesso modo di R.
La visualizzazione è una parte fondamentale della scienza dei dati. La principale piattaforma di visualizzazione di SAS si chiama SAS Visual Analytics. Questo è troppo costoso da usare.
R e Python ha molti strumenti di visualizzazione gratuiti. Non richiede di firmare un contratto e pagare per ogni singola attività come in SAS.
Basato sul servizio clienti e assistenza, SAS è il migliore se confrontato con le altre due lingue. SAS ha un supporto e un servizio clienti dedicati e una comunità. In caso di problemi tecnici, è possibile contattare direttamente il centro di assistenza.
R ha una grande comunità online ma nessun centro di assistenza clienti. Riceverai aiuto da loro, ma non immediatamente.
Anche Python non ha un centro di assistenza clienti. Fornisce aiuto ai suoi clienti ma non al livello di SAS.
La tendenza del mercato del lavoro si sta muovendo rapidamente verso le tecnologie open source. R, Hadoop, Python sono tutti i principali esempi di questo. Anche SAS è una di queste tecnologie, ma è l'unico prodotto a pagamento. Le persone preferiscono R e Python invece di SAS perché non offrono alcun vantaggio aggiuntivo rispetto ai prodotti gratuiti. Al giorno d'oggi solo poche aziende scelgono SAS per determinati motivi.
R e Python sono disponibili gratuitamente e possono essere scaricati facilmente.
R e Python sono supportati da migliaia di collaboratori in tutto il mondo. Se è disponibile uno sviluppo o una gradazione superiore per le lingue, questa viene messa a disposizione dei clienti a proprio agio.
Il prodotto SAS è accessibile solo da SAS Institute Incorporated e solo gli sviluppatori SAS sono autorizzati a produrre nuove funzionalità. Questo richiede molto tempo. E prima di aggiornare le funzionalità SAS con nuovi algoritmi è possibile completare il progetto utilizzando qualsiasi altro strumento.
SAS non offre alcuna guida dettagliata ai suoi clienti. Se stai iniziando con un nuovo argomento o volevi imparare qualcosa di nuovo in SAS, dovresti assolutamente cercare l'aiuto di un consulente SAS che è di nuovo da SAS Institute Incorporated.
R e Python invece forniscono esempi dettagliati. Offre anche un tutorial su Internet. Python contiene notebook riproducibili chiamati iPython. Esercizi R e quaderni di iPython sono ampiamente disponibili in siti come github e altri.
Ecco una vista tabella per confrontare facilmente tutti e tre gli strumenti in base a pochi criteri
| Criterio | SAS | R | Pitone |
| Costo | Pagato | Gratuito | Gratuito |
| Apprendimento | Difficile | Facile | Facile |
| Manipolazione di dati | alto | alto | alto |
| Modellistica analitica | alto | alto | medio |
| Capacità grafica | Basso | alto | medio |
| Elaborazione del testo | Basso | medio | alto |
| Big Data | medio | Basso | medio |
| Usi comuni | alto | alto | medio |
| Scenario di lavoro | alto | medio | Basso |
| Servizio Clienti | alto | Basso | medio |
| Progressi nello strumento | alto | Basso | medio |
Conclusione
SAS è sicuramente in grado di soddisfare tutte le vostre esigenze in termini di scienza dei dati ma non è adatto a lungo termine. Le aziende si stanno muovendo rapidamente verso linguaggi di programmazione open source di facile accesso e utilizzo.
Essendo SAS strumento restrittivo e chiuso non è molto preferito in questi giorni.
R e Python sono strumenti open source che ti aiuteranno ad aumentare le tue conoscenze di data science, apprendere nuove tecnologie e algoritmi. Conoscere R e Python ti rende automaticamente idoneo per i lavori di data science in questi giorni.
La linea di fondo è che non c'è un vincitore ovvio tra i tre. Tutti e tre gli strumenti hanno i suoi vantaggi e svantaggi. I loro punti di forza li fanno sopravvivere nel mercato a lungo termine.
Alla fine è lo scienziato dei dati che deve decidere tra le lingue. Come data scientist spetta a te decidere quale lingua si adatta meglio alle tue esigenze. Puoi farti alcune domande e decidere al riguardo
- Che tipo di problemi vuoi risolvere?
- Quanto sei pronto a spendere per imparare una lingua?
- Quali sono gli strumenti comunemente usati nel tuo campo?
- Quali sono gli altri strumenti simili disponibili sul mercato e in che modo sono correlati agli strumenti comunemente usati?
Le risposte a queste domande possono aiutarti a scegliere lo strumento migliore e andare avanti nella tua carriera.
Impara e diventa un maestro della lingua.