Πώς να επιλέξετε την καλύτερη γλώσσα προγραμματισμού για το Πρόγραμμα Επιστήμης Δεδομένων

Η μάχη μεταξύ των γλωσσών προγραμματισμού ήταν πάντα ένα καυτό θέμα στον κόσμο της τεχνολογίας. Και δεδομένου του πόσο γρήγορα προχωρά η τεχνολογία, έχουμε μια νέα γλώσσα προγραμματισμού ή πλαίσιο κάθε λίγους μήνες.

Αυτό καθιστά ακόμη πιο δύσκολο για τους προγραμματιστές, τους αναλυτές και τους ερευνητές να επιλέξουν την καλύτερη γλώσσα που θα ολοκληρώσει αποτελεσματικά τα καθήκοντά τους, ενώ θα έχει το χαμηλότερο κόστος.

Αλλά νομίζω ότι τείνουμε να εξετάζουμε τους λάθος λόγους για την επιλογή μιας γλώσσας. Υπάρχουν πολλοί παράγοντες που οδηγούν στην επιλογή μιας συγκεκριμένης γλώσσας. Και με τα έργα Data Science να πλημμυρίζουν την αγορά, το ερώτημα ΔΕΝ είναι «ποια είναι η καλύτερη γλώσσα» αλλά «ποια ταιριάζει στις απαιτήσεις και το περιβάλλον του έργου σας (ρύθμιση εργασίας);»

Έτσι, με αυτήν την ανάρτηση, θα σας παρουσιάσω το σωστό σύνολο ερωτήσεων που πρέπει να κάνετε για να αποφασίσετε ποια είναι η καλύτερη γλώσσα προγραμματισμού για το έργο σας στην επιστήμη δεδομένων.

Οι πιο συχνά χρησιμοποιούμενες γλώσσες προγραμματισμού για την Επιστήμη δεδομένων

Οι Python και R είναι οι πιο ευρέως χρησιμοποιούμενες γλώσσες για στατιστική ανάλυση ή μηχανοκίνητη μάθηση. Αλλά υπάρχουν και άλλοι - όπως Java, Scala ή Matlab.

Τόσο η Python όσο και η R είναι υπερσύγχρονες γλώσσες προγραμματισμού ανοιχτού κώδικα με μεγάλη υποστήριξη από την κοινότητα. Και συνεχίζουμε να μαθαίνουμε για νέες βιβλιοθήκες και εργαλεία που μας επιτρέπουν να επιτύχουμε υψηλότερα επίπεδα απόδοσης και πολυπλοκότητας.

Πύθων

Η Python είναι γνωστή για την εύχρηστη και ευανάγνωστη σύνταξή της. Με μια γλώσσα γενικής χρήσης (jack of all trades) όπως η Python, μπορείτε να δημιουργήσετε πλήρη επιστημονικά οικοσυστήματα χωρίς να ανησυχείτε για τη συμβατότητα ή τα θέματα διασύνδεσης.

Ο κώδικας Python έχει χαμηλό κόστος συντήρησης και είναι αναμφισβήτητα πιο στιβαρός. Από τη διαμάχη δεδομένων έως την επιλογή χαρακτηριστικών, την απόρριψη ιστού και την ανάπτυξη των μοντέλων μηχανικής μάθησης, η Python μπορεί να κάνει σχεδόν τα πάντα με την υποστήριξη ενσωμάτωσης από όλα τα μεγάλα ML και API βαθιάς μάθησης όπως το Theano, το TensorFlow και το PyTorch.

Ρ

Το R αναπτύχθηκε από ακαδημαϊκούς και στατιστικολόγους πριν από δύο δεκαετίες. Το R σήμερα επιτρέπει σε πολλούς στατιστικούς, αναλυτές και προγραμματιστές να πραγματοποιήσουν την ανάλυσή τους αποτελεσματικά. Έχουμε πάνω από 12000 πακέτα διαθέσιμα στο CRAN (ένα αποθετήριο ανοιχτού κώδικα).

Δεδομένου ότι αναπτύχθηκε έχοντας κατά νου τους στατιστικολόγους, το R είναι συχνά η πρώτη επιλογή για όλη τη βασική-επιστημονική και στατιστική ανάλυση. Υπάρχει ένα πακέτο στο R για σχεδόν κάθε είδος ανάλυσης που υπάρχει.

Επίσης, η ανάλυση δεδομένων έγινε πολύ εύκολη με εργαλεία όπως το RStudio που σας επιτρέπουν να κοινοποιήσετε τα αποτελέσματά σας με συνοπτικές και κομψές αναφορές.

4 Ερωτήσεις που θα σας βοηθήσουν να επιλέξετε την ΚΑΛΥΤΕΡΗ γλώσσα για το έργο σας

Λοιπόν, πώς κάνετε τη σωστή επιλογή για την εργασία σας στο χέρι;

Δοκιμάστε να απαντήσετε σε αυτές τις 4 ερωτήσεις:

1. Ποια γλώσσα / πλαίσιο προτιμάται στον οργανισμό / τον κλάδο σας;

Κοιτάξτε τη βιομηχανία στην οποία εργάζεστε και τη γλώσσα που χρησιμοποιείται πιο συχνά από τους συναδέλφους και τους ανταγωνιστές σας. Μπορεί να είναι ευκολότερο εάν μιλάτε την ίδια γλώσσα.

Εδώ είναι μια ανάλυση που πραγματοποιήθηκε από τον David Robinson, έναν επιστήμονα δεδομένων. Είναι μια αντανάκλαση της δημοτικότητας του R σε κάθε κλάδο και μπορείτε να δείτε ότι το R χρησιμοποιείται σε μεγάλο βαθμό στην Ακαδημία και την Υγεία.

Επομένως, εάν είστε κάποιος που θέλει να πάει σε έρευνα, ακαδημαϊκό ή βιοπληροφορικό, μπορείτε να σκεφτείτε το R over Python.

Η άλλη πλευρά αυτού του νομίσματος περιλαμβάνει βιομηχανίες λογισμικού, οργανισμούς που βασίζονται σε εφαρμογές και εταιρείες που βασίζονται σε προϊόντα. Ίσως χρειαστεί να χρησιμοποιήσετε την τεχνολογική στοίβα της υποδομής του οργανισμού σας ή τη γλώσσα που χρησιμοποιούν οι συνεργάτες / ομάδες σας.

Και οι περισσότεροι από αυτούς τους οργανισμούς / βιομηχανίες έχουν την υποδομή τους με βάση το Python, συμπεριλαμβανομένων των ακαδημαϊκών:

Ως επίδοξος επιστήμονας δεδομένων, επομένως, θα πρέπει να εστιάσετε στην εκμάθηση της γλώσσας και της τεχνολογίας που έχουν τις περισσότερες εφαρμογές και που μπορούν να αυξήσουν τις πιθανότητές σας να βρουν δουλειά.

2. Ποιο είναι το πεδίο του έργου σας;

Αυτή είναι μια σημαντική ερώτηση, γιατί προτού διαλέξετε μια γλώσσα, πρέπει να έχετε ένα πρόγραμμα για το έργο σας.

Για παράδειγμα, τι γίνεται αν θέλετε απλά να λύσετε ένα στατιστικό πρόβλημα μέσω ενός συνόλου δεδομένων, να εκτελέσετε ορισμένες αναλύσεις πολλαπλών παραλλαγών και να προετοιμάσετε μια αναφορά ή έναν πίνακα ελέγχου που θα εξηγεί τις πληροφορίες; Σε αυτήν την περίπτωση το R μπορεί να είναι μια καλύτερη επιλογή. Έχει μερικές πραγματικά ισχυρές βιβλιοθήκες οπτικοποίησης και επικοινωνίας.

Από την άλλη πλευρά, τι γίνεται αν ο στόχος σας είναι να πραγματοποιήσετε πρώτα διερευνητική ανάλυση, να αναπτύξετε ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης και, στη συνέχεια, να αναπτύξετε το μοντέλο σε μια εφαρμογή ιστού; Στη συνέχεια, τα διαδικτυακά πλαίσια της Python και η υποστήριξη όλων των μεγάλων παρόχων cloud το καθιστούν σαφές νικητή.

3. Πόσο έμπειροι είστε στον τομέα της επιστήμης δεδομένων

Για έναν αρχάριο στην επιστήμη των δεδομένων που έχει περιορισμένη εξοικείωση με τις στατιστικές και τις μαθηματικές έννοιες, η Python μπορεί να είναι μια καλύτερη επιλογή επειδή σας επιτρέπει να κωδικοποιήσετε εύκολα τα τμήματα ενός αλγορίθμου.

Με βιβλιοθήκες όπως το NumPy, μπορείτε να χειριστείτε μόνοι σας πίνακες και αλγόριθμους κώδικα. Ως αρχάριος, είναι πάντα καλύτερο να μαθαίνεις να φτιάχνεις πράγματα από το μηδέν παρά να πας να χρησιμοποιείς βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης.

Αλλά αν γνωρίζετε ήδη τις βασικές αρχές των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, μπορείτε να διαλέξετε οποιαδήποτε από τις γλώσσες και να ξεκινήσετε με αυτές.

4. Πόσος χρόνος έχετε στη διάθεσή σας και ποιο είναι το κόστος της μάθησης;

Ο χρόνος που μπορείτε να επενδύσετε κάνει μια άλλη περίπτωση για την επιλογή σας. Ανάλογα με την εμπειρία σας με τον προγραμματισμό και τον χρόνο παράδοσης του έργου σας, μπορείτε να επιλέξετε μια γλώσσα από μια άλλη για να ξεκινήσετε στον τομέα.

Εάν υπάρχει ένα έργο υψηλής προτεραιότητας και δεν γνωρίζετε καμία από τις γλώσσες, το R μπορεί να είναι μια ευκολότερη επιλογή για να ξεκινήσετε καθώς χρειάζεστε περιορισμένη / χωρίς εμπειρία στον προγραμματισμό. Μπορείτε να γράψετε στατιστικά μοντέλα με μερικές γραμμές κώδικα χρησιμοποιώντας τις υπάρχουσες βιβλιοθήκες.

Το Python (συχνά η επιλογή του προγραμματιστή) είναι μια εξαιρετική επιλογή για να ξεκινήσετε εάν έχετε κάποιο εύρος ζώνης για να εξερευνήσετε τις βιβλιοθήκες και να μάθετε για τις μεθόδους εξερεύνησης συνόλων δεδομένων. (Στην περίπτωση του R, αυτό μπορεί να γίνει γρήγορα εντός του Rstudio.)

Ένας άλλος σημαντικός παράγοντας είναι ότι υπάρχουν περισσότεροι Python Mentors σε σύγκριση με τον R. Αν είστε κάποιος που χρειάζεται βοήθεια με το έργο του python / R, μπορείτε να αναζητήσετε έναν Coding Mentor εδώ και χρησιμοποιώντας αυτόν τον σύνδεσμο θα λάβετε επίσης πίστωση 10 $ να χρησιμοποιηθούν για την πρώτη συνάντηση μεντόρων.

συμπέρασμα

Με λίγα λόγια, το χάσμα μεταξύ των δυνατοτήτων των R και Python μειώνεται. Οι περισσότερες εργασίες μπορούν να γίνουν και από τις δύο γλώσσες. Και οι δύο έχουν πλούσια οικοσυστήματα για να σας υποστηρίξουν.

Η επιλογή μιας γλώσσας για το έργο σας εξαρτάται από:

  • Η προηγούμενη εμπειρία σας με την Επιστήμη Δεδομένων (στατιστικά και μαθηματικά) και τον προγραμματισμό.
  • Ο τομέας του έργου και ο απαιτούμενος βαθμός στατιστικής ή επιστημονικής επεξεργασίας.
  • Το μελλοντικό πεδίο του έργου σας.
  • Η γλώσσα / πλαίσιο που υποστηρίζεται ευρύτερα στις ομάδες, τον οργανισμό και τον κλάδο σας.

Μπορείτε να δείτε την έκδοση βίντεο αυτού του ιστολογίου εδώ,

Επιστήμη δεδομένων με Harshit

Με αυτό το κανάλι, σχεδιάζω να κυκλοφορήσω μερικές σειρές που θα καλύπτουν ολόκληρο τον χώρο της επιστήμης δεδομένων. Να γιατί πρέπει να εγγραφείτε στο κανάλι:

  • Η σειρά θα καλύπτει όλα τα απαιτούμενα / απαιτούμενα σεμινάρια ποιότητας για καθένα από τα θέματα και τα υποθέματα, όπως οι βασικές αρχές της Python για την Επιστήμη των Δεδομένων.
  • Επεξήγησε τα Μαθηματικά και τις παραλλαγές του γιατί κάνουμε αυτό που κάνουμε στο ML και την Deep Learning.
  • Podcasts με Επιστήμονες και Μηχανικούς Δεδομένων σε Google, Microsoft, Amazon κ.λπ. και διευθύνοντες σύμβουλους μεγάλων εταιρειών που βασίζονται σε δεδομένα.
  • Έργα και οδηγίες για την εφαρμογή των θεμάτων που έχουν μάθει μέχρι στιγμής.

Μπορείτε να συνδεθείτε μαζί μου στο Twitter ή στο LinkedIn.