So Sánh Sự Khác Biệt Giữa Python Và R. Ngôn Ngữ Nào Phù Hợp Với ...

Nếu bạn làm việc trong ngành khoa học hoặc phân tích dữ liệu, bạn có thể không lạ gì về cuộc tranh luận giữa Python và R. Mặc dù cả hai ngôn ngữ đang mang lại tương lai cho cuộc sống hiện đại thông qua trí tuệ nhân tạo, machine learning (học máy) và đổi mới theo hướng khoa học - nhưng cả hai vẫn có những điểm mạnh và điểm yếu. Về cơ bản, hai phần mềm khá giống giau. Cả hai ngôn ngữ đều cho phép tải xuống miễn phí cho mọi người và đều rất phù hợp cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu - từ thao tác và tự động hóa dữ liệu đến phân tích kinh doanh và khám phá dữ liệu lớn. Sự khác biệt chính là Python là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, trong khi R bắt nguồn từ phân tích thống kê. Bây giờ, câu hỏi không phải là chọn cái nào, mà là làm thế nào để sử dụng tốt nhất cả hai ngôn ngữ lập trình cho các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Trong bài viết hãy cùng Gitiho tìm hiểu về sự khác nhau của hai ngôn ngữ này và xét xem ngôn ngữ nào phù hợp với công việc của bạn nhé!Xem thêm: So sánh VBA và Python: Ngôn ngữ nào tốt hơn cho phân tích dữ liệu

Mục lục

• 1 Python là gì?
• 2 R là gì?
• 3 So sánh Python với R
• 3.1 Điểm giống nhau giữa R và Python
• 3.2 Sự khác biệt chính giữa R và Python
• 3.2.1 Bảng so sánh hai phần mềm R và Python
• 4 Python và R: Cái nào phù hợp với bạn?
• 5 Kết luận

Python là gì?

Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao, có mục đích chung, nhấn mạnh khả năng đọc mã. Được phát hành vào năm 1989, Python rất dễ học và là phần mềm yêu thích của các lập trình viên và nhà phát triển. Trên thực tế, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới, chỉ sau Java và C.Một số thư viện trong Python hỗ trợ các tác vụ khoa học dữ liệu, bao gồm các tác vụ sau:

• Numpy để xử lý các mảng kích thước lớn
• Pandas để thao tác và phân tích dữ liệu
• Matplotlib để xây dựng trực quan hóa dữ liệu

Thêm vào đó, Python đặc biệt rất phù hợp để triển khai machine learning (học máy) ở quy mô lớn. Bộ thư viện học sâu và học máy chuyên biệt của nó bao gồm các công cụ như scikit-learning, Keras và TensorFlow, cho phép các nhà khoa học dữ liệu phát triển các mô hình dữ liệu phức tạp trực tiếp trên hệ thống. Python được sử dụng để tạo giao diện người dùng đồ họa và được tích hợp với các cơ sở dữ liệu như MySQL, MSSQL, v.v. Bên cạnh đó, Python còn được sử dụng để phát triển web, mạng, máy tính khoa học, tự động hóa, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều hơn nữa.

Khoá học bổ ích nâng cao kỹ năng sử dụng Python: Phân tích dữ liệu với lập trình Python From Zero to Hero

R là gì?

R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở được tối ưu hóa để phân tích thống kê và hiển thị dữ liệu. Được phát triển vào năm 1992, R có một hệ sinh thái phong phú với các mô hình dữ liệu phức tạp và các công cụ để báo cáo dữ liệu. Vào lần đếm cuối cùng, hơn 13.000 gói R đã có sẵn thông qua mạng lưu trữ R toàn diện (CRAN) để phân tích chuyên sâu.

R phổ biến với các học giả và nhà nghiên cứu khoa học dữ liệu vì nó cung cấp nhiều loại thư viện và công cụ để thực hiện những công việc sau:

• Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
• Tạo hình ảnh trực quan
• Đào tạo và đánh giá các thuật toán machine learning (học máy) và deep learning (học sâu)

R thường được sử dụng trong RStudio, một môi trường phát triển tích hợp (IDE) để phân tích, hiển thị và báo cáo thống kê được đơn giản hóa. Ứng dụng R có thể được sử dụng trực tiếp và tương tác trên web thông qua Shiny.

Khóa học tất tần tật về ngôn ngữ R: Thống kê, phân tích dữ liệu và lập mô hình với R

So sánh Python với R

Điểm giống nhau giữa R và Python

• Đều là ngôn ngữ lập trình đa mô hình. Chúng hỗ trợ lập trình hướng đối tượng, lập trình mệnh lệnh, lập trình thủ tục,...
• Đều là ngôn ngữ thông dịch và ngôn ngữ lập trình cấp cao.
• Được sử dụng để phát triển các thuật toán.
• Là mã nguồn mở và miễn phí.
• Được tích hợp với các cơ sở dữ liệu như MySQL, Oracle, v.v.
• Hỗ trợ các tệp khác nhau như tệp CSV, tệp Excel, tệp XML và tệp JSON.
• Dễ sử dụng và dễ học.

Sự khác biệt chính giữa R và Python