So sánh phần mềm Python và R trong phân tích dữ liệu

29/06/2020 30 lượt xem

1. Lịch sử hình thành
Python

Từ khi phát hành vào năm 1991, Python đã trở nên phổ biến và được sử dụng rộng rãi trong xử lý dữ liệu. Một số lý do cho sự phổ biến này là:

  • Là ngôn ngữ hướng đối tượng
  • Có thể sử dụng cho nhiều mục đích
  • Nhiều tiện ích mở rộng và được hỗ trợ nhiều từ cộng đồng
  • Đơn giản, dễ hiểu, dễ học
  • Các gói như pandas, numpy và scikit-learn giúp Python trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho học máy.

Tuy nhiên, Python chưa có các gói chuyên dụng cho tính toán thống kê như R.

R

Phát hành lần đầu năm 1995 và kể từ đó, R trở thành một trong những công cụ được sử dụng nhiều nhất cho khoa học dữ liệu.

  • Các gói của R đáp ứng hầu hết mọi ứng dụng thống kê con người có thể nghĩ ra. CRAN hiện lưu trữ hơn 10 nghìn gói.
  • Được trang bị các thư viện trực quan đẹp mắt như ggplot2.
  • Có khả năng phân tích độc lập.

Vậy nhưng R không phải là ngôn ngữ nhanh nhất và có thể gây tốn bộ nhớ khi xử lý với các bộ dữ liệu lớn.
2. Phương pháp phân tích
Nhìn vào cuộc thăm dò gần đây tập trung vào các ngôn ngữ lập trình được sử dụng để phân tích dữ liệu, R chiếm ưu thế hơn Python. Nếu tập trung cụ thể vào cộng đồng phân tích dữ liệu của R và Python, kết quả tương tự xuất hiện.

Mặc dù với những số liệu trên, có dấu hiệu rằng mọi người đang chuyển từ R sang Python. Hơn nữa, có một nhóm các cá nhân đang kết hợp sử dụng cả hai ngôn ngữ này vào lúc thích hợp.

Nếu bạn dự định bắt đầu sự nghiệp trong khoa học dữ liệu, bạn nên sử dụng cả R và Python. Xu hướng công việc cho thấy nhu cầu ngày càng tăng đối với cả hai ngôn ngữ trên.

3. Sự khác biệt giữa R và Python

 

Yếu tố so sánh

R

Python

Mục đích

Phân tích dữ liệu và thống kê

Triển khai  và làm sản phẩm

Người dùng chính

Học giả và R&D

Lập trình viên và kỹ sư phần mềm

Tính linh hoạt

Dễ dàng sử dụng các thư viện có sẵn

Dễ dàng xây dựng các mô hình mới từ đầu (VD: tính toán và tối ưu hóa ma trận)

Độ thông dụng

4.23% vào năm 2018

21.69% vào năm 2018

Khả năng tích hợp

Chạy cục bộ

Tích hợp tốt với ứng dụng

Độ lớn bộ dữ liệu

Có thể làm việc với bộ dữ liệu lớn

Có thể làm việc với bộ dữ liệu lớn

Nhiệm vụ

Dễ dàng nhận được kết quả cơ bản nhất

Phù hợp để triển khai thuật toán

IDE

Rstudio

Syper, Jupyter Notebook

Thư viện quan trọng

tydiverse, ggplot2, caret, zoo

pandas, spicy, scikit-learn, TensorFlow, caret

Ưu điểm

  • Khả năng trực quan hóa đẹp mắt
  • RMarkDown
  • Số lượng thư viện hỗ trợ phong phú, có thư viện cho thống kê
  • Cộng đồng tích cực
  • Jupyter Notebook giúp chia sẻ dữ liệu với đồng nghiệp dễ dàng
  • Tính toán
  • Triển khai
  • Dễ học, dễ hiểu, dễ làm
  • Tốc độ

Nhược điểm

  • Tốc độ xử lý chậm khi làm việc với dữ liệu quá lớn
  • Tương đối khó học lúc mới bắt đầu
  • Không nhiều thư viện như R
  • Trực quan hóa chưa đẹp mắt và phức tạp hơn R

Nếu bạn là người mới bắt đầu và muốn xây dựng ứng dụng với ngôn ngữ chính nào đó thì mình khuyên bạn nên chọn Python.
Còn nếu bạn là chuyên gia, mình tin là bạn sẽ biết R hay Python phù hợp với dự án của bạn hơn.
Cả hai ngôn ngữ này đều mạnh mẽ trong thế giới khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Nhưng thực sự, Python nổi lên như một người chiến thắng trong số hai người vì sự phổ biến và cực kỳ đơn giản trong lập trình.