Python đã trở thành ngôn ngữ dành cho khoa học dữ liệu và học máy vì nó cung cấp một loạt các công cụ để xây dựng đường ống dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và tạo bảng điều khiển tương tác thông minh và trực quan. Show
R là một ngôn ngữ lập trình khác đã trở nên vô cùng phổ biến trong thập kỷ qua. Ban đầu được thiết kế để tính toán thống kê, ngày nay nó được sử dụng cho khoa học dữ liệu và học máy. Hãy cùng lọt vào và xem xét sự khác biệt giữa hai ngôn ngữ lập trình phổ biến trong học máy và khoa học dữ liệu. & NBSP; & NBSP; & NBSP; R hay python?Cả hai ngôn ngữ đều cung cấp các khả năng tương tự nhưng khác nhau về cú pháp, thư viện và hỗ trợ cộng đồng. Ví dụ, R có nhiều gói cho khoa học dữ liệu, học máy và thống kê, trong khi Python cung cấp ít tùy chọn hơn. & NBSP; & NBSP; R khó khăn hơn một chút để học hơn Python, nhưng nó cũng mạnh hơn nhiều khi bạn đã nắm bắt được nó. Mặt khác, Python dễ nhận hơn, nhưng nó không cung cấp mức độ sức mạnh khá giống nhau. Cả hai ngôn ngữ đều cung cấp các tính năng và công cụ tương tự cho các nhà khoa học dữ liệu. Sự khác biệt chính giữa chúng là về cú pháp và hỗ trợ cộng đồng. R, ví dụ, có một cơ sở người dùng lớn và được sử dụng bởi nhiều nhà lãnh đạo trong ngành, nhưng nó thiếu một số thực tiễn và tiêu chuẩn tốt nhất được tìm thấy trong Python. Mặt khác, Python có cơ sở người dùng nhỏ hơn và ít áp dụng công nghiệp hơn, nhưng cơ sở người dùng và cộng đồng của nó là & NBSP; Phát triển nhanh chóng & NBSP; Phân tích dữ liệu: R hay Python?Sự lựa chọn giữa R và Python phụ thuộc vào loại nhà khoa học dữ liệu bạn muốn trở thành. R là lựa chọn tốt nhất khi bạn tập trung vào số liệu thống kê và xác suất. Nó có một cộng đồng lớn các nhà thống kê có thể trả lời câu hỏi của bạn. Nhưng, nếu bạn muốn phát triển các ứng dụng xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ, Python là lựa chọn tốt nhất của bạn. Nó có một hệ sinh thái rộng lớn hơn của các nhà phát triển, và nó dễ dàng hơn để tìm thấy những người sẵn sàng hợp tác với bạn. Python khác với ngôn ngữ R khác nhau như thế nào?Sự khác biệt chính giữa Python và R:
Python có tương tự R trong cú pháp không?Không, không thực sự .. hai ngôn ngữ có một số điểm tương đồng, nhưng chúng rất khác nhau. Ví dụ, Python có các lớp, giống như các đối tượng trong Java hoặc C ++, trong khi R sử dụng vectơ, ma trận và mảng. Python cũng có nhiều chức năng tích hợp, trong khi R chỉ có một số ít. Nó cũng đáng chú ý rằng Python là định hướng đối tượng, có nghĩa là các đối tượng có thể được tạo và thao tác bằng cách sử dụng các chức năng, giúp việc ghi mã hoạt động cùng nhau dễ dàng hơn. & Nbsp; & nbsp; Tôi nên học R hay Python nếu tôi muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu?Lựa chọn giữa R và Python phụ thuộc chủ yếu vào loại kiến thức lập trình mà bạn đã có. Nếu bạn không bao giờ lập trình trước đây, có lẽ bạn nên bắt đầu với Python. Nó có một cú pháp đơn giản và rất dễ nhận. Nhưng, nếu bạn quen thuộc với Java, C ++ hoặc các ngôn ngữ tương tự, bạn có thể thấy R dễ nắm bắt hơn. Cả hai ngôn ngữ là những lựa chọn tuyệt vời cho các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng. Sự lựa chọn giữa chúng cũng phụ thuộc vào loại khoa học dữ liệu bạn muốn theo đuổi. R là tuyệt vời cho điện toán và phân tích thống kê, trong khi Python dễ sử dụng và đọc. & NBSP; Nếu bạn muốn tập trung vào các công nghệ mới và mới nổi như học máy (ML) và Trí tuệ nhân tạo (AI), R và Python đều cung cấp một loạt các tùy chọn để tối ưu hóa trải nghiệm của bạn. & NBSP; Python có tốt cho việc học máy không?Python đã trở thành một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất cho sự phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML). Với cú pháp đơn giản, hệ sinh thái thư viện rộng lớn và cộng đồng các nhà phát triển đa dạng, Python cung cấp một cách tiếp cận phản xạ hơn nhiều cho các nhà phát triển vừa chớm nở. & NBSP; & NBSP; Ngôn ngữ rất linh hoạt và thư viện tiêu chuẩn của nó bao gồm các mô -đun cho mọi thứ, từ xử lý hình ảnh đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Học máy là một ứng dụng phổ biến cho Python. Nó đã trở thành tiêu chuẩn mới cho nhiều công ty vì nó cho phép họ xây dựng các giải pháp nhanh chóng mà không cần đầu tư vào cơ sở hạ tầng tốn kém. Tính khả dụng của các thư viện như Scikit-Learn, Tensorflow và Keras giúp dễ dàng xây dựng các mô hình từ đầu. R tốt cho việc học máy?Học máy là một trong những lĩnh vực thú vị nhất trong khoa học máy tính ngay bây giờ. Khả năng xây dựng các hệ thống thông minh từ đầu bằng thuật toán có tiềm năng to lớn để chuyển đổi các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, tài chính, sản xuất và vận chuyển. Tuy nhiên, nó đòi hỏi rất nhiều kiến thức và kỹ năng lập trình. Không dễ để tìm thấy những người biết cả số liệu thống kê và lập trình đủ tốt để xây dựng các mô hình áp dụng. R cung cấp một môi trường tuyệt vời để thực hiện loại công việc này. Nó miễn phí, được sử dụng rộng rãi và có một cộng đồng sôi động, sôi động. Python được sử dụng như thế nào trong AI? & NBSP;Trí tuệ nhân tạo đã phát triển theo cấp số nhân kể từ khi thành lập vào những năm 1950. Bây giờ nó bao gồm một loạt các công nghệ, bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, robot và hệ thống tự trị. Nhiều nhà nghiên cứu làm việc trong khu vực này sử dụng Python vì dễ sử dụng, thư viện mô -đun rộng rãi và các công cụ mạnh mẽ để phát triển các ứng dụng. Cách phổ biến nhất để sử dụng Python trong AI là thông qua học máy. Điều này liên quan đến việc đào tạo máy tính để nhận ra các mẫu với số lượng lớn dữ liệu. Nó được sử dụng trong tất cả mọi thứ, từ nhận dạng hình ảnh đến xử lý lời nói. R được sử dụng như thế nào trong AI? & NBSP;Trường hợp sử dụng tốt nhất cho R trong Trí tuệ nhân tạo (AI) là khả năng thực hiện các nhiệm vụ học máy. Điều này bao gồm nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích tình cảm. Bạn có thể sử dụng nó để xây dựng các mô hình dự đoán, một quy trình gọi là học tập có giám sát. Ngôn ngữ R đã trở nên phổ biến vì nó cho phép các nhà nghiên cứu dễ dàng kết hợp các kỹ thuật học máy khác nhau thành một chương trình duy nhất. Nó cũng cung cấp một cách đơn giản để chia sẻ mã giữa các nhà nghiên cứu. Tham gia với chúng tôi trong Cách mạng & NBSP;Có một thời gian tốt hơn để bắt đầu học các kỹ năng mới. Các công nghệ mới nổi đang cách mạng hóa cách chúng ta làm việc, chơi và sống. Những đổi mới trong khoa học dữ liệu và học máy cho phép chúng ta khám phá ra những chiều sâu sâu sắc nhất của tâm trí con người để tạo ra một cái gì đó mới và tiếp thêm sinh lực. & NBSP; Học các ngành này làm sâu sắc thêm sự hiểu biết của bạn về thế giới xung quanh và cung cấp một đài phun nước kiến thức để khám phá các biên giới mới và những đột phá công nghệ. Vườn ươm dữ liệu cung cấp một bootcamp đào tạo chuyên sâu, cung cấp các công cụ bạn cần để thành công với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu. Bạn sẽ có được kinh nghiệm thực hành làm việc trên các dự án thực sự và áp dụng những gì bạn đã học được trong chương trình giảng dạy của chúng tôi để giải quyết các vấn đề trong công việc của bạn hoặc cho khách hàng. Chương trình giảng dạy của chúng tôi bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dự đoán, trực quan hóa dữ liệu, v.v. Chúng tôi cũng hợp tác với các tổ chức hàng đầu để đặt các sinh viên tốt nghiệp được đào tạo chuyên sâu. Các đối tác tuyển dụng của chúng tôi nhận ra chất lượng đào tạo chuyên gia của chúng tôi và biến chúng tôi thành nguồn lực của họ để cung cấp các ứng cử viên chất lượng, có khả năng trong toàn ngành. Hãy xem các chương trình chúng tôi cung cấp để giúp bạn đạt được ước mơ của mình.
Python hay R tốt hơn cho việc học máy?R là tuyệt vời cho điện toán và phân tích thống kê, trong khi Python dễ sử dụng và đọc hơn. Nếu bạn muốn tập trung vào các công nghệ mới và mới nổi như học máy (ML) và Trí tuệ nhân tạo (AI), R và Python đều cung cấp một loạt các tùy chọn để tối ưu hóa trải nghiệm của bạn.. If you want to focus on new and emerging technologies such as machine learning (ML) and artificial intelligence (AI), R and Python both offer a range of options to optimize your experience.
Cái nào nhanh hơn r hay python?R là ngôn ngữ cấp thấp, có nghĩa là mã dài hơn và nhiều thời gian hơn để xử lý.Python là một ngôn ngữ cấp cao hiển thị dữ liệu ở tốc độ cao hơn nhiều.Vì vậy, khi nói đến tốc độ - không có Python đánh bại.there is no beating Python.
Tại sao Python được ưa thích hơn r cho học máy?Một số nghiên cứu cho thấy Python nhanh hơn một số ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi.Các lập trình viên có thể tăng tốc các ứng dụng Python bằng cách sử dụng các công cụ và thuật toán.Không giống như Python, R không được phát triển như một ngôn ngữ lập trình đa năng.Python is faster than several widely used programming languages. The programmers can further speed up Python applications by using tools and algorithms. Unlike Python, R was not developed as a general-purpose programming language.
Python có đủ nhanh để học máy không?Mặc dù khác xa với sự lựa chọn duy nhất cho các dự án AI và ML, Python là một trong những điều tuyệt vời và đủ nhanh để học máy.fast enough for machine learning. |
