Được viết bởi Coursera • Cập nhật vào ngày 2 tháng 8 năm 2022 Show
Có phải tốt hơn để học R hoặc Python cho sự nghiệp là một nhà phân tích dữ liệu? Tìm hiểu thêm về cách chọn ngôn ngữ lập trình thống kê tốt nhất cho các mục tiêu nghề nghiệp của bạn.  Một trong những kỹ năng quan trọng nhất cho một nhà phân tích dữ liệu là trình độ ngôn ngữ lập trình. Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng SQL (ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) để giao tiếp với cơ sở dữ liệu, nhưng khi nói đến việc làm sạch, thao tác, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, bạn đã xem xét Python hoặc R. Python so với R: Điều gì khác biệt? & NBSP;Python và R đều là các ngôn ngữ miễn phí, nguồn mở có thể chạy trên Windows, MacOS và Linux. Cả hai đều có thể xử lý bất kỳ nhiệm vụ phân tích dữ liệu nào và cả hai đều được coi là ngôn ngữ tương đối dễ dàng để học, đặc biệt là cho người mới bắt đầu. Vậy bạn nên chọn học (hoặc học đầu tiên)? Trước khi chúng tôi đào sâu vào sự khác biệt, ở đây, một cái nhìn tổng quan rộng rãi về từng ngôn ngữ. & NBSP; Python là gì?Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao, cấp cao được biết đến với cú pháp trực quan bắt chước ngôn ngữ tự nhiên. Bạn có thể sử dụng mã Python cho nhiều tác vụ khác nhau, nhưng ba ứng dụng phổ biến bao gồm:
Đọc thêm: Python được sử dụng để làm gì? Hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu sử dụng Python What Is Python Used For? A Beginner’s Guide to Using Python Cấp cao có nghĩa là gì?Một ngôn ngữ lập trình cấp cao có một cú pháp dễ dàng cho con người đọc và hiểu. Ngôn ngữ cấp thấp là những ngôn ngữ có thể dễ dàng hiểu bằng máy. Ví dụ về các ngôn ngữ cấp cao bao gồm Python, C ++, C#và Java. Khi bạn viết mã bằng ngôn ngữ cấp cao, nó sẽ được chuyển đổi thành ngôn ngữ cấp thấp hoặc mã máy, mà máy tính của bạn có thể nhận ra và chạy. R là gì?R là một môi trường phần mềm và ngôn ngữ lập trình thống kê được xây dựng cho điện toán thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Nhiều khả năng có xu hướng rơi vào ba loại rộng:
Hãy nghe thêm về những gì R có thể làm từ Carrie, một nhà phân tích dữ liệu tại Google. Tìm hiểu thêm về những gì R có khả năng từ Carrie, một nhà phân tích dữ liệu tại Google. Làm thế nào để tôi chọn giữa Python và R?Không có lựa chọn sai nào khi học Python hoặc R. cả hai đều là những kỹ năng theo yêu cầu và sẽ cho phép bạn thực hiện bất kỳ nhiệm vụ phân tích dữ liệu nào mà bạn gặp phải. Cái nào tốt hơn cho bạn cuối cùng sẽ đi vào nền tảng, sở thích và mục tiêu nghề nghiệp của bạn. & NBSP; Khi bạn đưa ra quyết định của mình, đây là một số điều cần xem xét. Python và R: bởi các con sốTheo một số chỉ số ngôn ngữ lập trình phổ biến, TIOBE [1], Stack Overflow [2], PyPL [3] và Redmonk, [4] Python là ngôn ngữ phổ biến hơn và xa hơn trong cộng đồng công nghệ rộng lớn hơn. & NBSP; Mặc dù điều này không nhất thiết có nghĩa là nó tốt hơn, nhưng nó gợi ý rằng nó được sử dụng rộng rãi hơn và có thể có một cộng đồng mạnh mẽ hơn để hỗ trợ và phát triển liên tục. Đường cong học tậpCả Python và R đều được coi là ngôn ngữ khá dễ dàng để học. Python ban đầu được thiết kế để phát triển phần mềm. Nếu bạn có kinh nghiệm trước đây với Java hoặc C ++, & NBSP; Bạn có thể chọn Python một cách tự nhiên hơn R. Nếu bạn có nền tảng về số liệu thống kê, mặt khác, R có thể dễ dàng hơn một chút. Nhìn chung, cú pháp dễ đọc của Python cung cấp cho nó một đường cong học tập mượt mà hơn. R có xu hướng có một đường cong học tập dốc hơn ngay từ đầu, nhưng một khi bạn hiểu cách sử dụng các tính năng của nó, nó sẽ dễ dàng hơn đáng kể. & NBSP; Công tyNói chung, đó là một ý tưởng tốt để nói tiếng nói của người khác với nhóm mà bạn sẽ làm việc. Điều này giúp chia sẻ mã dễ dàng hơn và hợp tác trong các dự án. & NBSP; Nếu bạn chỉ mới bắt đầu, bạn có thể không biết bạn cuối cùng sẽ làm việc cho công ty nào. Hãy xem một vài danh sách công việc cho các công ty và ngành công nghiệp mà bạn quan tâm nhất. Họ có xu hướng liệt kê R hoặc Python như một yêu cầu không? Đây có thể là một dấu hiệu tốt cho hướng học tập của bạn. Điểm mạnh và điểm yếuMặc dù cả Python và R đều có thể hoàn thành nhiều tác vụ dữ liệu giống nhau, nhưng mỗi người đều có những điểm mạnh độc đáo của riêng mình. Nếu bạn biết bạn sẽ dành nhiều thời gian cho các tác vụ dữ liệu nhất định, bạn có thể muốn ưu tiên ngôn ngữ vượt trội trong các nhiệm vụ đó.
Con đường sự nghiệpHãy suy nghĩ về cách học một ngôn ngữ lập trình phù hợp với các mục tiêu nghề nghiệp dài hạn của bạn. Nếu bạn đam mê tính toán thống kê và trực quan hóa dữ liệu của phân tích dữ liệu, r có thể phù hợp với bạn. Mặt khác, nếu bạn quan tâm đến việc trở thành một nhà khoa học dữ liệu và làm việc với dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và thuật toán học sâu, Python sẽ phù hợp hơn. & NBSP; Điều tương tự cũng đúng nếu lợi ích cá nhân hoặc chuyên nghiệp của bạn vượt ra ngoài dữ liệu và lập trình, phát triển hoặc các lĩnh vực khoa học máy tính khác. Python là một ngôn ngữ đa năng được sử dụng cho một loạt các nhiệm vụ rộng hơn nhiều so với R. Cách học R hoặc Python: Các tùy chọn để bắt đầuPython và R đều là ngôn ngữ tuyệt vời cho dữ liệu. Họ cũng vừa phù hợp với người mới bắt đầu mà không có kinh nghiệm mã hóa trước đó. May mắn thay, bất kể bạn chọn ngôn ngữ nào để theo đuổi trước, bạn sẽ tìm thấy một loạt các tài nguyên và tài liệu để giúp bạn trên đường đi. Đây chỉ là một vài lựa chọn để bắt đầu. Hãy thử cả hai thông qua các dự án có hướng dẫnMột cách tuyệt vời khác để quyết định nên học R hay Python là thử cả hai. Các dự án hướng dẫn của Coursera cung cấp giới thiệu thực hành trong vòng dưới hai giờ mà không phải mua hoặc tải xuống bất kỳ phần mềm nào. & NBSP; Khi bắt đầu với R, bạn có thể bắt đầu viết các lệnh R cơ bản và tìm hiểu cách cài đặt các gói và nhập tập dữ liệu. Với phần giới thiệu về Python, mất trong một giờ để hoàn thành, bạn có thể viết một ứng dụng trò chơi đoán khi bạn học cách tạo các biến, cấu trúc quyết định và vòng lặp. Tham gia một khóaNếu bạn thích tập trung vào một kỹ năng tại một thời điểm (hoặc nếu bạn sẽ thêm một ngôn ngữ mã hóa mới vào bộ kỹ năng phân tích dữ liệu hiện tại của bạn), một khóa học trong Python hoặc R có thể giúp bạn bắt đầu. Có rất nhiều lớp học ngoài kia để lựa chọn. Trên Coursera, các lựa chọn phổ biến nhất trong số những người học đang lập trình cho mọi người (bắt đầu với Python) từ chương trình của Đại học Michigan và R từ Đại học Johns Hopkins. Mẹo: Đối với nhiều người học, có thể tốt hơn là chọn một ngôn ngữ và thành thạo thay vì cố gắng học cả hai cùng một lúc. & NBSP; For many learners, it may be better to pick one language and get proficient rather than trying to learn both at the same time. Kiếm chứng chỉ chuyên nghiệpKiếm được Chứng chỉ chuyên nghiệp phân tích dữ liệu của Google hoặc Chuyên gia phân tích dữ liệu IBM cung cấp cho bạn một khung để học ngôn ngữ lập trình thống kê trong bối cảnh phân tích dữ liệu lớn hơn. Chứng chỉ Google dạy R và Chứng chỉ IBM dạy Python. Cả hai đều bao gồm các kỹ năng sẵn sàng cho công việc khác, như SQL, bảng tính và trực quan hóa dữ liệu. Bạn không chỉ có thể học lập trình, bạn có thể tìm hiểu làm thế nào tất cả các kỹ năng dữ liệu quan trọng này hoạt động cùng nhau. Nếu bạn quan tâm đến việc bắt đầu sự nghiệp là một nhà phân tích dữ liệu, các chương trình này là một cách tuyệt vời để xây dựng nền tảng của bạn thông qua các video, đánh giá, phòng thí nghiệm tương tác và các dự án sẵn sàng cho danh mục đầu tư. Cả hai có thể được hoàn thành trong vòng chưa đầy sáu tháng. Giấy chứng nhận chuyên nghiệp Phân tích dữ liệu của GoogleĐây là con đường của bạn để sự nghiệp trong phân tích dữ liệu. Trong chương trình này, bạn sẽ học các kỹ năng theo yêu cầu sẽ giúp bạn sẵn sàng cho công việc trong vòng chưa đầy 6 tháng. Không có mức độ hoặc kinh nghiệm cần thiết. 4.8 (91.503 xếp hạng) 1.221.197 đã đăng ký Cấp độ cho người bắt đầu Thời gian trung bình: 6 tháng Học theo tốc độ của riêng bạn Kỹ năng bạn sẽ xây dựng: Bảng tính, làm sạch dữ liệu, phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu (DATAVIZ), SQL, đặt câu hỏi, ra quyết định, giải quyết vấn đề, siêu dữ liệu, thu thập dữ liệu, đạo đức dữ liệu, xác định kích thước mẫu, tính toàn vẹn dữ liệu, tính toán dữ liệu, tập hợp dữ liệu, phần mềm Tableau, trình bày , Lập trình R, R Markdown, Rstudio, Danh mục công việc, Nghiên cứu trường hợp Câu hỏi thường gặp (Câu hỏi thường gặp)Những bài viết liên quan
Nguồn bài viết1. TIOBE. "Chỉ số TIOBE cho tháng 4 năm 2021, https://www.tiobe.com/tiobe-index/." Truy cập ngày 29 tháng 5 năm 2022. 2. Stack Overflow. "Khảo sát nhà phát triển 2020, https://insights.stackoverflow.com/survey/2020." Truy cập ngày 29 tháng 5 năm 2022. 3. GitHub. "Sự phổ biến của ngôn ngữ lập trình, https://pypl.github.io/pypl.html." Truy cập ngày 29 tháng 5 năm 2022. 4. Redmonk. "Bảng xếp hạng ngôn ngữ lập trình Redmonk: Tháng 1 năm 2021, https://redmonk.com/sogrady/2021/03/01/langage-rankings-1-21/." Truy cập ngày 29 tháng 5 năm 2022.
Được viết bởi Coursera • Cập nhật vào ngày 2 tháng 8 năm 2022 Nội dung này đã được cung cấp cho mục đích thông tin. Người học được khuyên nên tiến hành nghiên cứu bổ sung để đảm bảo rằng các khóa học và thông tin khác theo đuổi đáp ứng các mục tiêu cá nhân, chuyên nghiệp và tài chính của họ. Cái nào tốt hơn Python hay Khoa học dữ liệu?Nếu bạn đam mê tính toán thống kê và trực quan hóa dữ liệu của phân tích dữ liệu, r có thể phù hợp với bạn.Mặt khác, nếu bạn quan tâm đến việc trở thành một nhà khoa học dữ liệu và làm việc với dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và thuật toán học sâu, Python sẽ phù hợp hơn.Python would be the better fit.
Tôi nên học Python hay Khoa học dữ liệu trước?Bước 1: Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Python, mọi người bắt đầu ở đâu đó.Bước đầu tiên này là học những điều cơ bản lập trình Python.(Bạn cũng sẽ muốn giới thiệu về Khoa học dữ liệu nếu bạn chưa quen thuộc.)Learn Python fundamentals
Everyone starts somewhere. This first step is to learn Python programming basics. (You'll also want an introduction to data science if you're not already familiar.)
Python có phù hợp với khoa học dữ liệu không?Python là nguồn mở, được giải thích, ngôn ngữ cấp cao và cung cấp cách tiếp cận tuyệt vời cho lập trình hướng đối tượng.Đây là một trong những ngôn ngữ tốt nhất được sử dụng bởi nhà khoa học dữ liệu cho các dự án/ứng dụng khoa học dữ liệu khác nhau.It is one of the best language used by data scientist for various data science projects/application. |
