Як вибрати найкращу мову програмування для вашого проекту з обробки даних

Битва між мовами програмування завжди була гарячою темою у світі технологій. І враховуючи те, як швидко розвиваються технології, ми маємо нову мову програмування або структуру кожні кілька місяців.

Це ускладнює розробникам, аналітикам та дослідникам вибір найкращої мови, яка дозволить ефективно виконувати їхні завдання при мінімальних витратах.

Але я думаю, що ми схильні дивитись на неправильні причини вибору мови. Існує купа факторів, які призводять до вибору певної мови. І коли проекти Data Science заповнюють ринок, питання полягає НЕ в тому, «яка найкраща мова», а в тому, «який із них відповідає вашим вимогам до проекту та середовищу (робочі умови)?

Отже, у цьому дописі я представлю вам правильний набір питань, які ви повинні задати, щоб вирішити, яка найкраща мова програмування для вашого проекту з обробки даних.

Найчастіше використовувані мови програмування для Data Science

Python та R є найбільш широко використовуваними мовами для статистичного аналізу або проектів, орієнтованих на машинне навчання. Але є й інші - як Java, Scala або Matlab.

Як Python, так і R - це найсучасніші мови програмування з відкритим кодом та великою підтримкою спільноти. І ми продовжуємо вивчати нові бібліотеки та інструменти, які дозволяють нам досягти вищого рівня продуктивності та складності.

Python

Python добре відомий своїм легким для вивчення та читабельним синтаксисом. За допомогою загальноприйнятої мови (роздрібної торгівлі), як-от Python, ви можете створювати цілі наукові екосистеми, не турбуючись багато про проблеми сумісності чи взаємодії.

Код Python має низькі витрати на обслуговування і, можливо, надійніший. Від перебору даних до вибору функцій, веб-скрапінгу та розгортання наших моделей машинного навчання, Python може отримати майже все, завдяки інтеграційній підтримці з усіх основних API ML та глибокого навчання, таких як Theano, TensorFlow та PyTorch.

Р.

R був розроблений академіками та статистиками понад два десятиліття тому. R сьогодні дозволяє багатьом статистикам, аналітикам та розробникам ефективно проводити аналіз. У нас є понад 12000 пакетів, доступних у CRAN (сховище з відкритим кодом).

Оскільки він був розроблений з урахуванням статистиків, R часто є першим вибором для всього основного наукового та статистичного аналізу. У R є пакет для майже будь-якого виду аналізу, який існує.

Крім того, аналіз даних був дуже простий за допомогою таких інструментів, як RStudio, які дозволяють повідомляти ваші результати за допомогою стислих та елегантних звітів.

4 запитання, які допоможуть вибрати найкращу мову, яка підходить для вашого проекту

Отже, як зробити правильний вибір для своєї роботи?

Спробуйте відповісти на ці 4 запитання:

1. Якій мові / структурі надають перевагу у вашій організації / галузі?

Подивіться на галузь, в якій ви працюєте, та найбільш часто використовувану мову ваших колег та конкурентів. Це може бути простіше, якщо ви говорите однією мовою.

Ось аналіз, проведений Девідом Робінсоном, дослідником даних. Це відображає популярність R у кожній галузі, і ви бачите, що R активно використовується в академічних та медичних закладах.

Отже, якщо ви хтось, хто хоче займатися дослідженнями, науковими колами чи біоінформатикою, ви можете розглянути R над Python.

Інша сторона цієї медалі включає галузі програмного забезпечення, організації, керовані додатками, та компанії, що базуються на продуктах. Можливо, вам доведеться використовувати технологічний стек інфраструктури вашої організації або мову, якою користуються ваші колеги / команди.

І більшість із цих організацій / галузей мають свою інфраструктуру, засновану на Python, включаючи академічні кола також:

Тому, будучи вченим-дослідником даних , вам слід зосередитись на вивченні мови та технологій, які мають найбільше застосувань і які можуть збільшити ваші шанси отримати роботу.

2. Який обсяг вашого проекту?

Це важливе питання, тому що перед тим, як вибирати мову, у вас повинен бути порядок денний для вашого проекту.

Наприклад, що робити, якщо ви хочете просто вирішити статистичну проблему за допомогою набору даних, виконати кілька аналізів із різними варіантами та підготувати звіт або інформаційну панель, що пояснює статистику? У цьому випадку R може бути кращим вибором. У ньому є кілька дійсно потужних бібліотек візуалізації та спілкування.

З іншого боку, що, якщо ваша мета - спочатку провести дослідницький аналіз, розробити модель глибокого навчання, а потім розгорнути модель у веб-додатку? Тоді веб-фреймворки Python та підтримка всіх основних хмарних провайдерів роблять його явним переможцем.

3. Наскільки ви досвідчені в галузі науки про дані?

Для початківця в галузі даних, котрий мало знайомий зі статистикою та математичними поняттями, Python може бути кращим вибором, оскільки він дозволяє легко кодувати фрагменти алгоритму.

За допомогою таких бібліотек, як NumPy, ви можете самостійно маніпулювати матрицями та алгоритмами коду. Початківцю завжди краще навчитися будувати речі з нуля, а не переходити за допомогою бібліотек машинного навчання.

Але якщо ви вже знаєте основи алгоритмів машинного навчання, ви можете підібрати будь-яку з мов і розпочати з ними.

4. Скільки часу у вас під рукою і яка вартість навчання?

Кількість часу, який ви можете вкласти, робить інший аргумент на ваш вибір. Залежно від вашого досвіду програмування та часу доставки вашого проекту, ви можете вибрати одну мову замість іншої, щоб розпочати роботу в галузі.

Якщо існує проект із високим пріоритетом, і ви не знаєте жодної з мов, R може бути для вас простішим варіантом початку, оскільки вам потрібен обмежений досвід роботи з програмуванням. Ви можете писати статистичні моделі з кількома рядками коду, використовуючи існуючі бібліотеки.

Python (часто вибір програміста) - чудовий варіант, з якого слід почати, якщо у вас є пропускна здатність для вивчення бібліотек та вивчення методів дослідження наборів даних. (У випадку з R це можна зробити швидко за допомогою Rstudio.)

Іншим важливим фактором є те, що є більше наставників Python у порівнянні з R. Якщо ви хтось, хто потребує допомоги у своєму проекті python / R, ви можете шукати тут наставника кодування, і за цим посиланням ви також отримаєте 10 доларів США на кредит до першої зустрічі наставників.

Висновок

У двох словах, розрив між можливостями R та Python зменшується. Більшість робіт можна виконувати обома мовами. І обидва мають багаті екосистеми, щоб підтримати вас.

Тоді вибір мови для вашого проекту буде залежати від:

  • Ваш попередній досвід роботи з наукою даних (статистика та математика) та програмуванням.
  • Область розглядуваного проекту та ступінь необхідної статистичної або наукової обробки.
  • Майбутній обсяг вашого проекту.
  • Мова / структура, яка найбільш широко підтримується у ваших командах, організації та галузі.

Ви можете переглянути відеоверсію цього блогу тут,

Наука даних з Харшитом

За допомогою цього каналу я планую випустити кілька серій, що охоплюють весь простір науки про дані. Ось чому ви повинні підписатися на канал:

  • Серія охоплюватиме всі необхідні / необхідні якісні підручники з кожної з тем та підтем, таких як основи Python для науки про дані.
  • Пояснена математика та висновки про те, чому ми робимо те, що робимо в ML та глибокому навчанні.
  • Подкасти з вченими та інженерами з даних Google, Microsoft, Amazon тощо та керівниками великих компаній, що керують даними.
  • Проекти та вказівки щодо реалізації вивчених на сьогодні тем.

Ви можете зв’язатися зі мною в Twitter або LinkedIn.