Dengan pertumbuhan besar-besaran dalam pentingnya , dan Ilmu Data Dalam industri perangkat lunak atau perusahaan layanan perangkat lunak, dua bahasa telah muncul sebagai bahasa yang paling disukai oleh para pengembang.Perbandingan pada R vs Python akan memberi Anda pengetahuan yang tajam tentangdua bahasa paling populer dan favorit bagi ilmuwan data dan analis data.Ini R vs Python blog akan memberi Anda wawasan lengkap tentang bahasa-bahasa dalam urutan berikut:
- Pengantar R & Python
- Faktor Perbandingan
- Kemudahan Belajar
- Kecepatan
- Kemampuan Penanganan Data
- Grafik & Visualisasi
- Fleksibilitas
- Indeks Popularitas
- Skenario Pekerjaan
- Dukungan Komunitas & Pelanggan
Pengantar R & Python
R dianggap sebagai bahasa pemrograman terbaik untuk ahli statistik karena memiliki katalog metode statistik dan grafik yang luas. di sisi lain, dapat melakukan hampir semua pekerjaan yang sama seperti R tetapi lebih disukai oleh para ilmuwan data atau analis data karena kesederhanaan dan kinerjanya yang tinggi. R adalah bahasa skrip yang kuat dan sangat fleksibel dengan komunitas yang dinamis dan bank sumber daya sedangkan Python adalah bahasa berorientasi objek yang banyak digunakan dan mudah dipelajari dan di-debug.
Jadi mari kita lanjutkan dengan perbandingan R vs Python dan lihat faktor perbandingannya.
Faktor Perbandingan
R diperkenalkan untuk analisis data sedangkan dikembangkan sebagai bahasa tujuan umum. Yang pertama lebih disukai untuk analisis hoc dan menjelajahi kumpulan data sedangkan yang terakhir cocok untuk manipulasi data dan tugas berulang.
Mari kita lihat faktor kami akan menggunakan untuk perbandingan di R vs Python:
| Faktor Perbandingan | R | Python |
| Kemudahan Belajar | ||
| Kecepatan | ||
| Kemampuan Penanganan Data | ||
| Grafik & Visualisasi | ||
| Fleksibilitas | ||
| Kepopuleran | ||
| Skenario Pekerjaan | ||
| Dukungan Komunitas |
Kemudahan Belajar
R memiliki kurva belajar yang curam dan orang dengan kurang atau tidak ada pengalaman dalam pemrograman menemukannya sulit pada awalnya. Begitu Anda menguasai bahasanya, tidaklah sulit untuk memahaminya.
Python menekankan pada produktivitas dan keterbacaan kode yang menjadikannya salah satu dari pemrograman paling sederhana bahasa. Ini lebih disukai karena kemudahan belajar dan mudah dimengerti.
Kecepatan
c ++ tipe konversi
R adalah a level rendah bahasa pemrograman yang membutuhkan kode yang lebih panjang untuk prosedur sederhana. Ini adalah salah satu alasan untuk kecepatan berkurang .
Python adalah level tinggi bahasa pemrograman dan itu telah menjadi pilihan untuk membangun kritis cepat aplikasi.
Kemampuan Penanganan Data
R nyaman untuk analisis karena sejumlah besar paket , tes yang mudah digunakan dan keuntungan menggunakan rumus. Tetapi ini juga dapat digunakan untuk analisis data dasar tanpa menginstal paket apa pun.
TPaket Python untuk analisis data adalah masalah tetapi ini telah ditingkatkan dengan versi terbaru. Numpy dan Pandas digunakan untuk analisis data dengan Python. Ini juga cocok untuk komputasi paralel.
Grafik & Visualisasi
Data yang divisualisasikan dipahami secara efisien dan lebih efektif daripada nilai mentah. R terdiri dari banyak paket yang menyediakan kemampuan grafis tingkat lanjut .
Visualisasi penting saat memilih perangkat lunak analisis data dan Python memiliki beberapa perpustakaan visualisasi yang luar biasa.Ini memiliki lebih banyak jumlah perpustakaan tetapi mereka rumit dan memberikan hasil yang rapi.
Fleksibilitas
ini mudah digunakan rumus kompleks di R dan juga uji statistik dan model sudah tersedia dan mudah digunakan.
Python adalah bahasa yang fleksibel dalam hal membangun sesuatu dari awal. Ini juga digunakan untuk membuat skrip situs web atau aplikasi lain.
Kepopuleran
Sekarang jika kita melihat popularitas kedua bahasa tersebut, keduanya dimulai dari tingkat yang sama satu dekade lalu tetapi Python menyaksikan pertumbuhan yang sangat besar dalam popularitas dan menempati peringkat pertama pada tahun 2016 dibandingkan dengan R yang menempati peringkat ke-6 dalam daftar.
Python pengguna lebih setia ke bahasa mereka jika dibandingkan dengan pengguna yang terakhir karena persentase peralihan dari R ke Python dua kali lebih besar dari Python ke R.
Skenario Pekerjaan
Perusahaan perangkat lunak lebih cenderung ke arah teknologi seperti , dan Data besar yang menjelaskan pertumbuhan permintaan pengembang Python. Meskipun, kedua bahasa tersebut dapat digunakan untuk statistik dan analisis ,Python memiliki sedikit keunggulan dibandingkan yang lain karena kesederhanaannya dan peringkatnya lebih tinggi pada tren pekerjaan.
Dukungan Pelanggan & Komunitas
Perangkat lunak komersial biasanya menawarkan dukungan pelanggan berbayar tetapi R dan Python tidak memiliki dukungan layanan pelanggan yang berarti Anda sendirian jika menghadapi masalah. Kedua bahasa tersebut memiliki komunitas online untuk mendapatkan bantuan. Python mempunyai sebuah dukungan komunitas yang lebih besar dibandingkan dengan R.
Sekarang dengan ini kita sampai pada akhir perbandingan R vs Python. Kedua bahasa tersebut saling bersaing dalam dunia ilmu data dan analitik data. Tetapi Python muncul sebagai pemenang dari keduanya karena popularitasnya yang luar biasa dan kesederhanaannya dalam penulisan kode.
Sekarang Anda telah memahami perbandingan antara R & Python, lihat & oleh Edureka, perusahaan pembelajaran online tepercaya dengan jaringan lebih dari 250.000 pelajar yang puas dan tersebar di seluruh dunia.
Pelatihan Sertifikasi Python akan membantu Anda mendapatkan keahlian dalam Analisis Kuantitatif, penambangan data, dan presentasi data untuk melihat melampaui angka dengan mengubah karier Anda menjadi peran Ilmuwan Data.
Analisis Data dengan pelatihan R akan membantu Anda mendapatkan keahlian dalam Pemrograman R, Manipulasi Data, Analisis Data Eksplorasi, Visualisasi Data, Penambangan Data, Regresi, Analisis Sentimen, dan penggunaan R Studio untuk kehidupan nyatastudi kasus tentang Ritel, Media Sosial.