İçerik
- R ve Python Nedir?
- Diğer Dillerden Ne Kadar Farklılar?
- Neden Veri Bilimi Uygulamalarında Kullanılır?
- Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
- Avantajları nelerdir?
- R ve Python İçin Kılıfları Kullanın
- Veri Biliminde R ve Python'un Geleceği
- Sonuç
Kaynak: Drx / Dreamstime.com
Paket servisi:
R ve Python, veri biliminde hem son derece kullanışlıdır, hem de hangi dilin kullanılacağı, kullanıcının ihtiyaçlarına göre belirlenebilir.
Hangi dilin veri bilimi için daha uygun olduğu konusunda çok sıcak bir tartışma var: R veya Python. Cevap her ikisi de. İnsanlar genellikle R ve Python'un özelliklerini karşılaştırarak kafanın karışmasına neden olurlar, ancak tek başına özelliklerin herhangi bir dilin uygunluğunu tanımlayamayacağını anlamamız gerekir. Hem R hem de Python, veri bilimi ve analitik uygulamaları için uygun kendine özgü özelliklere sahiptir. Bir dilin diğerinden daha çok tercih edildiği bazı durumlar olabilir, ancak bu diğer dilin işe yaramaz olduğu anlamına gelmez. (Veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. Veri Madenciliği ve Veri Bilimini Öğrenmek İçin 7 Adım.)
R ve Python Nedir?
R, 1990'ların ortalarında S dilinin bir değişkeni olarak geliştirilen açık kaynaklı bir dildir. Robert Gentleman ve Ross Ihaka tarafından geliştirilmiştir. Programlama deneyimini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Günümüzde araştırma, işletme ve akademisyenler için yaygın olarak kullanılmaktadır. Birçok alanda kullanımı nedeniyle en popüler istatistiksel programlama dillerinden biridir. Kullanımı oldukça basit, ancak programlamada tamamen yeni olanlar için biraz zor olabilir. Ancak, internette mevcut olan farklı kaynaklardan daha fazla şey öğrenebilirler.
Python 1990'ların başında Guido Van Rossum tarafından yaratıldı. Kodlama kolaylığı ve daha fazla uyarlanabilirliğe odaklanır. Python, daha hızlı ve daha verimli veri analizi için yaptıkları kodlar üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmak isteyen programcılar tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. Ayrıca kodlarında özel istatistiksel teknikler için daha hızlı çalışmasını sağlamak için kullanılır. Programlama dili kullanımı ve öğrenmesi çok kolaydır. Aynı zamanda çok esnektir ve kullanıcının tam olarak ne yapmak istediğini yaratmak için kullanılabilir.
Diğer Dillerden Ne Kadar Farklılar?
Veri analizi çalışmaları çok önemlidir ve süreç esnek olmalıdır. Bunun için işlem verimli kalması için çok etkileşimli olmalıdır. Ancak, dil aynı zamanda çok esnek, etkileşimli ve kullanımı kolay olmalıdır. R çok esnek bir dildir. Diğer diller kesin bir amaç için kullanılsa ve başka hiçbir şey için çalışmasa da, R aslında bilimsel alanlarda, bir dizi amaç için çalışabilir.
R'yi diğer istatistiksel programlama dillerinden ayıran bir başka şey de etkileşimidir. R hızlı bir şekilde veri yapıları oluşturmak için kullanılabilecek çok güçlü bir mekanizmaya sahiptir. R, aynı zamanda programlama dillerinin aksine çok güçlü bir grafik aracıdır; grafikler, özellikle istatistik ve veri analizi alanında çok faydalıdır. R, birçok farklı grafik türünü kolayca üretmek için kullanılabilir.
Python ayrıca veri analizi için mükemmel bir seçimdir. Modüllerin kullanımıyla özelleştirilebildiği için Perl veya Ruby gibi dillerle karşılaştırıldığında çok uyarlanabilir. Onun da birçok özelliği var. Aynı zamanda görsel kütüphanelere sahip olmasını sağlayan ve grafiklerin ve istatistiksel verilerin kolayca görselleştirilmesine yardımcı olan bir grafik dilidir. Onu diğer dillerden ayıran bir başka şey de kullanımı kolay sözdizimidir. (Programlama dilleri hakkında daha fazla bilgi için, bkz. Scripting Languages 101
Neden Veri Bilimi Uygulamalarında Kullanılır?
Veri bilimi, günümüzde en önemli bilim alanlarından biridir. Bu olmadan, hiçbir şeyi tahmin etmek neredeyse imkansızdır ve doğru tahmin bugünün toplumunun temelidir. Bu nedenle, veri biliminin çok önemli bir parçası olan veri analizi için en iyi araçlar gerekir.
Hem R hem de Python, onları veri bilimine uygun kılan birçok özelliğe sahiptir. Ancak, hangisini kullanmanız gerektiği tamamen kendi tercihlerinize bağlıdır. R, verilerin grafik gösterimi için mükemmeldir ve Python'un kullanımı oldukça kolaydır.
Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
Hiç kimse yazılım kalitesini önemsemediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
Avantajları nelerdir?
Hem R hem de Python'un birçok avantajı var. Her iki dilin de en büyük avantajlarından biri grafiksel görselleştirme sistemleridir. R googleVis, ggvis ve rCharts gibi birçok profesyonel düzeyde görselleştirme paketini destekler. Bu paketler istatistiksel verilerin mükemmel grafiksel gösterimlerini yapmak için özelleştirilebilir. Python ayrıca Pygal, Seaborn ve Bokeh gibi birçok güçlü görselleştirme kütüphanesine sahiptir.
R'yi bu kadar yararlı kılan şey ekosistemidir. Bu dillerin her ikisinde de, her zaman yardımcı olmaktan mutluluk duyan, sürekli çalışan bir topluluk vardır ve bu özelliklerin her ikisi de, yeni özelliklere ve teknolojilere uyum sağlamak için sürekli güncellenmektedir. Bu diller öğrenmesi çok kolay olan çok amaçlı araçlardır.
R ve Python İçin Kılıfları Kullanın
Veri analizi için hem R hem de Python'un birçok kullanım durumu vardır. Örneğin, ForecastWatch.com farklı hava durumu tahmin sitelerinden veri toplar ve doğrulukları doğrultusunda siteleri derecelendirir. Bu, daha iyi hava tahminlerine izin verir ve hava tahmincilerin doğruluğunu diğerleriyle karşılaştırmasını sağlar. Python, birçok standart kütüphaneyi kullanma yeteneğinden kaynaklanan esnekliği nedeniyle bu hizmetin her bileşeni için kullanıldı.
Python'un bir diğer kullanım durumu, EZTrip.com ve Gusto.com için sosyal ağları güçlendirmek için kullanılmasıydı. Çevrimiçi rezervasyon sistemlerini geliştirirken müşterilerinin yolculuklarını rapor etmelerine yardımcı olacak bir sistem talep ettiler. Mevcut rezervasyon sistemleri zaten oldukça iyi çalışsa da, birden fazla isteği verimli bir şekilde gerçekleştiremedi. Bununla birlikte, Python kullanıldığından, daha iyi veri analizi ve yönetim olanakları sayesinde daha hızlı hale geldi. Bu, kullanıcının sorgularına dayanarak daha iyi bir kullanıcı arayüzü oluşturmalarına yardımcı oldu.
R ayrıca sosyal paylaşım siteleri ve kitle fonlaması siteleri gibi birçok yerde kullanılmaktadır. R’in görselleştirme yeteneği onu birçok veri analitik organizasyonunun da favorisi yapıyor. R şu anda ANZ Bankasında kredilendirme risklerini analiz etmek için kullanılıyor. ayrıca çok sayıda durum güncellemesini analiz etmek için R'yi kullanıyor.
Veri Biliminde R ve Python'un Geleceği
R ve Python'un veri biliminde çok parlak bir geleceği olacak. Her ikisi de bu açık kaynaklı programlama dilleri çok güçlü ve aktif bir topluluk tarafından düzenli olarak geliştirilmekte ve güncellenmektedir. Hem yeni hem de eski olan binlerce kuruluş, ücretsiz ve çok özelleştirilebilir olduklarından hızlı bir şekilde bu çözümlere yöneliyorlar. Bunlar veri biliminde kullanılan diğer dilleri öfkeli bir hızda değiştiriyor.
Sonuç
Birçok veri bilimcisi, hangi dilin veri analizi için daha iyi olduğunu düşünüyor, R veya Python. Bu programlama dillerinin ikisi de çok popüler ve kendi alanlarında güçlü. Kendi artıları ve eksileri var, bu yüzden insanlar verilerinden en iyi şekilde yararlanmak için hangisini seçeceğine karar vermeli. Ancak, her ikisinin de verileri kolayca analiz etmek için kullanılabileceğini unuturlar.