为何还在浪费时间?Python与R语言的数据科学之争 2024-08-01 06:38:24 编辑:技术君 | 来源:读芯术 正文图源:unsplash对于数据科学初学者来说,实干才是硬道理。所以我们只需选择其中一种语言,并重点完成一些项目,接着便可品尝胜利的果实。这就是最快的学习方式。<0}笔者虽然很想直接推荐Python(笔者主要使用Python,不过也的确掌握一些R语言的工作知识),但还是想为初学者公正地评估一下这两种语言的有效性。这主要是因为选择哪种语言取决于你自己的具体情况。你为什么想学习?必须考虑的因素是:你想要学习的原因。例如,如果你是一个训练有素的生物学家,想学习一些编程技能以便更好地理解你的数据集,或者你熟悉其他科学编程语言,比如MATLAB,那么你应该考虑在YouTube上看一些R语言的教程,因为它对你来说比Python更简单、更直观。或者,如果你是精通C/C++和Java等语言的软件工程师,并且准备转攻数据科学,Python将是适合你的一种语言。与大多数其他流行的编程语言一样,Python是一种面向对象编程(OOP)语言,它可能比R语言更直观。又或者,也许你最近一直在阅读数据科学这一迷人领域的相关文献,并想涉足其中,在这种情况下,这两种语言都是不错的选择。因此,比起学习的理由这一因素,选择哪种语言将更多地取决于其他因素。你是否有精通该语言的朋友或同事?如果你正在学习一门新语言,那么获得社区的支持将会是一个巨大的优势。从社区获得帮助是程序员的一项非常重要的技能。作为一名初学者,学习如何获得帮助有些棘手,很少有网络资源来教会人们如何从社区获得帮助。具备敏锐的直觉,并且知道当代码出错时应该询问些什么是非常重要的。如果你认识一个精通Python的人,或者你实验室的另一个研究人员一直在研究R语言,那么你最好学习他们擅长的语言,因为这样你就可以在遇到困难时随时向他们求助。你是只对统计和数据分析感兴趣,还是想学习其他领域,如机器学习和人工智能?在应用层面上,Python和R语言的一个显著区别在于前者用途更广泛。Python是一种成熟的编程语言,这意味着你只用Python便可以收集、存储、分析和可视化数据,同时还可以创建机器学习工作管道并将其部署至生产或网站中。 赞 (0) 相关推荐 为什么要选择学习Java?适合零基础的初学者的文章 我经常收到这样的问题:"要学习的第一门编程语言是什么?" Java是一门好的编程语言吗?"和" Java是适合初学者的好的第一门编程语言,还是我应该从Java或 ... Python数据分析有何优势?这几点你必须知道! Python的应用领域有很多,包含人工智能.网络爬虫.游戏开发.运维.自动化测试.数据分析等.其中数据分析大家都比较熟悉,也是当下比较流行的工作岗位之一,而且有很多编程语言都适用于数据分析领域,那么P ... Python和PHP到底选择哪个?Python入门教程 对于开发初学者来说,选择学习哪门编程语言是很多人的疑问,毕竟不同的编程语言有各自的优缺点所在,尤其是在web开发领域,PHP和Python都有很好的表现,那么Python和PHP到底选择哪个?在这里小 ... Python和R哪个适合数据科学? python和R都是当下比较流行的编程语言,拥有强大的生态系统和社区,受到大家的追捧和喜欢,那么在数据科学方面,python和R有何区别?我们来看看吧. 大多数深度学习研究都使用python完成的,因 ... 看完这组图,你还敢浪费时间吗?(很真实,... 看完这组图,你还敢浪费时间吗?(很真实,... 《怦然再心动》:不以结婚为目的的约会,你还愿意浪费时间吗? 《怦然再心动》:不以结婚为目的的约会,你还愿意浪费时间吗? 哈佛大学最新研究:PPT不仅没用,而且还非常浪费时间|ppt|贝索斯|亚马逊|幻灯片 然而哈佛大学的一项研究表明,PPT不仅没用,反而还浪费时间和金钱.很多人是不是要崩溃?很多人是不是有同感? 2007年,新南威尔士大学(Universityof New South Wales)的心理 ... Python与R语言哪个更适合数据分析? R语言和Python都是非常适合数据分析领域的编程语言,那么这两门语言哪个更合适呢?我们一起来分析一下吧. Python与R语言的共同点: Python和R在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的 ... 【视频】Python和R语言使用指数加权平均(EWMA),ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列 原文链接:http://tecdat.cn/?p=21773 视频: 在Python和R语言中建立EWMA,ARIMA模型预测时间序列 概述 学习创建时间序列预测的步骤 关注Dickey-Fuller ... R语言区间数据回归分析 原文链接http://tecdat.cn/?p=14850 回归分析是一种十分常见的数据分析方法,通过观测数据确定变量间的相互关系.传统回归分析以点数据为研究对象,预测结果也是点数据,而真实数据往往在 ... R语言高维数据惩罚回归方法:主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据(含练习题) 原文链接:http://tecdat.cn/?p=23378 1 介绍 在本文中,我们将研究以下主题 证明为什么低维预测模型在高维中会失败. 进行主成分回归(PCR). 使用glmnet()进行岭回归 ... R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析:颗粒物2.5(PM2.5)和空气质量指数(AQI) 原文链接:http://tecdat.cn/?p=23800 介绍 由于空气污染对公众健康的不利影响,人们一直非常关注.世界各国的环境部门都通过各种方法(例如地面观测网络)来监测和评估空气污染问题.全 ...