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在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域,為什么 Python 比 R 更好?

新聞 前端 大數(shù)據(jù)
經(jīng)常有讀者問我們,在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域里,到底是該選 Python 呢,還是選 R 更好?誠然,對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家來說,R 和 Python 都很重要。

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經(jīng)常有讀者問我們,在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域里,到底是該選 Python 呢,還是選 R 更好?誠然,對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家來說,R 和 Python 都很重要。但是對(duì)于一個(gè)新人數(shù)據(jù)科學(xué)家來說,又該如何取舍呢?同時(shí)學(xué)習(xí) Python 和 R 也有些不切實(shí)際。作者 Tom Waterman 作為過來人,他是先學(xué)了 R,后來才學(xué)的 Python,他給我們列出了為什么 Python 比 R 更適合數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的四大理由。InfoQ 中文站翻譯并分享給大家。

我認(rèn)為,在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域,Python 比 R 更合適的理由主要有四個(gè)。

新人數(shù)據(jù)科學(xué)家都面臨著一個(gè)問題,而這個(gè)問題非常重要:我是應(yīng)該學(xué)習(xí) Python 呢,還是學(xué)習(xí) R?

問得好!這個(gè)問題真的非常重要。因?yàn)椋?ldquo;男怕入錯(cuò)行,女怕嫁錯(cuò)郎”,要知道,學(xué)習(xí)第一門編程語言是需要耗費(fèi)數(shù)百個(gè)小時(shí)的。試圖都學(xué)這兩門編程語言是不切實(shí)際的,特別是當(dāng)你剛剛開始職業(yè)生涯的時(shí)候。

那么,你應(yīng)該做出怎樣的選擇呢?

根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn),如果你選擇了 Python,我相信,你的職業(yè)生涯將會(huì)因此受益良多。

在我看來,對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)這一職業(yè)來說,Python 是更好的選擇,尤其是如果你剛剛起步的話。

我將給出四個(gè)理由,來說明為什么我認(rèn)為 Python 對(duì)你職業(yè)來說是更好的選擇,但我也要澄清一點(diǎn):我并不認(rèn)為 R 是一個(gè)糟糕的選擇。

選擇 R 并不會(huì)對(duì)你的工作機(jī)會(huì)產(chǎn)生什么負(fù)面影響,而是要取決于你的團(tuán)隊(duì),你甚至有可能會(huì)被要求學(xué)習(xí) R。事實(shí)上,F(xiàn)acebook 將 R 作為內(nèi)部調(diào)查工具的分析組件,而我們所有的數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施都支持這門語言。

也就是說,我相信,如果你學(xué)習(xí) Python 的話,你將會(huì)更快地成為一名實(shí)踐數(shù)據(jù)科學(xué)家,而且還能夠更好地在統(tǒng)計(jì)建模之外的重要領(lǐng)域?yàn)槟愕膱F(tuán)隊(duì)做出貢獻(xiàn)。

因此,學(xué)習(xí) Python 將會(huì)使你能夠?yàn)楣編砀蟮挠绊懥Γ愕穆殬I(yè)生涯也將因此碩果累累。

理由一:無論如何,你可能得學(xué)習(xí) Python

大多數(shù)公司要求他們的數(shù)據(jù)科學(xué)家所做的并不僅僅是預(yù)測建模(即機(jī)器學(xué)習(xí))。至少,你可能需要維護(hù)為模型提供數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管道,而這些數(shù)據(jù)管道很可能就是用 Python 構(gòu)建的。

目前,管道的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)是基于 Python 的 Airflow,而在 Facebook 上,我們使用的內(nèi)部 Python 工具基本上也是相同的。

事實(shí)上,據(jù)我估計(jì),在 Facebook,我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家 100% 都會(huì)在每周使用 Python,而積極使用 R 的人可能只有 10% 左右。

因此,對(duì)你來說,如果選擇 Python 的話,可能會(huì)更有效率:雖然你一旦找到工作就可以避開 R,但不太可能會(huì)繞開 Python。

理由二:Python 更容易學(xué)習(xí)

要知道,成為可雇傭的人所需的時(shí)間非常重要,尤其是如果你是在大學(xué)以外的地方自學(xué)的話。

Python 以易學(xué)而聞名。在學(xué)過 Python 和 R 之后(雖然我對(duì) Python 方面更深入),我認(rèn)為,Python 的聲譽(yù)是當(dāng)之無愧的。

當(dāng)你開始使用統(tǒng)計(jì)建模之外的語言特性時(shí),Python 易學(xué)所帶來的好處尤為明顯。這些特性包括將項(xiàng)目打包用于分發(fā)、開發(fā)命令行界面、使用像 SQLAlchemy 這樣的對(duì)象關(guān)系映射(Object-relational mapping,ORM)為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)建模等等。

若掌握 Python,將使你更容易精通這些特性,你的職業(yè)生涯也將因此受益。

理由三:Python 的社區(qū)更龐大

Python 是世界上最流行的編程語言之一,在 Stack overflow、Kaggle 甚至 Mediun 等網(wǎng)站都有龐大的社區(qū)。

因此,當(dāng)你不可避免地遇到連自己也無法解決的問題時(shí),你更有可能找到那些在你之前遇到過這個(gè)問題、尋求過幫助并得到解決方案的人。

這意味著你將花費(fèi)更少的時(shí)間來調(diào)試與系統(tǒng)的兼容性問題,而將更多的時(shí)間用于交付可為公司帶來影響的代碼。

理由四:使用 Python 部署模型更容易

最后,在職業(yè)生涯中,你可能會(huì)達(dá)到這樣的一個(gè)階段:你希望能夠?qū)⒛P蛯?shí)時(shí)提供給任何一個(gè)最終用戶。要解決這個(gè)問題,你需要構(gòu)建一個(gè)基于 REST 的 Web 應(yīng)用程序,使用 Python 的話,這件事就會(huì)變得很容易。

實(shí)際上,Python 擁有一些世界上最流行的 Web 應(yīng)用程序框架,即 Django 和 Flask。你公司的內(nèi)部部署工具更有可能就支持這些框架,而且相對(duì)來說不太可能會(huì)支持 R。

這些框架的流行也意味著它們得到了平臺(tái)即服務(wù)提供商(如 Heroku、Amazon Lightsail 等)的良好支持。有了這些框架,你將能夠在線發(fā)布你的個(gè)人項(xiàng)目,而所需的工作量僅相當(dāng)于在 R 中部署相同項(xiàng)目所需工作量的一小部分。

最重要的是,如果你足夠幸運(yùn),你的公司在自己的產(chǎn)品中已經(jīng)使用了 Python 框架,那么學(xué)習(xí) Python 就意味著你將有足夠的危機(jī)感,連接你自己的應(yīng)用內(nèi)跟蹤。若能夠自主為你的模型捕獲更多的特性,將會(huì)對(duì)你所能夠帶來的影響產(chǎn)生顯著的效果。

當(dāng)然,所有的決策都是需要權(quán)衡取舍的,選擇學(xué)習(xí) Python 而不是 R 也沒有什么不同。盡管我個(gè)人認(rèn)為 Python 對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)來說是更好的選擇,但 Python 的缺點(diǎn)也同樣值得考慮。

對(duì)我來說,Python 最大的缺點(diǎn)就是沒有與 RStudio 相當(dāng)?shù)墓ぞ摺ython 最有可比性的是 Jupyter Notebook,但我個(gè)人覺得 RStuduo 更好一些,因?yàn)樗哂袛?shù)據(jù)探索的功能。

作者注: 在寫完本文后,Marcelo Garcia 指出可以使用免費(fèi)的 Spyder 包作為 RStudio 的 Python 替代方案。但作者還沒有機(jī)會(huì)嘗試 Spyder,但是看起來很棒!

R 在學(xué)術(shù)界也非常流行,因此,R 中軟件包的文檔更有可能是直接引用學(xué)術(shù)研究。這些文檔對(duì)于從事研究“前沿”工作的數(shù)據(jù)科學(xué)家來說非常有用。

但我并不認(rèn)為 RStudio 的缺乏,就能足以否定 Python 的相對(duì)優(yōu)勢。而且,在數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)術(shù)界從業(yè)者也少得多,這使得 R 的研究相關(guān)優(yōu)勢對(duì)大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家來說不那么重要了。

因此,盡管 R 有很多優(yōu)點(diǎn),但我相信如果你選擇學(xué)習(xí) Python,你的職業(yè)生涯將會(huì)受益匪淺。

最后,我認(rèn)為值得一提的是,我并不認(rèn)為學(xué)習(xí) R 就是個(gè)糟糕的選擇,只不過 Python 更可能是你職業(yè)生涯中的一個(gè)更好的選擇而已。要根據(jù)你的具體情況,學(xué)習(xí) R 對(duì)你來說也有可能更有意義。

不管你選擇學(xué)習(xí)哪種語言,你都不應(yīng)該覺得你永遠(yuǎn)不能改變主意。要知道,所有的編程語言的相似之處可要遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于不同之處:學(xué)習(xí)第二門編程語言要比第一門編程語言容易得多。

實(shí)際上,我恰恰選擇的就是先學(xué)習(xí) R 的!因此,就算我現(xiàn)在建議將 Python 作為你職業(yè)生涯的更好選擇,但我也很難對(duì) R 發(fā)出太過強(qiáng)烈的警告。

作者介紹:

Tom Waterman,F(xiàn)acebook 數(shù)據(jù)科學(xué)家。

 

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: AI前線
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