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為何還在浪費時間?Python與R語言的數(shù)據(jù)科學之爭

開發(fā) 前端
對于數(shù)據(jù)科學初學者來說,實干才是硬道理。所以我們只需選擇其中一種語言,并重點完成一些項目,接著便可品嘗勝利的果實。這就是最快的學習方式。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號“讀芯術”(ID:AI_Discovery)。

對于數(shù)據(jù)科學初學者來說,實干才是硬道理。所以我們只需選擇其中一種語言,并重點完成一些項目,接著便可品嘗勝利的果實。這就是最快的學習方式。

筆者雖然很想直接推薦Python(筆者主要使用Python,不過也的確掌握一些R語言的工作知識),但還是想為初學者公正地評估一下這兩種語言的有效性。這主要是因為選擇哪種語言取決于你自己的具體情況。

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你為什么想學習?

必須考慮的因素是:你想要學習的原因。例如,如果你是一個訓練有素的生物學家,想學習一些編程技能以便更好地理解你的數(shù)據(jù)集,或者你熟悉其他科學編程語言,比如MATLAB,那么你應該考慮在YouTube上看一些R語言的教程,因為它對你來說比Python更簡單、更直觀。

或者,如果你是精通C/C++和Java等語言的軟件工程師,并且準備轉(zhuǎn)攻數(shù)據(jù)科學,Python將是適合你的一種語言。與大多數(shù)其他流行的編程語言一樣,Python是一種面向?qū)ο缶幊?OOP)語言,它可能比R語言更直觀。

又或者,也許你最近一直在閱讀數(shù)據(jù)科學這一迷人領域的相關文獻,并想涉足其中,在這種情況下,這兩種語言都是不錯的選擇。因此,比起學習的理由這一因素,選擇哪種語言將更多地取決于其他因素。

你是否有精通該語言的朋友或同事?

如果你正在學習一門新語言,那么獲得社區(qū)的支持將會是一個巨大的優(yōu)勢。從社區(qū)獲得幫助是程序員的一項非常重要的技能。

作為一名初學者,學習如何獲得幫助有些棘手,很少有網(wǎng)絡資源來教會人們?nèi)绾螐纳鐓^(qū)獲得幫助。具備敏銳的直覺,并且知道當代碼出錯時應該詢問些什么是非常重要的。

如果你認識一個精通Python的人,或者你實驗室的另一個研究人員一直在研究R語言,那么你最好學習他們擅長的語言,因為這樣你就可以在遇到困難時隨時向他們求助。

你是只對統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分析感興趣,還是想學習其他領域,如機器學習和人工智能?

在應用層面上,Python和R語言的一個顯著區(qū)別在于前者用途更廣泛。Python是一種成熟的編程語言,這意味著你只用Python便可以收集、存儲、分析和可視化數(shù)據(jù),同時還可以創(chuàng)建機器學習工作管道并將其部署至生產(chǎn)或網(wǎng)站中。

另一方面,R語言則是只用于統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分析,它的圖表要比Python的更美觀且個性化。R語言使用圖形語法(Grammar ofGraphics)的方式可視化其ggPlot2庫中的數(shù)據(jù),這提供了Python所缺乏的大量直觀的個性化設置。

或許這樣說有些籠統(tǒng),但如果你想成為一名數(shù)據(jù)分析師,R語言應該是你的首選。如果你想成為一名數(shù)據(jù)科學家,Python則是更好的選擇。這便是泛化與專業(yè)化的兩難選擇。

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圖源:unsplash

作為一個在過去十年間興起的領域,數(shù)據(jù)科學的進化日新月異。但不變的是越來越多的數(shù)據(jù)管道每天都在被自動化。

具備數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)可視化、機器學習工程、云服務集成和模型部署等多種技能的員工,總是比那些只專注于數(shù)據(jù)科學工作流程這一個方面的員工更受歡迎。該領域的發(fā)展已經(jīng)在很大程度上實現(xiàn)自動化,只有編程技能出色的員工才能不被機器所取而代之。除非你極其擅長該領域,否則僅僅專注于構建優(yōu)秀的機器學習模型在未來是行不通的。

目前的業(yè)內(nèi)形勢是:有太多初學者水平的求職者,能力雖然“較為”出色,而初工作經(jīng)驗則寥寥無幾。對于那些略微高級的工作崗位來說,則沒有足夠多的經(jīng)驗豐富或技術對口的工作者。為了能夠在工作中更上一層樓,你將需要去理解并實踐工作流的其它階段,為何不讓自己的成功概率最大化?

如果你依舊舉棋不定,筆者建議最好是現(xiàn)在就選擇Python并開始學習。在你掌握了與之相關的工作知識之后,還可以學習R語言的基礎知識。但如果你實在用不慣Python,那么接下來該做什么就無需筆者多費口舌了。

作為初學者,你的首要任務應該是了解數(shù)據(jù)科學的核心概念,并首先了解如何將這些概念應用于實際場景。對于那些沒有編程或計算機科學背景知識的人來說,配置編程環(huán)境可能是件難事。然而,比起Python,配置環(huán)境并開始學習R語言的體驗可能會更加流暢友好。

有太多人只是沉溺于成為一名數(shù)據(jù)科學家的空想,而真正腳踏實地采取行動的人卻遠遠不夠。所以,是時候開始你的數(shù)據(jù)科學之旅了。

 

責任編輯:趙寧寧 來源: 讀芯術
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