fbpx

Fresher mới vào ngành Data nên học R hay Python?

Với sự phát triển vượt bậc về tầm quan trọng của khoa học dữ liệu trong ngành công nghiệp phần mềm, hai ngôn ngữ R và Ngôn ngữ Python đã trở nên cực kỳ nổi tiếng vì độ ứng dụng phổ biến của chúng

Cùng Palos so sánh hai loại ngôn ngữ lập trình này để cũng khám phá đâu sẽ là hướng đi đúng đắn cho người mới bắt đầu.

1. Giới thiệu về R và Python

R là một ngôn ngữ kịch bản mạnh mẽ và rất linh hoạt với cộng đồng tài nguyên và ngân hàng tài nguyên sôi động trong khi Python là ngôn ngữ hướng đối tượng được sử dụng rộng rãi, dễ học và dễ gỡ lỗi.

R được coi là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho bất kỳ nhà thống kê nào vì nó sở hữu một danh mục lớn các phương pháp thống kê và đồ họa.

R hay Python tốt hơn cho khoa học dữ liệu? Tại sao nên chọn cả hai?
R và Python

Mặt khác, Python có thể thực hiện khá nhiều công việc tương tự như R nhưng nó được các nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà phân tích dữ liệu ưa thích vì tính đơn giản và hiệu suất cao của nó.

2. So sánh các yếu tố giữa R là Python

So sánh R và Python
So sánh các yếu tố giữa R và Python

R được giới thiệu để phân tích dữ liệu trong khi Python được phát triển như một ngôn ngữ có mục đích chung.

R chủ yếu được yêu thích sử dụng để phân tích và khám phá các bộ dữ liệu trong khi Python thích hợp cho thao tác dữ liệu và các tác vụ lặp đi lặp lại.

3. So sánh tính dễ học của R và Python

R khó học cho người mới bắt đầu
R khó học cho người mới bắt đầu
This image has an empty alt attribute; its file name is image-1024x536.jpeg
Python rất dễ học với người mới bắt đầu

R có một đường cong học tập dốc và những người có ít hoặc không có kinh nghiệm về lập trình sẽ thấy khó học ngay từ đầu. Tuy nhiên, một khi bạn nắm được ngôn ngữ, điều đó không khó hiểu. 

Python là ngôn ngữ nhấn mạnh vào năng suất và khả năng đọc code khiến nó trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình đơn giản nhất. Nó được yêu thích cũng vì dễ học và dễ hiểu.

4. So sánh tốc độ mã hóa của R và Python

Lập trình viên sử dụng R có tốc độ mã hóa chậm
Lập trình viên sử dụng R có tốc độ mã hóa chậm
Lập trình viên sử dụng Python có tốc độ mã hóa cao

R là ngôn ngữ lập trình cấp thấp (low – level) do đó nó cần code dài hơn kể cả các thủ tục đơn giản. Đây là một lý do khiến tốc độ giảm.

Python là ngôn ngữ lập trình cấp cao (high – level) và nó là lựa chọn để xây dựng các ứng dụng quan trọng nhưng cần nhanh.

5. Hiệu suất của R so với Python

So sánh hiệu suất của R so với Python
So sánh hiệu suất của R so với Python

Theo thử nghiệm trên Data Science Plus, đối với vòng lặp for nhỏ hơn 1000 lần. Python nhanh hơn so với R, số vòng lặp nhỏ hơn 100, Python nhanh hơn R tới 8 lần.

Tuy nhiên, đối với vòng lặp lớn hơn 1000 lần. R đánh bại Python một cách tuyệt đối.

Hiệu suất là một lợi thế của Ngôn ngữ lập trình bậc thấp. Khi dữ liệu khổng lồ, phức tạp R có lợi thế hơn hẳn Python.

6. Khả năng xử lý dữ liệu của R và Python

R

R thuận tiện cho việc phân tích do số lượng lớn các package, các thử nghiệm có thể sử dụng dễ dàng và lợi thế của việc sử dụng các công thức.

Nhưng nó cũng có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu cơ bản mà không cần cài đặt bất kỳ package nào.

Python

Các Python package để phân tích dữ liệu là một vấn đề nhưng điều này đã được cải thiện với các phiên bản gần đây.

Numpy và Pandas được sử dụng để phân tích dữ liệu trong Python. Nó cũng thích hợp cho tính toán song song.

7. So sánh khả năng Đồ họa và Trực quan hóa dữ liệu

R

Dữ liệu trực quan sẽ dễ hiểu hơn, có giá trị và hiệu quả hơn so với các dữ liệu thô. R bao gồm nhiều package cung cấp khả năng đồ họa tiên tiến.

Python

Trực quan hóa rất quan trọng trong khi chọn phần mềm phân tích dữ liệu và Python có một số thư viện trực quan rất tuyệt vời. Nó có số lượng thư viện nhiều hơn nhưng chúng phức tạp hơn và cho kết quả gọn gàng.

8. So sánh tính linh hoạt của R với Python

R

Rất dễ dàng để sử dụng các công thức phức tạp trong R và các bài kiểm tra và mô hình thống kê có sẵn, dễ dàng sử dụng.

Python

Python là một ngôn ngữ linh hoạt nếu xây dựng ứng dụng / trang web từ đầu. Nó cũng được sử dụng để viết kịch bản một trang web hoặc các ứng dụng khác.

9. So sánh mức độ phổ biến của R với Python

Python phổ biến hơn R rất nhiều

Python phổ biến hơn R rất nhiều

Bây giờ nếu chúng ta nhìn vào mức độ phổ biến của cả hai ngôn ngữ, chúng bắt đầu từ cùng cấp một thập kỷ trước nhưng Python đã chứng kiến ​​sự tăng trưởng lớn về mức độ phổ biến và được xếp hạng thứ 4, R thì chỉ xếp hạng thứ 14 (Theo TIOBE Index)

Các công ty phần mềm đang nghiêng về các công nghệ như Học máy, Trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu lớn giải thích sự tăng trưởng về nhu cầu tuyển dụng lập trình viên Python.

Mặc dù, cả hai ngôn ngữ đều có thể được sử dụng để thống kê và phân tích, Python có lợi thế hơn một chút so với ngôn ngữ khác do tính đơn giản của nó và xếp hạng cao hơn trong các xu hướng công việc.

Vậy, cuối cùng thì nên học R hay Python?

Nếu bạn là người mới bắt đầu và muốn xây dựng ứng dụng với ngôn ngữ chính nào đó thì bạn nên học Python. Cả hai ngôn ngữ này đều mạnh mẽ trong thế giới khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Nhưng thực sự, Python nổi lên như một người chiến thắng trong số hai người vì sự phổ biến và cực kỳ đơn giản trong lập trình.

ĐĂNG KÝ NGAY khóa học DATA ANALYTICS tại Palos để ứng dụng thành thạo ngôn ngữ lập trình Python vào giải quyết các bài toán dữ liệu cụ thể của doanh nghiệp

Bài viết liên quan

Chia sẻ ngay

Share on facebook
Share on linkedin

Đăng kí nhận thông tin hữu ích mỗi tuần từ Palos

Bạn đã đăng ký thành công!

Chúng mình sẽ liên hệ lại trong thời gian sớm nhất.
Nhận thêm thông tin bổ ích về ngành