So sánh sự khác biệt giữa Python và R. Ngôn ngữ nào phù hợp với bạn?

Mặc dù R vs Python phổ biến cho một mục đích tương tự, tức là phân tích dữ liệu và học máy. Cả hai ngôn ngữ đều có các tính năng khác nhau. Mỗi ngôn ngữ cung cấp những ưu và nhược điểm khác nhau.

Ngày nay, cả R vs Python đều là những lựa chọn phổ biến trên thị trường. Chúng ta hãy cùng thảo luận về sự khác biệt chính giữa Lập trình R và Python để biết cái nào là tốt nhất và phù hợp với bạn hơn nhé!

Đầu tiên, R tập trung vào ngôn ngữ mã hóa được xây dựng chỉ để thống kê và phân tích dữ liệu, trong khi Python có tính linh hoạt với các gói để điều chỉnh dữ liệu.

Python là một ngôn ngữ đa mục đích, giống như C ++ và Java, với cú pháp dễ đọc, dễ học. Các lập trình viên sử dụng Python để đi sâu vào phân tích dữ liệu hoặc sử dụng học máy trong các môi trường sản xuất mở rộng. Ví dụ: bạn có thể sử dụng Python để xây dựng tính năng nhận dạng khuôn mặt vào API di động của mình hoặc để phát triển ứng dụng học máy.

Mặt khác, R được xây dựng bởi các nhà thống kê và tập trung nhiều vào các mô hình thống kê và phân tích chuyên biệt. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng R để phân tích thống kê chuyên sâu, chỉ được hỗ trợ bởi một vài dòng mã và hình ảnh hóa dữ liệu đẹp mắt. Ví dụ: bạn có thể sử dụng R để phân tích hành vi của khách hàng hoặc nghiên cứu bộ gen.

Chúng ta hãy xem xét một số điểm khác biệt chính:

1. Tốc độ và Hiệu suất: Mặc dù cả hai ngôn ngữ đều được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn. Nhưng về mặt hiệu suất, Python là một lựa chọn tốt hơn để xây dựng các ứng dụng một cách nhanh chóng. R chậm hơn một chút so với Python nhưng vẫn đủ nhanh để xử lý các hoạt động dữ liệu lớn.

2. Trực quan hóa dữ liệu: Mặc dù trực quan hóa không phải là thế mạnh trong Python, nhưng bạn có thể sử dụng thư viện Matplotlib để tạo các đồ thị và biểu đồ cơ bản. Thêm vào đó, thư viện Seaborn cho phép bạn vẽ đồ họa thống kê hấp dẫn và nhiều thông tin hơn bằng Python. Tuy nhiên, R được xây dựng để chứng minh các kết quả phân tích thống kê, với mô-đun đồ họa cơ sở cho phép bạn dễ dàng tạo các biểu đồ và đồ thị cơ bản. Bạn cũng có thể sử dụng "ggplot2" cho các biểu đồ nâng cao hơn, chẳng hạn như các biểu đồ phân tán phức tạp với các đường hồi quy.

3. Khám phá dữ liệu: Trong Python, bạn có thể khám phá dữ liệu với Pandas - thư viện phân tích dữ liệu cho Python. Bạn có thể lọc, sắp xếp và hiển thị dữ liệu chỉ trong vài giây. Mặt khác, R được tối ưu hóa để phân tích thống kê các tập dữ liệu lớn và nó cung cấp một số tùy chọn khác nhau để khám phá dữ liệu. Với R, bạn có thể xây dựng các phân phối xác suất, áp dụng các bài kiểm tra thống kê khác nhau và sử dụng các kỹ thuật máy học và khai thác dữ liệu tiêu chuẩn.

4. Tính đúng đắn của thống kê: Vì R được phát triển để thống kê dữ liệu, do đó nó cung cấp hỗ trợ và thư viện tốt hơn cho thống kê, R và các thư viện của nó thực hiện nhiều kỹ thuật thống kê và đồ họa để phân tích dữ liệu. Trong khi, Python sử dụng tốt nhất để phát triển và triển khai ứng dụng. 

5. Thu thập dữ liệu: Python hỗ trợ tất cả các loại định dạng dữ liệu, từ các tệp giá trị được phân tách bằng dấu phẩy (CSV) đến JSON có nguồn gốc từ web. Bạn cũng có thể nhập bảng SQL trực tiếp vào mã Python của mình. Khi phát triển web, Python cho phép bạn dễ dàng lấy dữ liệu từ web để xây dựng tập dữ liệu.
   

   Ngược lại, R được thiết kế để các nhà phân tích dữ liệu nhập dữ liệu từ Excel, CSV và các tệp văn bản. Các tệp được xây dựng trong Minitab hoặc ở định dạng SPSS cũng có thể được chuyển thành khung dữ liệu R. Trong khi Python linh hoạt hơn để kéo dữ liệu từ web, các gói R hiện đại như Rvest được thiết kế để tạo webscraping cơ bản.
   
   

Bảng so sánh hai phần mềm R và Python

Chúng ta cùng thảo luận về sự khác biệt lớn nhất giữa R và Python.

	R	Python
Mục đích	Phân tích dữ liệu và thống kê	Triển khai  và làm sản phẩm
Đối tượng người dùng	Học giả và R&D	Lập trình viên và kỹ sư phần mềm
Tính linh hoạt	Dễ dàng sử dụng các thư viện có sẵn	Dễ dàng xây dựng các mô hình mới từ đầu (VD: tính toán và tối ưu hóa ma trận)
Độ thông dụng	Ít thông dụng hơn Python	Độ thông dụng chỉ đứng sau ngôn ngữ C và ngôn ngữ Java
Tích hợp	Chạy cục bộ	Tích hợp với nhiều ứng dụng, phần mềm khác
Độ lớn bộ dữ liệu	Làm việc với bộ dữ liệu lớn nhưng chậm hơn Python	Có thể làm việc với bộ dữ liệu lớn hơn R
IDE	Rstudio	Syper, Jupyter Notebook
Nhiệm vụ	Dễ dàng nhận được kết quả cơ bản nhất	Phù hợp để triển khai thuật toán
Thư viện phổ biến	tydiverse, ggplot2, caret, zoo	pandas, spicy, scikit-learn, TensorFlow, caret
Ưu điểm	- Trực quan hóa có tính thẩm mỹ, đẹp mắt. - Khối lượng thư viện phong phú bao gồm cả các thư viện phục vụ mục đích thống kê. - Cộng đồng sử dụng tích cực.	- Jupyter Notebook giúp chia sẻ dữ liệu với đồng nghiệp dễ dàng. - Có khả năng tính toán và triển khai sản phẩm. - Tốc độ xử lý nhanh - Dễ học, dễ hiểu, dễ thực hành.
Nhược điểm	- Tốc độ xử lý chậm khi làm việc với dữ liệu quá lớn. - Ban đầu học sẽ gặp nhiều khó khăn.	- Ít thư viên hơn R. - Trực quan hóa còn phức tạp, không có tính thẩm mỹ.

1. Bạn có kinh nghiệm lập trình không?
   Nhờ cú pháp dễ đọc, Python có một đường cong học tập tuyến tính rất dễ tiếp cận. Nó được coi là một ngôn ngữ tốt cho các lập trình viên mới bắt đầu.
   Với R, người mới có thể chạy các tác vụ phân tích dữ liệu trong vòng vài phút. Nhưng sự phức tạp của các chức năng nâng cao trong R khiến việc phát triển chuyên môn trở nên khó khăn hơn.
2. Đồng nghiệp của bạn sử dụng gì?
   R là một công cụ thống kê được sử dụng bởi các học giả, kỹ sư và nhà khoa học mà không cần bất kỳ kỹ năng lập trình nào.
   Python là một ngôn ngữ sẵn sàng sản xuất được sử dụng trong nhiều quy trình công nghiệp, nghiên cứu và kỹ thuật.
3. Bạn đang cố gắng giải quyết những vấn đề gì?
   Lập trình R phù hợp hơn cho việc học thống kê, với các thư viện chưa từng có để khám phá và thử nghiệm dữ liệu.
   Python là lựa chọn tốt hơn cho việc học máy và các ứng dụng quy mô lớn, đặc biệt là để phân tích dữ liệu trong các ứng dụng web.
4. Biểu đồ và đồ thị quan trọng như thế nào?
   Các ứng dụng của R rất lý tưởng để hiển thị dữ liệu của bạn dưới dạng đồ họa đẹp mắt.
   Ngược lại, ứng dụng Python dễ tích hợp hơn trong môi trường kỹ thuật.

Lưu ý rằng nhiều công cụ, chẳng hạn như Microsoft Machine Learning Server, hỗ trợ cả R và Python. Đó là lý do tại sao hầu hết các tổ chức sử dụng kết hợp cả hai ngôn ngữ và cuộc tranh luận giữa R và Python là vô ích. Trên thực tế, bạn có thể tiến hành phân tích và khám phá dữ liệu giai đoạn đầu trong R và sau đó chuyển sang Python khi xuất xưởng một số sản phẩm dữ liệu.

Kết luận

Cả hai ngôn ngữ R và Python đều có ưu và nhược điểm của chúng. Python dường như phổ biến hơn một chút đối với các nhà khoa học dữ liệu, còn R được phát triển để phân tích thống kê. Trong khi Python là một ngôn ngữ có mục đích chung để phát triển ứng dụng. Cả hai ngôn ngữ đều cung cấp nhiều loại thư viện ứng dụng trong các trường hợp khác nhau. Do đó, việc lựa chọn sử dụng ngôn ngữ nào hoàn toàn phụ thuộc vào yêu cầu của người dùng.

Hy vọng bạn đã hiểu rõ và áp dụng thành công cho công việc của mình. Đừng quên theo dõi chúng mình để xem thêm các bài viết bổ ích khác nhé!