データサイエンスにおけるRとPython

データサイエンスの概要

データのセットで作業するときは、そのデータセットにさまざまな統計関数を適用します。これらの関数は、記述統計、統計テスト、プロット関数などの広範な調査に使用されます。データサイエンスは、実際には、分析的に複雑な問題を解決するためのアルゴリズム開発、データ推論、およびテクノロジーの学際的な調査です。データサイエンスの中核には、データがあります。

Pythonでは、Pandasはデータ分析ライブラリの1つであり、Excelスプレッドシート、CSV、およびその他のデータソースからデータをインポートするために使用されます。

Rの概要

Rはオープンソース言語です。この言語は、よりユーザーフレンドリーな環境を開発し、データ分析、統計、およびグラフィカルモデルを実行するためのより良い方法を提供するのに役立つため、非常に人気があります。それが開発されたとき、当時、この言語は学術および研究分野でのみ使用されていました。しかし、今日では、エンタープライズの世界でもそれが使用されています。現在、Rは企業の世界で最も急速に成長している統計言語の1つです。

データサイエンスの専門分野：

Rは巨大なコミュニティに属しています。このコミュニティは、メーリングリスト、ユーザー提供のドキュメント、および非常にアクティブなStackOverflowグループを通じてサポートを提供します。 CRANは、ユーザーが簡単に貢献できる厳選されたRパッケージの巨大なリポジトリです。 R関数とデータのコレクションです。すべてを最初から開発する必要なしに、最新の技術と機能を簡単に開発できます。

機能

Rには、データ分析のための多くの組み込み関数があります。 R言語は、主に統計およびデータ分析の目的に適用できます。 Rにはデフォルトで多くのツールがあり、データ分析関連の研究開発に非常に不可欠です。

アプリケーションの主要ドメイン

データ分析の場合、データの視覚化は非常に重要な部分です。Rはggplot2、ggvis、latticeなどの多くのパッケージを提供しているため、これらの実装を容易にするのに非常に役立ちます。

パッケージの可用性：

Rには、データサイエンス関連のアプリケーションを実装するための多くのパッケージがあります。膨大な数のパッケージが利用できるようになったため、Rは最も機知に富み、用途も広くなっています。

Rの使用時期と使用方法

データ分析タスクでスタンドアロンコンピューティングまたは個々のサーバーでの分析が必要な場合、そのような状況ではRが使用されます。この言語は探索的作業に非常に役立ち、あらゆるタイプのデータ分析を処理でき、問題に対する大きな解決策を実現で​​きます。

アプリケーション

R言語は、主にデータサイエンス環境に適用できます。

Python

Pythonの概要

Pythonは非常に柔軟な言語であり、何か斬新なことをするのは素晴らしいことであり、主に読みやすさとシンプルさに焦点を当てています。 Pythonには、データサイエンス関連のアプリケーションのさまざまな分野で機能する多くのパッケージがあります。

データサイエンスの専門分野

データセット内の外れ値を見つけるにはPythonとRの両方が適していますが、データセットをアップロードして外れ値を見つけるためのWebサービスの場合は、Pythonの方が優れています。

機能

Pythonは汎用プログラミング言語であるため、ほとんどのデータ分析機能を利用できます。

アプリケーションの主要ドメイン-

Pythonは、Lasagne、Caffe、Keras、Mxnet、OpenNN、Tensorフローなどのパッケージも提供します。このパッケージを使用すると、Pythonではるかにシンプルなディープニューラルネットワークを開発できます。

パッケージの可用性

Pythonには、PandasやScikitと同様に、データ分析用のパッケージがほとんどありません。しかし、それは目標を達成するのを非常に簡単にします。

Pythonをいつどのように使用するか

データ分析タスクをWebアプリと統合する必要がある場合、または統計コードを本番データベースに組み込む必要がある場合は、そのような状況でPythonが使用されます。これは、本番環境で使用するアルゴリズムを実装するための非常に人気のあるツールです。

アプリケーション

Pythonは、-

• コンピュータービジョンの実行（顔検出や色検出などの機能）
• ゲームを開発する
• 機械学習を行う（コンピューターに学習能力を与える）
• ウェブサイトを構築する
• ロボット工学を有効にする
• スクリプトを実行する
• Webブラウザを自動化する
• 科学計算を実行する
• データ分析を実行する
• Webスクレイピングを実行する（Webサイトからデータを収集する）
• 人工知能を構築する