विषय
- आर और पायथन क्या हैं?
- कैसे वे अन्य भाषाओं से अलग हैं
- क्यों वे डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है
- नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
- क्या फायदे हैं?
- आर और पायथन के लिए मामलों का उपयोग करें
- डेटा साइंस में आर एंड पायथन का भविष्य
- निष्कर्ष
स्रोत: Drx / Dreamstime.com
ले जाओ:
डेटा साइंस में आर और पायथन दोनों ही बेहद उपयोगी हैं, और किस भाषा का उपयोग करना है यह काफी हद तक उपयोगकर्ता की जरूरतों के हिसाब से तय किया जा सकता है।
इस विषय पर बहुत गर्म बहस चल रही है कि डेटा विज्ञान के लिए कौन सी भाषा अधिक उपयुक्त है: आर या पायथन। जवाब दोनों है। आर और पायथन की विशेषताओं की तुलना करके लोग अक्सर भ्रमित हो जाते हैं, लेकिन हमें यह समझने की आवश्यकता है कि अकेले विशेषताएँ किसी भी भाषा की उपयुक्तता को परिभाषित नहीं कर सकती हैं। R और Python दोनों की अपनी विशिष्ट विशेषताएं हैं जो डेटा साइंस और एनालिटिक्स एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त हैं। कुछ परिस्थितियाँ ऐसी हो सकती हैं जहाँ एक भाषा दूसरी की तुलना में अधिक पसंद की जाती है, लेकिन इसका यह अर्थ नहीं है कि दूसरी भाषा बेकार है। (डेटा विज्ञान के बारे में अधिक जानने के लिए, डेटा खनन और डेटा विज्ञान सीखने के लिए 7 चरण देखें।)
आर और पायथन क्या हैं?
R एक ओपन-सोर्स भाषा है जिसे 1990 के मध्य में S भाषा के रूपांतर के रूप में विकसित किया गया था। यह रॉबर्ट जेंटलमैन और रॉस इहाका द्वारा विकसित किया गया था। यह प्रोग्रामिंग अनुभव को कारगर बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया था। आजकल, इसका उपयोग अनुसंधान, उद्यम और शिक्षाविदों के लिए बड़े पैमाने पर किया जा रहा है। कई क्षेत्रों में इसके उपयोग के कारण, यह सबसे लोकप्रिय सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। यह उपयोग करने के लिए काफी सरल है, लेकिन यह प्रोग्रामिंग के लिए पूरी तरह से नए लोगों के लिए थोड़ा मुश्किल हो सकता है। हालांकि, वे इंटरनेट पर उपलब्ध विभिन्न संसाधनों से अधिक सीख सकते हैं।
1990 के दशक के शुरुआती दिनों में गुइडो वान रोसुम द्वारा पायथन बनाया गया था। यह कोडिंग में आसानी और अधिक अनुकूलन क्षमता पर केंद्रित है। पायथन का उन प्रोग्रामरों द्वारा व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है जो उन कोडों पर अधिक नियंत्रण रखना चाहते हैं जो वे तेजी से और अधिक कुशल डेटा विश्लेषण के लिए बनाते हैं। यह उनके कोड में विशेष सांख्यिकीय तकनीकों के लिए भी उपयोग किया जाता है ताकि यह और भी तेजी से काम कर सके। प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करना और सीखना बहुत आसान है। यह बहुत लचीला भी है और इसका उपयोग यह बनाने के लिए किया जा सकता है कि उपयोगकर्ता वास्तव में क्या बनाना चाहता है।
कैसे वे अन्य भाषाओं से अलग हैं
डेटा विश्लेषण का काम बहुत महत्वपूर्ण है और प्रक्रिया लचीली होनी चाहिए। इसके लिए, प्रक्रिया बहुत इंटरैक्टिव होनी चाहिए ताकि यह कुशल बनी रहे। हालाँकि, भाषा भी बहुत लचीली, इंटरैक्टिव और उपयोग में आसान होनी चाहिए। R एक बहुत ही लचीली भाषा है। हालांकि अन्य भाषाएं किसी सटीक उद्देश्य के लिए उपयोग की जाती हैं और किसी अन्य चीज के लिए काम नहीं कर सकती हैं, आर वास्तव में कई उद्देश्यों के लिए काम कर सकता है, विशेष रूप से वैज्ञानिक क्षेत्रों में।
एक और बात जो अन्य सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषाओं से आर को अलग करती है वह है इसकी अन्तरक्रियाशीलता। आर में एक बहुत शक्तिशाली तंत्र है जिसका उपयोग डेटा संरचनाओं को जल्दी से बनाने के लिए किया जा सकता है। Ual प्रोग्रामिंग भाषाओं के विपरीत, R एक बहुत शक्तिशाली ग्राफिक्स माध्यम भी है; ग्राफिक्स बहुत उपयोगी हैं, विशेष रूप से सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में। आर का उपयोग कई अलग-अलग प्रकार के रेखांकन आसानी से करने के लिए किया जा सकता है।
पायथन भी डेटा विश्लेषण के लिए एक उत्कृष्ट पसंद है। पर्ल या रूबी जैसी भाषाओं की तुलना में यह बहुत अनुकूलनीय है, क्योंकि इसे मॉड्यूल के उपयोग द्वारा अनुकूलित किया जा सकता है। इसकी कई विशेषताएं भी हैं। यह एक चित्रमय भाषा भी है, जो इसे दृश्य पुस्तकालयों की अनुमति देती है और यह आसानी से रेखांकन और सांख्यिकीय डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। एक और चीज जो इसे अन्य भाषाओं से अलग करती है, वह है इसका आसान-से-उपयोग वाला वाक्य-विन्यास। (प्रोग्रामिंग भाषाओं पर अधिक जानकारी के लिए, स्क्रिप्टिंग भाषाएँ 101 देखें।)
क्यों वे डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है
डेटा विज्ञान आजकल विज्ञान के सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में से एक है। इसके बिना, किसी भी चीज़ की भविष्यवाणी करना लगभग असंभव है, और सटीक भविष्यवाणी आज के समाज का आधार है। इस प्रकार, डेटा विश्लेषण के लिए सर्वोत्तम उपकरणों की आवश्यकता होती है, जो डेटा विज्ञान का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।
आर और पायथन दोनों में कई विशेषताएं हैं जो उन्हें डेटा विज्ञान के लिए उपयुक्त बनाती हैं। हालाँकि, जो आपको उपयोग करना चाहिए वह पूरी तरह से आपकी अपनी पसंद पर निर्भर करता है। आर डेटा के चित्रमय प्रतिनिधित्व के लिए एकदम सही है और पायथन का उपयोग करना बेहद आसान है।
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जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार नहीं कर सकते हैं।
क्या फायदे हैं?
आर और पायथन दोनों के कई फायदे हैं। इन दोनों भाषाओं में से एक सबसे बड़ा लाभ उनकी चित्रमय दृश्य प्रणाली है। आर googleVis, ggvis और rCharts जैसे कई पेशेवर-ग्रेड विज़ुअलाइज़ेशन पैकेजों का समर्थन करता है। इन पैकेजों को सांख्यिकीय डेटा का सही चित्रमय प्रतिनिधित्व करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। पायथन में कई शक्तिशाली दृश्य पुस्तकालय भी हैं जैसे कि पायल, सीबोर्न और बोकेह।
एक चीज जो R को इतना उपयोगी बनाती है वह है उसका पारिस्थितिकी तंत्र। इन दोनों भाषाओं में एक कभी-सक्रिय समुदाय है जो हमेशा मदद करने के लिए खुश है, और नई सुविधाओं और प्रौद्योगिकियों को समायोजित करने के लिए इन दोनों भाषाओं को लगातार अपडेट किया जा रहा है। ये भाषाएं बहुउद्देशीय उपकरण हैं जिन्हें सीखना बहुत आसान है।
आर और पायथन के लिए मामलों का उपयोग करें
डेटा विश्लेषण के लिए आर और पायथन दोनों के कई उपयोग के मामले हैं। उदाहरण के लिए, पूर्वानुमानWatch.com विभिन्न मौसम पूर्वानुमान साइटों से डेटा एकत्र करता है और उनकी सटीकता के अनुसार साइटों को रेट करता है। यह बेहतर मौसम पूर्वानुमान की अनुमति देता है और मौसम के पूर्वानुमान को दूसरों के साथ अपनी सटीकता की तुलना करने की अनुमति देता है। इस सेवा के प्रत्येक घटक के लिए इसकी लचीलेपन के कारण अजगर का उपयोग किया गया था, जो कई मानक पुस्तकालयों का उपयोग करने की क्षमता से आता है।
पायथन का एक अन्य उपयोग मामला यह है कि इसका उपयोग EZTrip.com और Gusto.com के लिए सोशल नेटवर्क को शक्ति प्रदान करने के लिए किया गया था। उन्हें अपने ऑनलाइन बुकिंग सिस्टम में सुधार करते हुए अपने ग्राहकों को यात्रा पर रिपोर्ट करने में मदद करने के लिए एक प्रणाली की आवश्यकता थी। जबकि उनकी मौजूदा बुकिंग प्रणाली पहले से ही काफी अच्छी तरह से काम कर रही है, यह कई अनुरोधों को कुशलता से संभाल नहीं सकता है। हालांकि, चूंकि पायथन का उपयोग किया गया था, इसलिए बेहतर डेटा विश्लेषण और प्रबंधन सुविधाओं के कारण यह बहुत तेज हो गया। इसने उन्हें उपयोगकर्ता के प्रश्नों के आधार पर एक बेहतर उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस बनाने में मदद की।
R का उपयोग सोशल नेटवर्किंग साइट्स और क्राउडफंडिंग साइट्स जैसे कई स्थानों पर भी किया जा रहा है। R की विज़ुअलाइज़ेशन क्षमता इसे कई डेटा एनालिटिक्स संगठनों की पसंदीदा बना रही है। R वर्तमान में ANZ बैंक में क्रेडिट के जोखिमों के विश्लेषण के लिए उपयोग किया जा रहा है। बड़ी संख्या में स्टेटस अपडेट का विश्लेषण करने के लिए R का उपयोग कर रहा है।
डेटा साइंस में आर एंड पायथन का भविष्य
आर और पायथन का डेटा साइंस में बहुत उज्ज्वल भविष्य होने जा रहा है। ये दोनों ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग भाषाएं बहुत शक्तिशाली हैं और एक सक्रिय समुदाय द्वारा नियमित रूप से विकसित और अद्यतन की जा रही हैं। हजारों संगठन, दोनों नए और पुराने, जल्दी से इन समाधानों की ओर रुख कर रहे हैं क्योंकि वे स्वतंत्र और बहुत अनुकूलन योग्य हैं। ये डेटा साइंस में इस्तेमाल होने वाली अन्य भाषाओं को उग्र गति से बदल रहे हैं।
निष्कर्ष
कई डेटा वैज्ञानिकों को आश्चर्य है कि डेटा विश्लेषण, आर या पायथन के लिए कौन सी भाषा बेहतर है। ये दोनों प्रोग्रामिंग भाषाएं बहुत लोकप्रिय हैं और अपने अपने क्षेत्रों में मजबूत हैं। उनके पास अपने स्वयं के पेशेवरों और विपक्ष हैं, इसलिए लोगों को यह तय करना होगा कि अपने डेटा से सर्वश्रेष्ठ प्राप्त करने के लिए किसे चुनना है। हालांकि, वे इस तथ्य को भूल जाते हैं कि दोनों का उपयोग आसानी से डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है।