R HAY PYTHON TỐT HƠN CHO KHOA HỌC DỮ LIỆU?
Một câu hỏi thường hay đặt ra bởi nhiều nhà khoa học dữ liệu, đặc biệt là những người mới trong lĩnh vực này đó là: Python hay R tốt hơn cho khoa học dữ liệu? Thực ra còn nhiều ngôn ngữ khác cho khoa học dữ liệu như là: Java, C, Scala, Matlab, Julia,…nhưng Python và R đang dẫn đầu trong phần lớn thế giới khoa học dữ liệu.
R là gì?
R là ngôn ngữ lập trình do một nhóm các nhà thống kê đưa ra vào năm 1994 và từ đó được sử dụng rộng rãi bởi các nhà khoa học, đặc biệt là các nhà thống kê và nhà phân tích dữ liệu trên thế giới. R đặc biệt phù hợp cho thống kê, nó có rất nhiều chức năng tích hợp và thư viện bên thứ ba cho phép chúng ta làm được mọi bước của một quy trình khoa học dữ liệu.
Vì sao chọn R?
– Chức năng thống kê – Dĩ nhiên đây là thế mạnh của R. R có một số chức năng thống kê mà Python không có. Nếu công việc của bạn liên quan đến số liệu thống kê nhiều (ví dụ thống kê dữ liệu truy cập, marketing, thống kê xu hướng bán hàng, chuỗi thời gian,… ) và hơn nữa là cần có các mô hình dễ hiểu thì R có thể là lựa chọn tốt hơn.
– Khả năng biểu diễn hình ảnh – R có tính trực quan và thẩm mỹ hơn, đặc biệt với thư viện ggplot2. Nếu bạn muốn đi sâu hơn vào Business Intelligence thì R là công cụ hỗ trợ tốt.
– Tính nhất quán và ngắn gọn- R là một ngôn ngữ thuần túy, gọn, và ít cập nhật hơn
– Không cần cài đặt thư viện – R đã tích hợp sẵn rất nhiều chức năng khoa học dữ liệu. Dĩ nhiên vẫn cần cài thêm thư viện, nhưng ít hơn.
Python là gì?
Python là ngôn ngữ lập trình đa năng được phát hành vào năm 1991. Nó nhấn mạnh vào khả năng đọc mã và thường được sử dụng rộng rãi hơn, từ những nhà khoa học dữ liệu đến kỹ sư phần mềm. Giống như R, Python có một kho thư viện lớn của bên thứ ba cung cấp đầy đủ chức năng cho khoa học dữ liệu.
Tại sao chọn Python:
– Tính linh hoạt của tác vụ – Python là một ngôn ngữ rất linh hoạt, phù hợp cho việc xử lý nhiều tác vụ không chỉ bao gồm thống kê hoặc phân tích. Ví dụ bạn có thể vừa thống kê vừa viết trang web trên cùng một chương trình Python.
– Tích hợp với “production”: Các chương trình phân tích dữ liệu có thể tích hợp vào các phần code khác trong chuỗi sản xuất dễ dàng
– Nhiều thư viện hữu ích – Python có nhiều thư viện khoa học dữ liệu phù hợp, nổi bật như NumPy, Pandas và Scikit-learn
– Phù hợp nhất cho các lập trình viên – Python là một ngôn ngữ dễ đọc hơn và phù hợp hơn nếu bạn thường xuyên lập trình và muốn học thêm các ngôn ngữ lập trình khác trong tương lai.
Tại sao chọn cả hai:
Với một nhà Khoa học dữ liệu thì nên biết cả 2 vì R và Python đều không khó học. R sẽ phù hợp hơn cho các nghiên cứu ban đầu, khảo sát kiểu thí nghiệm, hay phân tích kinh doanh. Sau đó Python sẽ đảm nhận phần vận hành vào hệ thống. Bằng cách học cả R và Python, nhà khoa học dữ liệu có thể tận dụng điểm mạnh của cả 2 ngôn ngữ. Do đó có thể nói R mạnh nhất với các thuật toán/ giải thuật/ mô hình trong Statistics. Python mạnh nhất với các thuật toán Machine Learning/ Deep Learning. Một xu hướng gần đây là Deep Learning, phần lớn được viết trên Python, do vậy Python sẽ phù hợp cho ai muốn học tiếp AI.
Nguồn hình ảnh: Sagar Patel, Consultant Data Scientist and Academic Trainer
