So wählen Sie die beste Programmiersprache für Ihr Data Science-Projekt aus

Der Kampf zwischen Programmiersprachen war schon immer ein heißes Thema in der Technologiewelt. Und angesichts der Geschwindigkeit, mit der die Technologie voranschreitet, haben wir alle paar Monate eine neue Programmiersprache oder ein neues Framework.

Dies macht es für Entwickler, Analysten und Forscher immer schwieriger, die beste Sprache zu wählen, mit der ihre Aufgaben effizient erledigt werden können und die niedrigsten Kosten verursacht.

Aber ich denke, wir neigen dazu, die falschen Gründe für die Wahl einer Sprache zu suchen. Es gibt eine Reihe von Faktoren, die zur Wahl einer bestimmten Sprache führen. Und wenn Data Science-Projekte den Markt überschwemmen, lautet die Frage NICHT: "Welche Sprache ist die beste?", Sondern: "Welche Sprache entspricht Ihren Projektanforderungen und Ihrer Umgebung (Arbeitsumgebung)?"

Mit diesem Beitrag stelle ich Ihnen die richtigen Fragen vor, die Sie stellen sollten, um zu entscheiden, welche Programmiersprache für Ihr Data Science-Projekt die beste ist.

Am häufigsten verwendete Programmiersprachen für Data Science

Python und R sind die am häufigsten verwendeten Sprachen für statistische Analysen oder Projekte, die sich auf maschinelles Lernen konzentrieren. Aber es gibt andere - wie Java, Scala oder Matlab.

Sowohl Python als auch R sind hochmoderne Open-Source-Programmiersprachen mit hervorragender Community-Unterstützung. Und wir lernen ständig neue Bibliotheken und Tools kennen, mit denen wir ein höheres Maß an Leistung und Komplexität erreichen können.

Python

Python ist bekannt für seine leicht zu erlernende und lesbare Syntax. Mit einer Allzwecksprache (Alleskönner) wie Python können Sie vollständige wissenschaftliche Ökosysteme erstellen, ohne sich um Kompatibilität oder Schnittstellenprobleme sorgen zu müssen.

Python-Code hat geringe Wartungskosten und ist wahrscheinlich robuster. Von der Datenverwirrung über die Auswahl von Funktionen bis hin zum Web-Scraping und der Bereitstellung unserer Modelle für maschinelles Lernen kann Python fast alles mit Integrationsunterstützung von allen wichtigen ML- und Deep-Learning-APIs wie Theano, TensorFlow und PyTorch erledigen.

R.

R wurde vor über zwei Jahrzehnten von Akademikern und Statistikern entwickelt. Mit R können heute viele Statistiker, Analysten und Entwickler ihre Analysen effektiv durchführen. In CRAN (einem Open-Source-Repository) stehen über 12000 Pakete zur Verfügung.

Da R unter Berücksichtigung von Statistikern entwickelt wurde, ist es häufig die erste Wahl für alle kernwissenschaftlichen und statistischen Analysen. In R gibt es ein Paket für fast jede Art von Analyse.

Die Datenanalyse wurde mit Tools wie RStudio sehr einfach, mit denen Sie Ihre Ergebnisse mit präzisen und eleganten Berichten kommunizieren können.

4 Fragen zur Auswahl der für Ihr Projekt am besten geeigneten Sprache

Wie treffen Sie die richtige Wahl für Ihre Arbeit?

Versuchen Sie, diese 4 Fragen zu beantworten:

1. Welche Sprache / welches Framework wird in Ihrer Organisation / Branche bevorzugt?

Schauen Sie sich die Branche an, in der Sie arbeiten, und die von Ihren Kollegen und Mitbewerbern am häufigsten verwendete Sprache. Es könnte einfacher sein, wenn Sie dieselbe Sprache sprechen.

Hier ist eine Analyse von David Robinson, einem Datenwissenschaftler. Es ist ein Spiegelbild der Popularität von R in jeder Branche, und Sie können sehen, dass R in der Wissenschaft und im Gesundheitswesen stark eingesetzt wird.

Wenn Sie also jemand sind, der sich mit Forschung, Wissenschaft oder Bioinformatik befassen möchte, sollten Sie R über Python in Betracht ziehen.

Die andere Seite dieser Medaille betrifft Softwareindustrien, anwendungsorientierte Organisationen und produktbasierte Unternehmen. Möglicherweise müssen Sie den Tech-Stack der Infrastruktur Ihres Unternehmens oder die Sprache verwenden, die Ihre Kollegen / Teams verwenden.

Und die meisten dieser Organisationen / Branchen haben ihre Infrastruktur auf Python, einschließlich der Wissenschaft:

Als aufstrebender Datenwissenschaftler sollten Sie sich daher darauf konzentrieren, die Sprache und Technologie zu lernen, die die meisten Anwendungen haben und die Ihre Chancen auf einen Arbeitsplatz erhöhen können.

2. Was ist der Umfang Ihres Projekts?

Dies ist eine wichtige Frage, denn bevor Sie eine Sprache lernen, müssen Sie eine Agenda für Ihr Projekt haben.

Was ist zum Beispiel, wenn Sie ein statistisches Problem einfach über einen Datensatz lösen, einige Multi-Variate-Analysen durchführen und einen Bericht oder ein Dashboard erstellen möchten, in dem die Erkenntnisse erläutert werden? In diesem Fall könnte R eine bessere Wahl sein. Es verfügt über einige wirklich leistungsstarke Visualisierungs- und Kommunikationsbibliotheken.

Was ist andererseits, wenn Sie zunächst eine explorative Analyse durchführen, ein Deep-Learning-Modell entwickeln und das Modell dann in einer Webanwendung bereitstellen möchten? Dann machen Pythons Web-Frameworks und die Unterstützung aller großen Cloud-Anbieter es zu einem klaren Gewinner.

3. Wie erfahren sind Sie auf dem Gebiet der Datenwissenschaft?

Für Anfänger in der Datenwissenschaft, die nur begrenzte Kenntnisse in Statistik und mathematischen Konzepten haben, ist Python möglicherweise die bessere Wahl, da Sie damit problemlos die Fragmente eines Algorithmus codieren können.

Mit Bibliotheken wie NumPy können Sie Matrizen und Codealgorithmen selbst bearbeiten. Als Anfänger ist es immer besser zu lernen, Dinge von Grund auf neu zu erstellen, als maschinelle Lernbibliotheken zu verwenden.

Wenn Sie jedoch die Grundlagen von Algorithmen für maschinelles Lernen bereits kennen, können Sie eine der Sprachen lernen und mit ihnen beginnen.

4. Wie viel Zeit haben Sie zur Verfügung und wie hoch sind die Lernkosten?

Die Zeit, die Sie investieren können, ist ein weiterer Grund für Ihre Wahl. Abhängig von Ihrer Erfahrung mit der Programmierung und der Lieferzeit Ihres Projekts können Sie eine Sprache einer anderen vorziehen, um vor Ort zu beginnen.

Wenn es ein Projekt mit hoher Priorität gibt und Sie keine der Sprachen kennen, ist R möglicherweise eine einfachere Option für den Einstieg, da Sie nur begrenzte / keine Erfahrung mit der Programmierung benötigen. Sie können statistische Modelle mit wenigen Codezeilen unter Verwendung vorhandener Bibliotheken schreiben.

Python (oft die Wahl des Programmierers) ist eine gute Option, wenn Sie über eine gewisse Bandbreite verfügen, um die Bibliotheken zu erkunden und sich mit Methoden zum Durchsuchen von Datensätzen vertraut zu machen. (Im Fall von R kann dies in Rstudio schnell erledigt werden.)

Ein weiterer wichtiger Faktor ist, dass es im Vergleich zu R mehr Python-Mentoren gibt. Wenn Sie jemand sind, der Hilfe bei seinem Python / R-Projekt benötigt, können Sie hier nach einem Coding-Mentor suchen. Über diesen Link erhalten Sie außerdem ein Guthaben von 10 USD bis zum ersten Mentorentreffen.

Fazit

Kurz gesagt, die Lücke zwischen den Fähigkeiten von R und Python wird immer enger. Die meisten Arbeiten können in beiden Sprachen ausgeführt werden. Und beide haben reichhaltige Ökosysteme, die Sie unterstützen.

Die Auswahl einer Sprache für Ihr Projekt hängt dann ab von:

  • Ihre bisherigen Erfahrungen mit Data Science (Statistik und Mathematik) und Programmierung.
  • Der Bereich des vorliegenden Projekts und der Umfang der erforderlichen statistischen oder wissenschaftlichen Verarbeitung.
  • Der zukünftige Umfang Ihres Projekts.
  • Die Sprache / das Framework, die in Ihren Teams, Ihrer Organisation und Ihrer Branche am häufigsten unterstützt wird.

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Data Science mit Harshit

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  • Erklärte Mathematik und Ableitungen, warum wir das tun, was wir in ML und Deep Learning tun.
  • Podcasts mit Datenwissenschaftlern und Ingenieuren bei Google, Microsoft, Amazon usw. und CEOs von Big-Data-Unternehmen.
  • Projekte und Anweisungen zur Umsetzung der bisher erlernten Themen.

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