Quando se trata de ciência de dados e desenvolvimento de aprendizado de máquina, duas linguagens de programação se destacam por serem muito populares – R e Python.
O uso de qualquer linguagem ajudará as equipes de ciência de dados a explorar, analisar, visualizar, aprender e trabalhar com dados facilmente. No entanto, você deve conhecer as principais diferenças entre os idiomas se quiser escolher qual idioma usar. Este artigo explora e explica as diferenças.
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R: Uma visão geral
Fonte: wikipedia.org
R é uma linguagem de programação para computação estatística e criação de gráficos. Foi lançado pela primeira vez em 1995. Robert Gentleman e Ross Unaka o desenvolveram na Universidade de Auckland, na Nova Zelândia. R foi desenvolvido como uma implementação prática da linguagem de programação S.
Embora R seja uma linguagem de programação, ela é distribuída como muito mais. Inclui um ambiente de programação – R Studio. Esse ambiente permite que você crie visualizações, gerencie dados e escreva código R com realce de sintaxe e suporte para depuração.
R é de código aberto e roda em todos os principais sistemas operacionais, incluindo Windows, MacOS e Linux. Para demonstrar a aparência de um programa de exemplo escrito na linguagem de programação R, aqui está um programa de exemplo que gera um conjunto de valores aleatórios que seguem uma distribuição normal.
# Set the seed for reproducibility set.seed(123) # Generate 10,000 random numbers following the normal distribution random_numbers <- rnorm(10000)
Python: uma visão geral
Python é uma das linguagens mais populares do mundo. É uma linguagem de programação versátil e de uso geral que suporta vários paradigmas de programação. Ele é amplamente usado para aprendizado de máquina, desenvolvimento da Web e escrita de scripts curtos para automação. Python é fácil de aprender e usado como primeira linguagem pela maioria das pessoas que estão aprendendo a codificar.
Guido van Rossum desenvolveu o Python, que foi lançado pela primeira vez em 1991. Apesar de sua idade, ele foi atualizado e modernizado ao longo dos anos; mais notavelmente, o lançamento do Python versão 3 foi um grande salto em relação ao Python versão 2.
Como o R, o Python é de código aberto e possui um tradutor para todos os principais sistemas operacionais. Além disso, existem diferentes ambientes baseados em navegador para execução de código, como Jupyter Notebooks. O Python é de uso geral, mas possui pacotes e bibliotecas para ciência de dados e aprendizado de máquina.
Aqui está um exemplo de programa que usa o pacote NumPy para criar 10.000 números aleatórios que seguem a distribuição Normal.
import numpy as np # Set the seed for reproducibility np.random.seed(123) # Generate 10,000 random numbers following the normal distribution random_numbers = np.random.randn(10000)
Frente a frente: R vs. Python
Como você pode ver, os idiomas são semelhantes, mas carregam algumas diferenças fundamentais. Ao decidir qual idioma aprender ou usar em seu próximo projeto, aqui estão algumas diferenças importantes a serem consideradas.
Metas
R é uma linguagem de programação criada para fornecer uma maneira fácil de analisar dados e criar visualizações. Seu uso é limitado principalmente a estatísticas, ciência de dados e aprendizado de máquina.
Por outro lado, Python é uma linguagem de propósito geral projetada para ser elegante e simples. Por isso, é amplamente utilizado nas áreas de Inteligência Artificial e Desenvolvimento Web.
Usuários
R é projetado para ser usado por estatísticos. Como resultado, oferece uma interface simples com funções necessárias para estatísticas.
Python é amplamente utilizado por diferentes desenvolvedores de todos os níveis de experiência. Devido à sua versatilidade, não é usado por uma única profissão – mas por diferentes profissões, como engenheiros de software, analistas e cientistas.
Análise e visualização de dados
Uma das aplicações mais populares do Python é a ciência de dados – que envolve a análise e visualização de dados. No entanto, o Python não oferece suporte a esse aplicativo nativamente e, em vez disso, depende de bibliotecas e pacotes como Pandas e Matplotlib.
Ao contrário do Python, que é de propósito geral, o R é feito para ser usado para Data Science. Como resultado, o R possui funções para análise de dados e plotagem de gráficos prontos para uso. Além das funções integradas, existem pacotes que você pode usar para análise posterior.
Desempenho
A simplicidade e as abstrações do R custam o desempenho. Não é muito rápido. Na programação, ser lento significa rodar alguns milissegundos mais devagar do que em outras linguagens. Portanto, a lentidão do R pode ser quase imperceptível para os usuários.
Assim como o R, o Python também fornece abstrações e simplificações de alto nível, tornando-o mais flexível, porém mais lento. Para melhorar o desempenho dos programas Python, bibliotecas como NumPy e PyTorch usam C++ ou C sob o capô e fornecem ligações em Python. Isso permite que o Python seja executado mais rapidamente.
Uso em aprendizado de máquina
Além de visualização e análise, R pode ser usado para construir modelos de aprendizado de máquina usando algoritmos de regressão, classificação e agrupamento. Possui pacotes como Caret, lattice, DataExplorer e Dalex.
Python é a linguagem mais popular usada em Machine Learning. Possui um rico ecossistema de bibliotecas, como Tensorflow, PyTorch e Jax. É também o mais amplamente suportado pelas plataformas de Machine Learning Infrastructure.
Curva de aprendizado
R foi projetado para ser simples. No entanto, sua sintaxe pode levar algum tempo para se acostumar e é um pouco mais difícil do que Python, na minha experiência.
Python é uma das linguagens de programação mais amigáveis para iniciantes, projetada para ser elegante e simples. Tem uma curva de aprendizado mais suave em comparação com R.
R tem uma grande comunidade – embora menor que a do Python. Ainda é significativo, pois possui mais de 10.000 pacotes para você usar. Ele também possui muitos recursos educacionais para aprender, pois o idioma ainda é incrivelmente popular.
Esta é outra área onde o Python brilha. Provavelmente tem a maior comunidade de qualquer linguagem de programação do mundo. Possui pacotes de código aberto para quase tudo, incluindo aprendizado de máquina e manipulação de dados. Existem muitos recursos educacionais gratuitos e pagos para aprender Python e suas diversas ferramentas criadas pela comunidade.
Popularidade
Python é uma das linguagens de programação mais populares do mundo, rivalizando com JavaScript e Java. É também uma das linguagens mais amadas por sua simplicidade e versatilidade.
R definitivamente não é tão popular quanto Python, mas ainda é popular o suficiente para não ser uma linguagem de programação obscura usada por ninguém. Pelo contrário, é utilizado por grandes empresas de tecnologia, e um número significativo de vagas de emprego exige expertise em R.
Flexibilidade/Versatilidade
R destina-se principalmente para cálculos estatísticos. Portanto, não é usado para nada além deste caso de uso.
Por outro lado, o Python é versátil. É amplamente utilizado para diferentes propósitos, e a ciência de dados é apenas um dos muitos.
IDEs
Python é distribuído apenas como um interpretador. O IDE depende do usuário. Os dois IDEs mais populares são VsCode e PyCharm – que são comparados neste post. Além disso, você também pode usar Jupyter Notebooks para executar seu Python interativamente nas células.
O IDE principal usado para R é o R Studio, disponível para MacOS, Windows e Linux.
Aplicações Comuns
R, uma linguagem estatística, é comumente usada para aprendizado de máquina, estatística e análise e visualização de dados.
Enquanto o Python, uma linguagem de uso geral, tem uma ampla gama de usos, incluindo aprendizado de máquina, desenvolvimento da Web, análise de dados e computação numérica.
Empresas populares que usam o idioma
Tanto o R quanto o Python têm grandes usuários de tecnologia. Isso inclui Google, Meta, Accenture e Microsoft para usuários de R. Python incluem Tesla, Google, Meta e Spotify para Python.
Palavras Finais
Python e R são linguagens fortes que provavelmente serão usadas em um futuro próximo. Aprender qualquer um deles é um bom investimento, pois o equipa com as habilidades para organizar dados e obter insights neste mundo cada vez mais orientado por dados.
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