Manakah Bahasa Pemrograman yang Lebih Baik Untuk Ilmu Data? Python Atau R

Python vs. R adalah topik perdebatan yang mengamuk antara anggota komunitas ilmuwan data. Kedua bahasa digunakan untuk ilmu data dan analisis dan mereka menawarkan kelebihan dan kekurangan tergantung pada pekerjaan yang Anda lakukan.

Untuk membantu para ilmuwan data memilih bahasa yang tepat, seorang profesor ilmu komputer bernama Norm Matloff dari University of California, Davis, telah menerbitkan perbandingan terperinci tentang Python dan R di berbagai faktor.

Profesor Matloff membandingkan kedua bahasa di 11 aspek berikut untuk menentukan bahasa mana yang lebih cocok untuk tugas yang mana:
R vs. Python untuk ilmu data

1. Keanggunan

Hapus kemenangan untuk Python.

Ketika berbicara tentang keanggunan, Python adalah pemenang karena berkurangnya penggunaan tanda kurung dan kawat gigi saat pengkodean, membuatnya “lebih ramping.”

2. Kurva pembelajaran

Kemenangan besar untuk R.

Pendatang baru memiliki waktu yang mudah untuk belajar R yang sudah memiliki fitur analisis data yang dibangun di dalamnya dan bagus untuk komputasi statistik.

Sedangkan bekerja dengan Python membutuhkan kerja ekstra untuk mempelajari materi yang diperlukan untuk memulai dengan bahasa seperti NumPy, Panda, dan matplotlib.

3. Perpustakaan yang tersedia

Tepi sedikit ke R

Python Package Index (PyPI) memiliki lebih dari 183.000 paket, sedangkan Comprehensive R Archive Network (CRAN) memiliki lebih dari 12.000. “Fakta bahwa R memiliki struktur paket kanonik adalah keuntungan besar,” kata Matloff.

4. Pembelajaran mesin

Tepi sedikit ke Python di sini

Meningkatnya pertumbuhan Python dalam beberapa tahun terakhir dapat dikaitkan dengan munculnya ML dan AI. Sementara Python menawarkan beberapa pustaka yang disesuaikan untuk pengenalan gambar, seperti AlexNet, versi R mereka dapat dengan mudah dikembangkan, kata Matloff.

5. Kebenaran statistik

Kemenangan besar untuk R

Terlihat bahwa para profesional yang bekerja pada ML terkadang memiliki pemahaman yang tidak memadai tentang masalah statistik yang ada dalam Python. Sedangkan R adalah bahasa pemrograman untuk ilmu data yang ditulis oleh ahli statistik dan untuk ahli statistik.

6. Perhitungan paralel

Mari kita sebut itu dasi

Matloff menulis bahwa versi dasar R dan Python tidak memiliki dukungan kuat untuk komputasi multicore. Mengingat bahwa paket multi-pemrosesan Python tidak berfungsi dengan baik untuk masalah lainnya, dan paket paralel R juga tidak terlalu bagus, itu hanya seri.

7. C / C ++ antarmuka

Sedikit kemenangan untuk R

R memiliki alat yang kuat seperti Rcpp untuk menghubungkan R ke C / C ++ sedangkan Python memiliki alat seperti swig untuk hal yang sama. Itu tidak sekuat dibandingkan dengan R dan paket Pybind11 masih sedang dikembangkan.

8. Orientasi objek, metaprogramming

Sedikit kemenangan untuk R

Meskipun fungsi diperlakukan sebagai objek dalam R dan Python, R menganggapnya lebih serius. Misalnya, tidak dapat mencetak fungsi ke terminal, yang dimungkinkan di R. Juga, fitur pemrograman R (kode yang menghasilkan kode), membuatnya lebih menarik.

9. Kesatuan bahasa

Kehilangan mengerikan untuk R

Versi bahasa pemrograman Python sedang transisi dari 2,7 ke 3.x, tetapi itu tidak akan menyebabkan banyak gangguan. Namun, R forking menjadi dua versi berbeda karena RStudio: R dan Tidyverse.

Itu akan membantu jika Tidyverse lebih unggul dari R biasa, tetapi menurut pendapat Matloff, bukan yang “membuat segalanya menjadi lebih sulit bagi pemula.”

10. Struktur data tertaut

Menangkan untuk Python

Lebih mudah untuk menerapkan struktur data sains komputer klasik seperti pohon biner di Python. Hal yang sama dapat dicapai dalam R menggunakan kelas ‘daftar’, tetapi jauh lebih lambat.

11. Bantuan online

Kemenangan besar untuk R

Fungsi bantuan dasar () di R jauh lebih informatif daripada Python yang didukung oleh contoh () menjadikannya pemenang yang tak perlu dalam aspek ini.

 

Updated: June 22, 2019 — 7:34 am

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *