Python vs. R: Was ist der Unterschied?
Wenn Sie im Bereich Data Science oder Analyse arbeiten, kennen Sie wahrscheinlich die Debatte zwischen Python und R. Obwohl beide Sprachen die Zukunft zum Leben erwecken – durch künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und datengesteuerte Innovation – gibt es Stärken und Schwächen, die dabei eine Rolle spielen.
In vielerlei Hinsicht sind sich die beiden Open-Source-Sprachen sehr ähnlich. Beide Sprachen können kostenlos heruntergeladen werden und eignen sich hervorragend für Aufgaben im Bereich Data Science – von der Datenmanipulation und -automatisierung bis hin zur Geschäftsanalyse und Big-Data-Exploration. Der Hauptunterschied besteht darin, dass Python eine universell einsetzbare Programmiersprache ist, während R seine Wurzeln in der statistischen Analyse hat. Immer häufiger geht es nicht mehr darum, welche Sprache man wählen soll, sondern darum, wie man beide Programmiersprachen optimal für den jeweiligen Anwendungsfall nutzen kann.
Python ist eine vielseitig einsetzbare, objektorientierte Programmiersprache, welche die Lesbarkeit des Codes durch die großzügige Verwendung von Leerzeichen betont. Python wurde 1989 veröffentlicht, ist leicht zu erlernen und bei Programmierern und Entwicklern sehr beliebt. Python ist sogar eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt, direkt hinter Java und C.
Mehrere Python-Bibliotheken unterstützen Data Science-Aufgaben, darunter die folgenden:
- Numpy für die Verarbeitung großer dimensionaler Arrays
- Pandas für Datenmanipulation und Analyse
- Matplotlib für die Erstellung von Datenvisualisierungen
Darüber hinaus eignet sich Python besonders gut für die Bereitstellung maschinellen Lernens im großen Maßstab. Die Suite spezialisierter Bibliotheken für Deep Learning und maschinelles Lernen umfasst Tools wie Scikit-Learn, Keras und TensorFlow, die es Data Scientists ermöglichen, ausgeklügelte Datenmodelle zu entwickeln, die direkt in ein Produktionssystem integriert werden können. Jupyter Notebook ist eine Open-Source-Webanwendung, mit der sich Dokumente, die Ihren Live-Python-Code, Gleichungen, Visualisierungen und Data-Science-Erklärungen enthalten, einfach teilen lassen.
R ist eine Open-Source-Programmiersprache, die für statistische Analysen und Datenvisualisierung optimiert ist. R wurde 1992 entwickelt und verfügt über ein umfangreiches Ökosystem mit komplexen Datenmodellen und eleganten Tools für die Datenberichterstattung. Bei der letzten Zählung waren mehr als 13.000 R-Pakete über das Comprehensive R Archive Network (CRAN) für tiefgehende Analysen verfügbar.
R ist bei Data-Science-Wissenschaftlern und -Forschern beliebt und bietet eine große Auswahl an Bibliotheken und Tools für folgende Bereiche:
- Bereinigung und Aufbereitung von Daten
- Erstellen von Visualisierungen
- Training und Bewertung von Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning
R wird häufig in RStudio verwendet, einer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) für vereinfachte statistische Analysen, Visualisierungen und Berichterstellungen. Über Shiny können R-Anwendungen direkt und interaktiv im Web genutzt werden.
Der Hauptunterschied zwischen den beiden Sprachen liegt in ihrem Ansatz zur Data Science. Beide Open-Source-Programmiersprachen werden von großen Communitys unterstützt, die ihre Bibliotheken und Tools kontinuierlich erweitern. Während R hauptsächlich für statistische Analysen verwendet wird, bietet Python einen allgemeineren Ansatz für die Datenaufbereitung.
Python ist eine vielseitig einsetzbare Sprache, ähnlich wie C++ und Java, mit einer lesbaren Syntax, die leicht zu erlernen ist. Programmierer verwenden Python, um sich mit Datenanalysen zu befassen oder maschinelles Lernen in skalierbaren Produktionsumgebungen zu nutzen. Beispielsweise könnten Sie Python verwenden, um eine Gesichtserkennung in Ihre mobile API einzubauen oder um eine maschinelle Lernanwendung zu entwickeln.
R hingegen wird von Statistikern entwickelt und lehnt sich stark an statistische Modelle und spezialisierte Analysen an. Data Scientists verwenden R für tiefgreifende statistische Analysen, unterstützt durch nur wenige Codezeilen und schöne Datenvisualisierung. Beispielsweise könnte man R für die Analyse des Kundenverhaltens oder für die Genomforschung verwenden.
- Datenerfassung: Python unterstützt alle Arten von Datenformaten, von CSV-Dateien (Comma-Separated Value) bis hin zu JSON-Dateien aus dem Internet. Sie können SQL-Tabellen auch direkt in Ihren Python-Code importieren. Für die Webentwicklung können Sie mit der Python Anforderungsbibliothek ganz einfach Daten aus dem Web abrufen, um Datensätze zu erstellen. Im Gegensatz dazu ist R für Datenanalysten konzipiert, um Daten aus Excel-, CSV- und Textdateien zu importieren. In Minitab oder im SPSS-Format erstellte Dateien können auch in R-Dataframes umgewandelt werden. Während Python vielseitiger für den Abruf von Daten aus dem Web geeignet ist, sind moderne R-Pakete wie Rvest für einfaches Webscraping konzipiert.
- Datenexploration: In Python können Sie Daten mit Pandas, der Datenanalysebibliothek für Python, erkunden. Sie können Daten in Sekundenschnelle filtern, sortieren und anzeigen. R hingegen ist für die statistische Analyse großer Datensätze optimiert und bietet eine Reihe verschiedener Optionen zur Erkundung von Daten. Mit R können Sie Wahrscheinlichkeitsverteilungen erstellen, verschiedene statistische Tests anwenden und Standardtechniken für maschinelles Lernen und Data Mining verwenden.
- Datenmodellierung: Python verfügt über Standardbibliotheken für die Datenmodellierung, darunter Numpy für die numerische Modellierungsanalyse, SciPy für wissenschaftliche Berechnungen sowie scikit-learn für maschinelle Lernalgorithmen. Für eine spezifische Modellierungsanalyse in R müssen Sie sich manchmal auf Pakete außerhalb der Kernfunktionalität von R verlassen. Aber die spezielle Gruppe von Paketen, die als Tidyverse bekannt ist, macht es einfach, Daten zu importieren, zu bearbeiten, zu visualisieren und Berichte zu erstellen.
- Datenvisualisierung: Auch wenn die Visualisierung keine Stärke von Python ist, können Sie die Matplotlib-Bibliothek zur Erstellung grundlegender Grafiken und Diagramme verwenden. Außerdem können Sie mit der Seaborn-Bibliothek attraktivere und informativere statistische Grafiken in Python zeichnen. R wurde jedoch entwickelt, um die Ergebnisse statistischer Analysen zu demonstrieren. Mit dem Basis-Grafikmodul können Sie auf unkomplizierte Weise einfache Diagramme und Grafiken erstellen. Sie können ggplot2 auch für fortgeschrittenere Diagramme verwenden, z. B. komplexe Streudiagramme mit Regressionslinien.
Die Wahl der richtigen Sprache hängt von Ihrer Situation ab. Hier sind einige Dinge, die Sie beachten sollten:
- Haben Sie Programmiererfahrung? Dank seiner leicht lesbaren Syntax hat Python eine lineare und reibungslose Lernkurve. Es gilt als eine gute Sprache für Programmieranfänger. Mit R können Einsteiger innerhalb von Minuten Datenanalyseaufgaben ausführen. Die Komplexität der fortgeschrittenen Funktionen in R erschwert jedoch den Aufbau von Fachkompetenz.
- Was verwenden Ihre Kollegen? R ist ein statistisches Werkzeug, das von Akademikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Programmierkenntnisse verwendet wird. Python ist eine produktionsreife Sprache, die in einer Vielzahl von Workflows in Industrie, Forschung und Entwicklung eingesetzt wird.
- Welche Probleme versuchen Sie zu lösen? Die R-Programmierung eignet sich besser für statistisches Lernen, mit unübertroffenen Bibliotheken für Datenexploration und Experimente. Python ist eine bessere Wahl für maschinelles Lernen und große Anwendungen, insbesondere für die Datenanalyse innerhalb von Anwendungen.
- Wie wichtig sind Diagramme und Grafiken? R-Anwendungen sind ideal für die Visualisierung Ihrer Daten in schönen Grafiken. Im Gegensatz dazu lassen sich Python-Anwendungen einfacher in eine Engineering-Umgebung integrieren.
Beachten Sie, dass viele Tools, wie z. B. Microsoft Machine Learning Server, sowohl R als auch Python unterstützen. Aus diesem Grund verwenden die meisten Unternehmen eine Kombination aus beiden Sprachen – und die Debatte zwischen R und Python ist vergebens. Tatsächlich können Sie eine frühzeitige Datenanalyse und -exploration in R durchführen und dann zu Python wechseln, wenn es an der Zeit ist, einige Datenprodukte zu liefern.
Für Informatik-Puristen ist Python immer die richtige Programmiersprache für Data Science. Unterdessen hat R seine eigenen Verfechter. Überzeugen Sie sich selbst in Entwickler-Communities wie Stack Overflow. Wenn Sie mehr über die Möglichkeiten der Datenanalyse via Python und R erfahren möchten, erkunden Sie die folgenden Learn Hub-Artikel. Es wird außerdem empfohlen, sich die Sprachen des Data Science Tutorials auf dem IBM Developer Hub anzusehen.
Um mehr über die Beschleunigung der Data Science-Entwicklung mit Open-Source-Sprachen und Frameworks zu erfahren, erkunden Sie IBM Watson Studio.