Python o R: qual è la differenza?

Python è un linguaggio di programmazione generico e orientato agli oggetti che enfatizza la leggibilità del codice attraverso il suo abbondante uso di spazi. Rilasciato nel 1989, Python è facile da imparare ed è uno dei preferiti da programmatori e sviluppatori. È uno dei linguaggi di programmazione più popolari al mondo, subito dopo Java e C.

Diverse librerie Python supportano attività di data science, tra cui le seguenti:

• Numpy per la gestione di array dimensionali di grandi dimensioni

• Pandas per la manipolazione e l'analisi dei dati.

• Matplotlib per la creazione di visualizzazioni dei dati

Inoltre, Python è particolarmente adatto per implementare il machine learning su larga scala. La sua suite di librerie specializzate in deep learning e machine learning include strumenti come scikit-learn, Keras e TensorFlow, che consentono ai data scientist di sviluppare modelli di dati sofisticati che si collegano direttamente a un sistema di produzione. Jupyter Notebook è un'applicazione open source per condividere facilmente documenti che contengono codice Python live, equazioni, visualizzazioni e spiegazioni di data science.

R è un linguaggio di programmazione open source ottimizzato per l'analisi statistica e la visualizzazione dei dati. Sviluppato nel 1992, R ha un ricco ecosistema di modelli di dati complessi ed eleganti strumenti per la rendicontazione dei dati. Secondo le ultime stime, più di 13.000 pacchetti R erano disponibili tramite il Comprehensive R Archive Network (CRAN) per l'analytics.

Popolare tra gli studiosi e i ricercatori di data science, R offre un'ampia varietà di librerie e strumenti per quanto segue:

• Pulizia e preparazione dei dati

• Creazione di visualizzazioni

• Formazione e valutazione degli algoritmi di machine learning e deep learning

R è comunemente utilizzato all'interno di RStudio, un ambiente di sviluppo integrato (IDE) per l'analisi statistica, la visualizzazione e la reportistica semplificate. Le applicazioni R possono essere utilizzate direttamente e interattivamente sul web tramite Shiny.

La principale differenza tra i due linguaggi è nel loro approccio alla data science. Entrambi i linguaggi di programmazione open source sono supportati da grandi comunità che ampliano continuamente le loro librerie e i loro strumenti. Ma mentre R viene utilizzato principalmente per l'analisi statistica, Python fornisce un approccio più generale al data wrangling.

Python è un linguaggio multiuso, molto simile a C++ e Java, con una sintassi leggibile e facile da imparare. I programmatori usano Python per approfondire l'analisi dei dati o utilizzare il machine learning in ambienti di produzione scalabili. Ad esempio, potresti usare Python per integrare il riconoscimento facciale nella tua API mobile o per sviluppare un'applicazione di machine learning.

R, invece, è stato costruito da statistici e si basa molto sui modelli statistici e sull'analytics specializzata. I data scientist usano R per un'analisi statistica approfondita, supportata da poche righe di codice e bellissime visualizzazioni dei dati. Ad esempio, è possibile utilizzare R per l'analisi del comportamento dei clienti o la ricerca genomica.

• Raccolta dei dati: Python supporta tutti i tipi di formati di dati, dai file con valori separati da virgole (CSV) al JSON proveniente dal web. Puoi anche importare le tabelle SQL direttamente nel tuo codice Python. Per lo sviluppo web, la libreria di richieste Python permette di acquisire facilmente i dati dal web per creare set di dati. R, invece, è progettato per consentire agli analisti di dati di importare dati da file Excel, CSV e di testo. I file creati in Minitab o in formato SPSS possono anche essere trasformati in dataframe R. Mentre Python è più versatile per estrarre i dati dal web, i pacchetti R moderni, come Rvest, sono progettati per il webscraping di base.
  
  
• Esplorazione dei dati: in Python, è possibile esplorare i dati con Pandas, la libreria di analisi dei dati per Python. Puoi filtrare, ordinare e visualizzare i dati in pochi secondi. R, invece, è ottimizzato per l'analisi statistica di set di dati di grandi dimensioni e offre diverse opzioni per esplorare i dati. Con R puoi creare distribuzioni di probabilità, applicare diversi test statistici e utilizzare tecniche standard di machine learning e data mining.
  
  
• Data modeling: Python dispone di librerie standard per il data modeling, tra cui Numpy per l'analisi della modellazione numerica, SciPy per il calcolo e il scientific computing e scikit-learn per gli algoritmi di machine learning. Per un'analisi di modellazione specifica in R, a volte è necessario fare affidamento su pacchetti esterni alle funzionalità principali di R. Ma l'insieme specifico di pacchetti noto come Tidyverse semplifica l'importazione, la manipolazione, la visualizzazione e la creazione di report sui dati.
  
  
• Visualizzazione dei dati: sebbene la visualizzazione non sia un punto di forza di Python, puoi usare la libreria Matplotlib per generare grafici e diagrammi di base. Inoltre, la libreria Seaborn ti consente di disegnare grafici statistici più attraenti e informativi in Python. Tuttavia, R è stato progettato per dimostrare i risultati dell'analisi statistica, con il modulo grafico di base che consente di creare facilmente grafici e diagrammi di base. Puoi anche usare ggplot2 per creare grafici più avanzati, come grafici a dispersione complessi con linee di regressione.

La scelta del linguaggio giusto dipende dalla tua situazione. Ecco alcuni aspetti da considerare:

• Hai esperienza di programmazione? Grazie alla sua sintassi di facile lettura, Python ha una curva di apprendimento lineare e regolare. È considerato un buon linguaggio per i programmatori alle prime armi. Con R, i principianti possono eseguire attività di analisi dei dati in pochi minuti. Ma la complessità delle funzionalità avanzate di R rende più difficile lo sviluppo di competenze.
  
  
• Cosa usano i tuoi colleghi? R è uno strumento di statistica utilizzato da accademici, ingegneri e scienziati senza alcuna competenza di programmazione. Python è un linguaggio pronto per la produzione utilizzato in un'ampia gamma di workflow, di settore, ricerca e ingegneria.
  
  
• Quali problemi stai cercando di risolvere? La programmazione R è più adatta per l'apprendimento statistico, con librerie senza pari per l'esplorazione e la sperimentazione dei dati. Python è una scelta migliore per il machine learning e le applicazioni su larga scala, in particolare per l'analisi dei dati all'interno delle applicazioni web.
  
  
• Quanto sono importanti i grafici e i grafici? Le applicazioni R sono ideali per visualizzare i dati in una grafica accattivante. Al contrario, le applicazioni Python sono più facili da integrare in un ambiente di progettazione.

Tieni presente che molti strumenti, come Microsoft Machine Learning Server, supportano sia R che Python. Ecco perché la maggior parte delle organizzazioni usa una combinazione di entrambi i linguaggi e il dibattito tra R e Python non ha senso: l'analisi e l'esplorazione dei dati possono essere condotte in fase iniziale in R, per poi passare a Python quando è il momento di distribuire alcuni prodotti di dati.

Per i puristi dell'informatica, Python si distingue sempre come il linguaggio di programmazione giusto per data science, ma anche R ha i suoi sostenitori, come si può vedere nelle community di sviluppo come Stack Overflow. Per maggiori informazioni sulle possibilità di analisi dei dati tramite Python e R, leggi i seguenti articoli di Learn Hub. Ti consigliamo inoltre di consultare il tutorial sui linguaggi di data science su IBM® Developer Hub.

• Che cos'è il machine learning?
• Cos'è il data mining?
• Tutorial sui linguaggi di data science

Per saperne di più sull'accelerazione dello sviluppo della data science con linguaggi e framework open source, esplora IBM® Watson Studio.