Apa yang Anda sukai? Python atau R? Mengapa tidak keduanya? – Menuju AI – Teknologi, Sains, dan Teknik Terbaik


Penulis: Kunal Ajay Kulkarni

Pemrograman

Information ada dimana-mana. Jumlah info yang kami hasilkan setiap hari sangat besar. Menurut laporan Forbes, kami menghasilkan 2,5 triliun byte information setiap hari. Alasan utama di balik ini adalah lebih dari 3,7 miliar manusia menggunakan net setiap hari. Oleh karena itu, Ilmu Data & Pembelajaran Mesin dianggap sebagai dua teknologi paling canggih dan paling banyak diminati di abad ini.

Permintaan yang terus meningkat akan ilmuwan information dan insinyur pembelajaran mesin ini telah memaksa semua orang untuk mempelajari bahasa pemrograman yang diperlukan untuk teknologi ini. Baik itu tentang merekomendasikan movie di Netflix, pemfilteran spam, keputusan bisnis penting, atau prakiraan cuaca. Semua situasi ini melibatkan bidang multidisiplin Ilmu Komputer, Statistik, Algoritma, dan Sistem untuk mengekstrak wawasan yang berarti dari data. Jadi, kami membutuhkan bahasa pemrograman yang dapat dengan mudah memenuhi semua kebutuhan ilmu information dan pembelajaran mesin ini.

Meskipun ada banyak bahasa pemrograman untuk memenuhi tujuan tertentu, Python dan R secara konsisten digunakan sebagai alat favorit untuk operasi ilmu information dan pembelajaran mesin. Entri site ini membahas bagaimana kedua bahasa ini dapat digunakan untuk membuat karier yang sukses dalam ilmu information dan pembelajaran mesin. Selain itu, kita akan melihat beberapa perpustakaan yang paling banyak digunakan untuk menjalankan tugas sains information dan pembelajaran mesin. Ini adalah bahasa yang ingin Anda pelajari untuk karier yang sukses dalam ilmu information dan pembelajaran mesin.

Foto oleh David Pupaza di Unsplash

Berikut adalah daftar topik yang akan kami bahas di artikel ini –

Pengantar Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin Mengapa Python dan R sangat penting untuk mempelajari Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin? Perpustakaan Python untuk Ilmu Data dan perpustakaan Machine Learning R untuk Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin
Foto oleh Christina @ wocintechchat.com di Unsplash

Pengantar Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin

Ketika saya pertama kali memulai penelitian tentang sains info dan pembelajaran mesin, pertanyaan pertama yang muncul di benak saya adalah mengapa ada begitu banyak sensasi seputar pembelajaran mesin dan sains info?

Setelah meneliti dan membaca banyak artikel di net, saya menyadari bahwa ini banyak berkaitan dengan jumlah data yang dihasilkan oleh netizen setiap hari. Information adalah bahan bakar yang diperlukan untuk menggerakkan version pembelajaran mesin, dan karena kita hidup di age Big Data ini, tidak perlu dipungkiri lagi mengapa Information Science adalah pekerjaan terpanas di abad ke-21!

Menurut saya, Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin adalah dua keterampilan yang paling penting dan bukan hanya teknologi. Keterampilan ini diperlukan untuk mengekstrak wawasan yang berarti dari sejumlah besar information untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.

Ilmu Data adalah bidang yang melibatkan penggalian informasi yang berarti dari sejumlah besar information untuk memecahkan tantangan dunia nyata. Pembelajaran Mesin adalah cabang ilmu komputer yang memberi mesin kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit.

Mengapa Python dan R sangat penting untuk mempelajari Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin?

Python –

Sebagai seorang pemula, Anda tahu bahwa perjalanan Anda untuk mempelajari ilmu information dan ML dimulai dengan bahasa pemrograman yang perlu Anda pelajari. Di antara semua bahasa yang tersedia, Python adalah pilihan nomor satu untuk Ilmuwan Data. Python adalah bahasa pemrograman paling populer yang digunakan oleh sebagian besar developer di seluruh dunia. Jadi apa yang membuat Python begitu populer? Mari kita pahami terlebih dahulu mengapa Python adalah pilihan pertama untuk sebagian besar Ilmuwan Data dan Insinyur Pembelajaran Mesin di luar sana.

Python adalah bahasa pemrograman serba guna, yang artinya dapat digunakan dalam pengembangan internet serta aplikasi desktop. Ini juga berguna dalam pengembangan berbagai aplikasi numerik dan ilmiah. Dengan keserbagunaan semacam ini, tidak mengherankan bahwa Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang tumbuh paling cepat dan banyak digunakan di dunia.

Selain itu, Python mudah dipelajari dan menggunakan sintaks sederhana. Ini adalah salah satu bahasa termudah untuk memulai perjalanan Anda sebagai ilmuwan information atau MLE. Ada beberapa faktor yang memberi Python fleksibilitas ini dibandingkan bahasa lain, seperti –

Python adalah open-source dan gratis untuk digunakan di semua sistem operasi Ini membutuhkan lebih sedikit kode Python adalah bahasa paling produktif Tidak ada batasan untuk hal-hal yang dapat Anda lakukan dengan Python Memiliki komunitas yang luas Python dapat dengan mudah dijalankan pada beberapa operasi independen sistem seperti Windows, Linux, Unix, dan macOS.

Python memiliki ratusan pustaka dan kerangka kerja bawaan untuk berhasil mengembangkan, menguji, melatih, dan mengimplementasikan berbagai pembelajaran mesin yang kompleks dan algoritma pembelajaran yang mendalam. Jadi, jika Anda ingin melatih kumpulan information, Anda cukup menginstalnya dengan satu perintah, yang akan menghemat banyak waktu. Library ini terutama difokuskan pada pembelajaran mesin, data besar, dan ilmu data. Beberapa contohnya adalah Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SciPy, Keras, TensorFlow, PyTorch, dan sebagainya.

Alasan lain untuk memilih Python adalah karena ia memiliki komunitas yang besar dan aktif. Ini memiliki banyak grup, forum seperti StackOverflow, Slack, dan Kaggle jika Anda memiliki masalah. Anda selalu dapat meminta bantuan di stage ini jika Anda terjebak di mana pun dalam perjalanan Anda.

Sekarang Anda tahu mengapa Python adalah bahasa paling populer untuk ilmu info dan pembelajaran mesin, mari kita lihat bahasa pemrograman R.

Foto oleh Hitesh Choudhary di Unsplash

R –

Kita semua tahu bahwa peningkatan eksponensial dalam info telah menyebabkan peningkatan permintaan secara eksponensial bagi info scientist permintaan terampil di seluruh dunia. Jadi, bagi yang tertarik mempelajari information science dan ML mungkin akan tertarik mempelajari bahasa pemrograman R. R adalah salah satu fitur terpenting untuk Data Science dan ML. Ini adalah bahasa pemrograman yang sangat populer dan merupakan pilihan pertama dari banyak ahli statistik dan ilmuwan data. Tapi apa yang membuat R begitu populer dan menuntut? Mengapa dan Bagaimana Menggunakan R untuk Ilmu Data?

Mari kita lihat beberapa fitur yang menonjol dari bahasa pemrograman R –

Bahasa pemrograman R dikembangkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada tahun 1995 di University of Auckland di Selandia Baru, di mana nama “R” diambil dari huruf pertama nama mereka. R adalah perangkat lunak gratis dan sumber terbuka. Antarmuka terbukanya memungkinkan pengguna untuk berintegrasi dengan aplikasi dan sistem lain. Sebagai bahasa pemrograman, R berorientasi objek, memiliki berbagai operator dan fungsi yang memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi, dan memvisualisasikan data. R digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Ini juga dapat digunakan untuk analisis information dan komputasi statistik. R memiliki berbagai kemampuan grafis dan statistik. Ini dapat digunakan untuk klasifikasi, pengelompokan, dan pemodelan linier dan non-linier. R memiliki koleksi lebih dari 10.000 paket dalam repositori CRAN-nya. Seperti Python, R juga memiliki komunitas yang besar. Ini memiliki beberapa grup, forum seperti Stack Overflow, Slack, dan Kaggle jika Anda memiliki masalah. Anda selalu dapat meminta bantuan di stage ini jika Anda terjebak di mana pun dalam perjalanan Anda.

R terutama berfokus pada penggunaan statistik dan grafisnya. Saat Anda mempelajari R untuk ilmu info, Anda akan belajar cara menggunakan bahasa tersebut untuk melakukan analisis statistik dan mengembangkan visualisasi data yang menakjubkan. Fungsi statistik R juga memudahkan pengguna untuk membersihkan, mengimpor, dan menganalisis data.

R dilengkapi dengan Integrated Development Environment (IDE). Menurut GitHub, memiliki IDE membuatnya lebih mudah untuk menulis dan bekerja dengan paket perangkat lunak. RStudio adalah IDE sederhana dan unik untuk R yang meningkatkan aksesibilitas grafik dan menyertakan editor penyorotan sintaks yang membantu eksekusi kode. Ini mungkin berguna saat Anda mulai mempelajari R untuk ilmu data.

Sumber Gambar

Jadi, apa perbedaan utama antara Python dan R? )

Seperti yang kita ketahui, baik Python maupun R memiliki ekosistem perangkat lunak yang besar dan komunitas yang dinamis, sehingga kedua bahasa tersebut cocok untuk hampir semua tugas ilmu info dan pembelajaran mesin. Namun, ada kalanya, satu bahasa lebih cocok atau lebih kuat dari yang lain.

Dimana Python unggul R –

Python sering dipuji karena menjadi bahasa tujuan umum dengan sintaksnya yang mudah dipahami. Sebagian besar algoritme pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam sedang dikembangkan di Python dengan alat seperti TensorFlow, Keras, dan PyTorch. Ada banyak sumber daya yang tersedia di net untuk mempelajari cara melakukan ini. Python memiliki keunggulan di atas R dalam menerapkan version dan algoritme ML ke perangkat lunak lain. Ini adalah bahasa utama untuk alur kerja machine learning.

Dimana R unggul Python –

R adalah salah satu bahasa pemrograman yang menyediakan IDE untuk mengumpulkan, menyimpan, memanipulasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Ini adalah pilihan utama bagi banyak ahli statistik yang ingin merancang version statistik kompleks untuk memecahkan masalah kompleks. Banyak komputasi statistik dilakukan di R, jadi ada banyak variasi version yang dapat dipilih. Jika Anda bertanya-tanya tentang cara memodelkan information Anda dengan cara terbaik, R adalah opsi yang lebih baik.

Keuntungan lain yang dimiliki R dibandingkan Python adalah kemampuannya untuk membuat aplikasi internet menggunakan R Shiny. Ini membantu orang untuk mengembangkan aplikasi internet tanpa banyak pengalaman teknis. Python memang memiliki Dash sebagai alternatif, tetapi itu masih dalam proses.

Daftar di atas tidak pernah berakhir dan orang-orang berdebat tanpa henti tentang tugas mana yang dapat dilakukan dengan lebih baik dalam bahasa mana dibandingkan yang lain. Lebih lanjut, developer Python dan developer R selalu cenderung meminjam beberapa ide bagus dari satu sama lain. Misalnya, paket visualisasi information plotnine Python terinspirasi oleh paket ggplot2 R, dan paket rvest web scratching R terinspirasi oleh paket BeautifulSoup Python.

Juga, ada interoperabilitas bahasa yang sangat baik antara Python dan R. yang berarti, Anda dapat menjalankan kode Python Anda dari R menggunakan reticulate dan kode R Anda dari Python menggunakan paket rpy2. Ini berarti bahwa semua fitur yang ada dalam satu bahasa dapat diakses dari bahasa lain. yaitu versi R dari paket pembelajaran dalam Keras sebenarnya menggunakan Python. Demikian juga, rTorch menggunakan PyTorch.

Foto oleh Tim Mossholder di Unsplash

Beberapa pustaka Python terkenal yang digunakan untuk Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin –

Pandas (Lihat Dokumentasi) NumPy (Lihat Dokumentasi) SciPy (Lihat Dokumentasi) Matplotlib (Lihat Dokumentasi) Seaborn (Lihat Dokumentasi) Scikit belajar (Lihat Dokumentasi) Statsmodels (Lihat Dokumentasi)

Library R terkenal yang digunakan untuk Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin –

Dplyr (Lihat Dokumentasi) Ggplot2 (Lihat Dokumentasi) Tidyverse (Lihat Dokumentasi) Lubridate (Lihat Dokumentasi) Shiny (Lihat Dokumentasi) Knitr (Lihat Dokumentasi) Rvest (Lihat Dokumentasi) Tabel information (Lihat Dokumentasi) Caret (Lihat Dokumentasi) R Markdown (Lihat Documentation) RMySQL (Lihat Dokumentasi) RSQLite (Lihat Dokumentasi)

Kesimpulan –

Kesimpulannya, baik R dan Python gratis, dan bahasa pemrograman sumber terbuka yang telah digunakan oleh pemrogram dan pengembang perangkat lunak di seluruh dunia. Meskipun mungkin sangat sulit untuk mengetahui apakah akan menggunakan Python atau R untuk ilmu information dan pembelajaran mesin, kita dapat mengatakan bahwa keduanya adalah opsi yang bagus. Satu bahasa tidak lebih baik dari yang lain – semuanya tergantung pada perspektif pengguna dan kebutuhannya. Bahasa-bahasa ini terkadang digunakan oleh individu dan bisnis yang berbeda berdasarkan kebutuhan mereka.

Dalam hal R dan Python IDE, R’s IDE perfect untuk manipulasi information, grafik, dan komputasi statistik. Beberapa aplikasi Python termasuk pengembangan internet komputasi numerik, dan pengembangan perangkat lunak. Selain itu, meskipun R memiliki banyak paket, Python memiliki banyak pustaka yang dikhususkan untuk pembelajaran mesin.

Tidak masalah bahasa mana yang lebih baik, mahir dalam kedua bahasa bisa sangat berguna dalam ilmu information dan ML. Faktanya, RStudio mencatat bahwa banyak tim sains information di seluruh dunia”bilingual,” menggunakan R dan Python.

Terima kasih sudah membaca!

Apa yang Anda sukai? ) Python atau R? Mengapa tidak keduanya? Awalnya diterbitkan di Limit AI on Moderate, di mana orang-orang melanjutkan percakapan dengan menyoroti dan menanggapi cerita ini.

Diterbitkan melalui Towards AI