Bạn có thể thành thạo cả R và Python không? ✅ Đầy đủ
Thủ Thuật về Bạn hoàn toàn có thể thành thạo cả R và Python không? Mới Nhất
Hoàng Thị Thanh Mai đang tìm kiếm từ khóa Bạn hoàn toàn có thể thành thạo cả R và Python không? được Update vào lúc : 2022-12-20 03:50:11 . Với phương châm chia sẻ Kinh Nghiệm Hướng dẫn trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết Mới Nhất. Nếu sau khi Read tài liệu vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Admin lý giải và hướng dẫn lại nha.???? . Đăng ký để nhận Mẹo R mới vào hộp thư đến của bạn
Nội dung chính Show- Cả R và Python đều có quyền lợi của chúngSử dụng reticulate để thao tác với cả Python và RTìm hiểu cách sử dụng R và Python Cùng nhau trong khóa học sắp tới của chúng tôiTham gia list chờ khóa học R/Python TeamsCó liên quanTôi hoàn toàn có thể học cả R và Python không?Một nhà khoa học tài liệu có nên biết cả R và Python không?Học R hay Python dễ hơn?Python hay R có nhiều nhu yếu hơn?
Trong nhiều năm, Python và R đã đọ sức như những quân địch không đội trời chung trong thế giới khoa học tài liệu, lôi kéo những người dân thực hành nó chọn một bên và không bao giờ nhìn lại – không hề nữa. Bây giờ là năm 2022 và đã đến lúc hai người khổng lồ này hợp lực thông qua reticulate, được cho phép tất cả chúng ta sử dụng Python và R cùng nhau
Cả R và Python đều có quyền lợi của chúng
Hãy khởi đầu với việc xem xét những quyền lợi mà cả R và Python mang lại. Nếu bạn không còn nền tảng về viết mã, R thường dễ học và triển khai hơn – đặc biệt đối với những người dân dân có nền tảng marketing thương mại. Nếu điều này mô tả về bạn, thì nội dung bài viết này sẽ là một phần tiếp theo tuyệt vời, hãy tham khảo 6 nguyên do nên tìm hiểu R cho doanh nghiệp. R được thiết kế cho quy mô thống kê, do đó khi thao tác với những quy mô này thường tốn ít mã hơn so với Python. Python thường dễ học hơn đối với những người dân dân có nền tảng về mã hóa, do cú pháp nhất quán và đơn giản của nó
Python có lợi thế trong lập trình mục tiêu chung, cũng như tùy chỉnh những tính năng do bản chất mã hóa vốn có của nó. R có lợi thế là được thiết kế đặc biệt với tính năng phân tích và trực quan hóa tài liệu. Cả hai đều có hiệp hội và sự phát triển mạnh mẽ và tự tin, cũng như những tính năng cộng tác và kĩ năng chia sẻ được tích hợp sẵn cho những nhóm. Do đó, tuy nhiên cả hai hoàn toàn có thể được sử dụng độc lập và hoàn thành xong cùng một tiềm năng, nhưng cách tiếp cận được tối ưu hóa là phối hợp những điểm mạnh mẽ và tự tin của chúng và do đó vô hiệu những điểm yếu cố hữu của chúng cho khoa học tài liệu
Sử dụng reticulate để thao tác với cả Python và R
Đối với những người dân quen thuộc với Python, một trong những thư viện hoàn toàn có thể nhập nổi tiếng nhất của nó là Scikit Learn, tiêu chuẩn công nghiệp cho máy học. Đây là một ví dụ về nơi lưới hoàn toàn có thể thay đổi trò chơi, vì nó được cho phép dịch Một trong những đối tượng R và Python. Do đó, bạn hoàn toàn có thể xử lý việc học máy bằng Python để tạo những quy mô Dự kiến, đồng thời sử dụng R để phân tích với những thư viện sắp xếp tài liệu và trực quan hóa khổng lồ. Reticulate là một gói trong R được cho phép tất cả chúng ta sử dụng Python và nó rất dễ setup, chỉ việc sử dụng
install.packages(“reticulate”) library(reticulate)Khi bạn tiếp tục phát triển những kỹ năng của tớ với Python, R và Reticulate, bạn sẽ hoàn toàn có thể tối ưu hóa quy trình khoa học tài liệu của tớ. Để biết một số trong những ví dụ hay và hướng dẫn về cách sử dụng Reticulate, hãy xem R và Python. Cách tích hợp những gì tốt nhất của tất cả hai vào quy trình khoa học tài liệu của bạn
Ví dụ: hãy nghĩ về cách tiếp cận ngăn xếp đầy đủ cho một dự án công trình bất Động sản khoa học tài liệu. Dữ liệu sẽ khởi đầu được phân đoạn thành những nguồn rất khác nhau và khá lộn xộn. R và cái ngăn nắp là tuyệt vời để hợp nhất những tập tài liệu được phân đoạn đó và tập hợp một khung tài liệu ban đầu tận dụng dplyr và đường ống (sử dụng những người dân này. %>%). Chúng tôi hoàn toàn có thể sử dụng R để mày mò ban đầu, nơi chúng tôi hoàn toàn có thể sử dụng Tidyverse để hiểu những cấu trúc cơ bản. Tiếp theo, Reticulate hoàn toàn có thể đưa tài liệu vào Python vì thế mạnh mẽ và tự tin của nó trong học máy, sử dụng Scikit Learn. Cuối cùng, đối với quá trình tiếp xúc và trình bày, chúng tôi tận dụng R cho những tiện ích của nó như Shiny và RMarkdown
Tìm hiểu cách sử dụng R và Python Cùng nhau trong khóa học sắp tới của chúng tôi
Hãy tưởng tượng rằng ngữ cảnh trên ra mắt, trong thời gian thực, trong môi trường tự nhiên thiên nhiên hợp tác nhóm. Bằng cách tận dụng những thành viên trong nhóm có trình độ về Python hoặc R, Reticulate được cho phép bạn phát huy tối đa kỹ năng của tớ và hợp nhất họ thành một quy trình hợp lý. Bạn muốn tìm hiểu về cách sử dụng R & Python trong những nhóm cộng tác? . https. //mailchi. mp/business-science/r-python-teams
Danh sách chờ này dành riêng cho✅ Những người muốn tìm hiểu quyền lợi của Nhóm R/Python hợp tác
✅ Người dùng R muốn tìm hiểu Python
✅ Người dùng Python muốn
Tham gia list chờ khóa học R/Python Teams
Vâng, tôi muốn nghe thêmCó liên quan
Chia sẻTweet
Để lại nhận xét cho tác giả, vui lòng theo link và nhận xét trên blog của tớ. khoa học marketing thương mại. io
Tôi hoàn toàn có thể học cả R và Python không?
Mặc dù có nhiều ngôn từ và nghành để lựa chọn, nhưng một số trong những ngôn từ và nghành phổ biến nhất là R và Python. Bạn hoàn toàn hoàn toàn có thể học cả hai cùng một lúc .Một nhà khoa học tài liệu có nên biết cả R và Python không?
Cả hai ngôn từ đều là lựa chọn tuyệt vời cho những nhà khoa học tài liệu đầy tham vọng . Sự lựa chọn giữa chúng cũng phụ thuộc vào loại khoa học tài liệu bạn muốn theo đuổi. R rất tốt cho tính toán và phân tích thống kê, trong khi Python dễ sử dụng và dễ đọc hơn.Học R hay Python dễ hơn?
Python và R đều phù hợp cho những người dân mới khởi đầu chưa tồn tại kinh nghiệm tay nghề viết mã trước đó. Python có cú pháp dễ đọc, dẫn đến thời gian học thấp hơn cho những người dân mới khởi đầuPython hay R có nhiều nhu yếu hơn?
A. Nhu cầu về R nhiều hơn nữa Python trong Khoa học tài liệu. R có nhu yếu các bộ kỹ năng rõ ràng khi so sánh với Python, một ngôn từ đa mục tiêu. Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Bạn hoàn toàn có thể thành thạo cả R và Python không? programming python