Sådan vælges det bedste programmeringssprog til dit datalogiprojekt

Kampen mellem programmeringssprog har altid været et varmt emne i teknologiverden. Og i betragtning af hvor hurtig teknologien udvikler sig, har vi et nyt programmeringssprog eller en ny ramme hvert par måneder.

Dette gør det stadig sværere for udviklere, analytikere og forskere at vælge det bedste sprog, der får deres opgaver udført effektivt, samtidig med at de får de laveste omkostninger.

Men jeg tror, ​​at vi har tendens til at se på de forkerte grunde til at vælge et sprog. Der er en masse faktorer, der fører til valget af et bestemt sprog. Og med Data Science-projekter, der oversvømmer markedet, er spørgsmålet IKKE "hvilket er det bedste sprog", men "hvilken der passer til dine projektkrav og miljø (arbejdsindstilling)?"

Så med dette indlæg vil jeg præsentere dig for det rigtige sæt spørgsmål, du skal stille for at afgøre, hvilket er det bedste programmeringssprog til dit datalogi-projekt.

Mest anvendte programmeringssprog til datalogi

Python og R er de mest anvendte sprog til statistisk analyse eller maskinindlæringscentrerede projekter. Men der er andre - som Java, Scala eller Matlab.

Både Python og R er avancerede open source programmeringssprog med stor community support. Og vi bliver ved med at lære om nye biblioteker og værktøjer, der giver os mulighed for at opnå højere niveauer af ydeevne og kompleksitet.

Python

Python er kendt for sin lette at lære og læse syntaks. Med et almindeligt sprog (jack of all trades) som Python kan du opbygge komplette videnskabelige økosystemer uden at bekymre dig meget om kompatibilitets- eller grænsefladespørgsmål.

Python-kode har lave vedligeholdelsesomkostninger og er uden tvivl mere robust. Fra data wrangling til funktionsvalg, webskrabning og implementering af vores maskinindlæringsmodeller kan Python få næsten alt gjort med integrationssupport fra alle de store ML- og deep learning-API'er som Theano, TensorFlow og PyTorch.

R

R blev udviklet af akademikere og statistikere for over to årtier siden. R i dag gør det muligt for mange statistikere, analytikere og udviklere at udføre deres analyse effektivt. Vi har over 12000 pakker til rådighed i CRAN (et open source-arkiv).

Da det blev udviklet under hensyntagen til statistikere, er R ofte det første valg til al den kernevidenskabelige og statistiske analyse. Der er en pakke i R til næsten alle slags analyser, der findes.

Desuden er dataanalyse blevet gjort meget let med værktøjer som RStudio, der giver dig mulighed for at kommunikere dine resultater med koncise og elegante rapporter.

4 spørgsmål, der hjælper dig med at vælge det bedst egnede sprog til dit projekt

Så hvordan træffer du det rigtige valg for dit arbejde ved hånden?

Prøv at besvare disse 4 spørgsmål:

1. Hvilket sprog / ramme foretrækkes i din organisation / branche?

Se på den branche, du arbejder i, og det mest anvendte sprog af dine jævnaldrende og konkurrenter. Det kan være lettere, hvis du taler det samme sprog.

Her er en analyse udført af David Robinson, en dataforsker. Det er en afspejling af populariteten af ​​R i hver branche, og du kan se, at R er meget brugt i Academia og Healthcare.

Så hvis du er en person, der ønsker at gå i forskning, akademi eller bioinformatik, kan du overveje R over Python.

Den anden side af denne mønt involverer softwareindustrier, applikationsdrevne organisationer og produktbaserede virksomheder. Du skal muligvis bruge den tekniske stak af din organisations infrastruktur eller det sprog, som dine kolleger / teams bruger.

Og de fleste af disse organisationer / industrier har deres infrastruktur baseret på Python, herunder også den akademiske verden:

Som en håbefuld dataforsker skal du derfor fokusere på at lære det sprog og den teknologi, der har flest applikationer, og som kan øge dine chancer for at få et job.

2. Hvad er omfanget af dit projekt?

Dette er et vigtigt spørgsmål, for før du vælger et sprog, skal du have en dagsorden for dit projekt.

Hvad hvis du f.eks. Blot vil løse et statistisk problem gennem et datasæt, udføre nogle multivariate analyser og udarbejde en rapport eller et dashboard, der forklarer indsigten? I dette tilfælde kan R være et bedre valg. Det har nogle virkelig kraftfulde visualiserings- og kommunikationsbiblioteker.

På den anden side, hvad hvis dit mål er først at udføre sonderende analyse, udvikle en dyb læringsmodel og derefter implementere modellen i en webapplikation? Derefter gør Pythons webrammer og support fra alle de store cloud-udbydere det til en klar vinder.

3. Hvor erfaren er du inden for datalogi?

For en begynder inden for datavidenskab, der har begrænset fortrolighed med statistik og matematiske begreber, kan Python muligvis være et bedre valg, fordi det let lader dig kode fragmenterne af en algoritme.

Med biblioteker som NumPy kan du selv manipulere matricer og kodealgoritmer. Som en novice er det altid bedre at lære at bygge ting fra bunden snarere end at hoppe på ved hjælp af maskinlæringsbiblioteker.

Men hvis du allerede kender det grundlæggende i maskinindlæringsalgoritmer, kan du samle et af sprogene og komme i gang med dem.

4. Hvor meget tid har du til rådighed, og hvad koster det at lære?

Den tid, du kan investere, gør det endnu en sag for dit valg. Afhængigt af din erfaring med programmering og leveringstid for dit projekt, kan du vælge et sprog frem for et andet for at komme i gang i marken.

Hvis der er et højt prioriteret projekt, og du ikke kender nogen af ​​sprogene, kan R være en lettere mulighed for dig at komme i gang, da du har brug for begrænset / ingen erfaring med programmering. Du kan skrive statistiske modeller med et par kodelinjer ved hjælp af eksisterende biblioteker.

Python (ofte programmørens valg) er en god mulighed at starte med, hvis du har en vis båndbredde til at udforske bibliotekerne og lære om metoder til at udforske datasæt. (I tilfælde af R kan dette gøres hurtigt inden for Rstudio.)

En anden vigtig faktor er, at der er flere Python Mentors sammenlignet med R. Hvis du er en person, der har brug for hjælp med deres python / R-projekt, kan du kigge efter en kodningsmentor her, og ved at bruge dette link får du også $ 10 kredit på tegnet op til at blive brugt til det første mentormøde.

Konklusion

I en nøddeskal bliver kløften mellem funktionerne i R og Python smallere. De fleste job kan udføres på begge sprog. Og begge har rige økosystemer til at støtte dig.

Valg af sprog til dit projekt afhænger derefter af:

  • Din tidligere erfaring med datalogi (statistik og matematik) og programmering.
  • Projektets domæne og omfanget af den krævede statistiske eller videnskabelige behandling.
  • Det fremtidige omfang af dit projekt.
  • Det sprog / ramme, der er mest understøttet i dine teams, organisation og branche.

Du kan tjekke videoversionen af ​​denne blog her,

Datavidenskab med Harshit

Med denne kanal planlægger jeg at udrulle et par serier, der dækker hele datavidenskabsrummet. Her er hvorfor du skal abonnere på kanalen:

  • Serien vil dække alle de krævede / krævede kvalitetsvejledninger om hvert af emnerne og underemner som Python-grundlæggende data.
  • Forklaret matematik og afledninger af, hvorfor vi gør, hvad vi gør i ML og Deep Learning.
  • Podcasts med dataforskere og ingeniører hos Google, Microsoft, Amazon osv. Og administrerende direktører for store datadrevne virksomheder.
  • Projekter og instruktioner til implementering af de emner, der er lært indtil videre.

Du kan oprette forbindelse til mig på Twitter eller LinkedIn.