Las técnicas utilizadas en los trabajos de codificación para decodificar los datos con r y python

Se le puede pedir para decodificar los datos en un trabajo de codificación. Numerosas herramientas se pueden utilizar para analizar los datos. Además de Python, es posible que haya oído hablar de R, SAS, Stata y SPSS. SPSS no tiene todas las capacidades de las otras herramientas, pero los principiantes pueden utilizarlo para realizar tareas estadísticas sencillas fácilmente.

SAS y Stata, que son lenguajes de programación, son de gran alcance para algunos tipos de tareas, pero puede ser limitado para el análisis de datos más avanzado. En general, R y Python se consideran las lenguas más poderosas para utilizar para el análisis de datos moderno. Ambas lenguas tienen fuertes capacidades estadísticas, una mayor funcionalidad a través de paquetes externos y bibliotecas, y una creciente comunidad de usuarios que proporcionan apoyo.

El uso de R para el análisis de datos

R es un lenguaje de programación desarrollado en la década de 1990. Creado para los estadísticos, el idioma se extendió rápidamente a otros campos como las finanzas, la biología, la epidemiología y las ciencias sociales. R tiene unos atributos que han contribuido a su popularidad:

• Libre y de código abierto: Descargar R y usarlo sin costo alguno. Es difícil de superar libre, especialmente cuando SAS, Stata, SPSS y carga, ya sea para el paquete de software o licencias anuales para utilizar el software. (La cuota menudo incluye soporte técnico.) R también le permite modificar libremente el software.

• interoperable: R interfaz con otros paquetes estadísticos como SAS, Stata y SPSS.

• Multiplataforma: R utilizar en una variedad de sistemas operativos, incluyendo los sistemas operativos Windows, Mac y Unix.

• Las visualizaciones: R viene con capacidades de visualización incorporadas que hacen que sea fácil para crear colores, gráficos de aspecto profesional y gráficos.

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• funcionalidad ampliada: Descargar los paquetes de libre disposición que añaden funcionalidad y características tales como la limpieza de texto, visualización y mapeo de geolocalización.

R utiliza una línea de comandos interface- se escribe el código de una línea a la vez. También puede almacenar el código en un archivo de comandos y hacer referencia a ella cuando sea necesario. R se hace más amigable por un número de editores de código y las interfaces gráficas de usuario, incluyendo rstudio, y R Commander.

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Usando Python para análisis de datos

Python es un lenguaje de programación de propósito general que fue desarrollado en 1989 y se ha convertido en popular para la aplicación, desarrollo web, juegos y análisis de datos. Gran parte de la fuerza de Python en el análisis de los datos proviene de librerías de código externas que han ampliado la funcionalidad de Python, y la comunidad de usuarios que siguen soporte y mantenimiento de estas bibliotecas. Frente a los R, Python es similar en muchos aspectos que hacen que sea popular entre los científicos de datos, incluyendo las siguientes:

• Libre y de código abierto: Descargar y utilizar Python de forma gratuita, y modificar libremente el programa.

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• interoperable: Usar plug-ins para integrar Python con otros paquetes estadísticos como SAS, Stata y SPSS. Tenga en cuenta, sin embargo, que estas integraciones son experimentales en muchos casos.

• Multiplataforma: Ejecutar Python en una variedad de sistemas operativos como Windows, Macintosh y Unix.

• Las visualizaciones: Python incluye soporte para tablas y gráficos, pero no está tan desarrollado como R. Sin embargo, esta funcionalidad está mejorando a través del uso de las API externas.

• funcionalidad ampliada: Ampliar función de Python establecido mediante la instalación de bibliotecas. Esta capacidad es la mayor fortaleza de Python debido a las bibliotecas de Python sofisticados y bien desarrollados que están disponibles, tales como los siguientes:

• NumPy: Realiza el cálculo de álgebra lineal, y es requerido por muchas otras bibliotecas

• SciPy: se basa en las bibliotecas NumPy y hace el procesamiento de la integración, optimización, y la señal e imagen

• Pandas: se ocupa de los datos de series de tiempo y trabaja con gran Conjuntos- de datos se replica muchas de las funciones de R

• Scikit-learn: Se utiliza para la minería de datos y análisis de datos, incluyendo regresiones y técnica de aprendizaje de máquina más compleja

Si usted se pregunta si se debe aprender R o Python en primer lugar, pensar en su objetivo y lo proyecto que desea completar. Después, sigue investigando para encontrar el idioma preferido por su empleador o compañeros de trabajo y el idioma en que se codificaron otros proyectos similares. También puedes ver los foros en línea para las discusiones pertinentes a su área temática o meta.

Se puede ver un ejemplo de Python y R utilizado para resolver el mismo problema, con todos los pasos, desde la configuración hasta su conclusión. En la entrada del blog en el Lab Swarm, los autores crearon un gráfico de las 25 películas más violentos, ordenadas por número de muertes de pantalla por minuto, utilizando Python y R.