Tổng quan về Khoa học Dữ liệu
Khi chúng tôi làm việc trên tập dữ liệu thì chúng tôi áp dụng các hàm thống kê khác nhau trên tập dữ liệu đó. Các chức năng này chúng tôi sử dụng để khám phá rộng rãi thống kê mô tả, kiểm tra thống kê, chức năng vẽ biểu đồ, v.v. Khoa học dữ liệu thực sự là một khám phá đa ngành về phát triển thuật toán, suy luận dữ liệu và công nghệ cụ thể để giải quyết các vấn đề phức tạp về mặt phân tích. Cốt lõi của Khoa học dữ liệu là chúng tôi có dữ liệu.
Trong Python, Pandas là một trong những Thư viện Phân tích Dữ liệu, được sử dụng để nhập dữ liệu từ bảng tính Excel, CSV và cả từ các nguồn dữ liệu khác.
Tổng quan về R
R là một ngôn ngữ mã nguồn mở. Ngôn ngữ này rất phổ biến, vì nó giúp phát triển môi trường thân thiện hơn với người dùng và cung cấp cách tốt hơn để phân tích dữ liệu, thống kê và mô hình đồ họa. Khi nó được phát triển, thì tại thời điểm đó ngôn ngữ này chỉ được sử dụng cho các lĩnh vực học thuật và nghiên cứu. Nhưng ngày nay, thế giới Doanh nghiệp cũng sử dụng nó. Giờ đây R là một trong những ngôn ngữ thống kê phát triển nhanh nhất trong thế giới doanh nghiệp.
Các chuyên ngành về khoa học dữ liệu:
R thuộc về một cộng đồng lớn. Cộng đồng này cung cấp hỗ trợ thông qua danh sách gửi thư, tài liệu do người dùng đóng góp và nhóm Stack Overflow rất tích cực. CRAN là một kho lưu trữ khổng lồ gồm các gói R được quản lý mà người dùng có thể dễ dàng đóng góp. Nó là một tập hợp các chức năng và dữ liệu R. Nó giúp dễ dàng phát triển các kỹ thuật và chức năng mới nhất mà không cần phải phát triển mọi thứ từ đầu.
Chức năng
R có nhiều hàm sẵn có để phân tích dữ liệu. Ngôn ngữ R chủ yếu được áp dụng cho các mục đích thống kê và phân tích dữ liệu. R có nhiều công cụ theo mặc định, rất cần thiết trong các nghiên cứu và phát triển liên quan đến phân tích dữ liệu.
Các miền chính của ứng dụng
Đối với phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu là một phần rất quan trọng, vì R cung cấp nhiều gói như ggplot2, ggvis, lattice, v.v. rất hữu ích để giúp việc triển khai này dễ dàng hơn.
Tính sẵn có của các Gói:
R có nhiều gói để triển khai các ứng dụng liên quan đến khoa học dữ liệu. Sự sẵn có của một số lượng lớn các Gói đã làm cho R trở nên tháo vát nhất và cũng linh hoạt nhất.
Khi nào và cách sử dụng R
Khi nhiệm vụ phân tích dữ liệu yêu cầu tính toán hoặc phân tích độc lập trên các máy chủ riêng lẻ, trong những tình huống đó, R sẽ được sử dụng. Ngôn ngữ này rất hữu ích cho công việc khám phá và nó có thể xử lý bất kỳ loại phân tích dữ liệu nào và có thể đạt được giải pháp lớn cho vấn đề.
Ứng dụng
Ngôn ngữ R hầu như có thể áp dụng trong môi trường khoa học dữ liệu.
Python
Tổng quan về Python
Python là một ngôn ngữ rất linh hoạt, thật tuyệt khi làm điều gì đó mới lạ và chủ yếu tập trung vào tính dễ đọc và đơn giản. Python có nhiều gói để thực hiện công việc trên các lĩnh vực khác nhau của các ứng dụng liên quan đến khoa học dữ liệu.
Các chuyên ngành về khoa học dữ liệu
Đối với việc tìm kiếm ngoại lệ trong tập dữ liệu, cả Python và R đều tốt nhưng trong trường hợp dịch vụ web để tải tập dữ liệu lên và tìm kiếm ngoại lệ, Python tốt hơn.
Chức năng
Python là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, đó là lý do tại sao hầu hết các chức năng phân tích dữ liệu đều có sẵn.
Các miền chính của ứng dụng -
Python cũng cung cấp các gói như Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, Tensor flow, v.v. Các gói này cho phép phát triển các mạng thần kinh sâu đơn giản hơn nhiều trong Python.
Tính sẵn có của các gói
Python có ít gói để phân tích dữ liệu, giống như Pandas và Scikit. Nhưng nó giúp bạn đạt được mục tiêu rất dễ dàng.
Khi nào và cách sử dụng Python
Khi các tác vụ phân tích dữ liệu của chúng tôi cần được tích hợp với các ứng dụng web hoặc nếu mã thống kê cần được tích hợp vào cơ sở dữ liệu sản xuất thì trong những tình huống đó, Python được sử dụng. Nó là một công cụ rất phổ biến để triển khai các thuật toán để sử dụng trong sản xuất.
Ứng dụng
Python được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như -
- Thực hiện Thị giác máy tính (Các tiện ích như nhận diện khuôn mặt và nhận diện màu sắc)
- Phát triển trò chơi
- Thực hiện Học máy (Cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi)
- Xây dựng một trang web
- Bật công cụ Robotics
- Thực hiện Viết kịch bản
- Tự động hóa trình duyệt web
- Thực hiện Máy tính Khoa học
- Thực hiện Phân tích Dữ liệu
- Thực hiện Web Scraping (Thu thập dữ liệu từ các trang web)
- Xây dựng trí tuệ nhân tạo