مقایسه ای بین Python و زبان R برای Data Science

پایتون و R زبان های برنامه نویسی رایج هستند که هنگام کار با داده ها استفاده می شود. هر زبان به شیوه ای قدرتمند است؛ با این حال، مهم است که شما زبان را انتخاب کنید که به بهترین نحو کمک می کند تا نتیجه نهایی خود را به دست آورید. در این دوره، دانشمند داده ها و مربی برنامه نویسی Lavanya Vijayan به شما کمک می کند تا این انتخاب را انتخاب کنید، ملاحظات مهم را برای استفاده از هر زبان در شرایط مختلف به اشتراک بگذارید. لاوانا با رفتن به پس زمینه هر دو زبان، و همچنین نقاط قوت و معایب هر کدام در سناریوهای مختلف شروع می شود. او سپس از طریق فرآیند کار بر روی یک پروژه علمی اطلاعاتی راه می رود و نحوه رسیدگی به داده ها را در مراحل مختلف با استفاده از پایتون و R. lavanya اداره می کند و سپس چگونه می توان داده ها را با استفاده از هر دو زبان تجزیه و تحلیل کرد. او دوره را با بحث در مورد موارد استفاده که به نقاط قوت هر زبان بازی می کنند، دور می کند. در پایان این آموزش، اطلاعات ضروری شما باید تعیین کنید که آیا پایتون یا R برای شما مناسب است. این دوره توسط Madecraft ایجاد شده است. ما خوشحالیم که این آموزش را در کتابخانه ما برگزار کنیم.

عنوان اصلی : Python vs. R for Data Science

سرفصل های دوره :

شروع به کار:
Python vs. R
یادداشت های مهم برای پایتون و R
1. پایتون در مقابل R:
کار با زبان های برنامه نویسی
استفاده از پایتون
استفاده از R
مقایسه پایتون و R
2. تفاوت های کلیدی در دست زدن به داده ها:
بارگذاری اطلاعات در Python vs. R
اکتشاف داده ها در پایتون در مقابل R
تمیز کردن داده ها و دستکاری در Python vs. R
تجسم داده ها در پایتون در مقابل R
3. تجزیه و تحلیل داده ها در R و پایتون:
تجزیه و تحلیل داده ها در R
تجزیه و تحلیل داده ها در پایتون
4. برنامه های کاربردی :
برنامه های کاربردی علوم رایج داده شده با پایتون
برنامه های کاربردی علوم رایج با R
حرکت به جلو:
باز کردن تجزیه و تحلیل داده ها در پایتون یا R