আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

ডেটা বিজ্ঞান এটি একটি বিকশিত ক্ষেত্র এবং দ্রুত গতি অর্জন করছে। যেকোনো উদীয়মান ক্ষেত্রের মতো, শেখার এবং বাস্তবায়ন প্রক্রিয়া সম্পর্কে সবসময় কিছু বিভ্রান্তি থাকে। শেখার শুরু করার জন্য অনেক ভাল বিকল্প রয়েছে তথ্য বিজ্ঞান. The range of তথ্য বিজ্ঞান solutions starts from a simple excel sheet to complex tools like করা SAS. Even the choice of language is quite confusing. Among the many popular options, the choice usually boils down to either R or Python. Even business starting with তথ্য বিজ্ঞান in-house face the same issue. In this guide, we will analyze R and Python in তথ্য বিজ্ঞান and suggest the ideal solution.

আর প্রোগ্রামিং কি?

R এর জন্য একটি ওপেন সোর্স প্রোগ্রামিং ভাষা এবং সফ্টওয়্যার পরিবেশ software পরিসংখ্যানগত কম্পিউটিং এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন. The software is backed by the R Foundation for Statistical Computing. The language is extremely popular among scholars, statisticians and data miners. R’s popularity has increased recently due to a surge in big data and তথ্য বিজ্ঞান and it is now likely to uplift further. R is freely available under the জিএনইউ সাধারণ পাবলিক লাইসেন্স, একে একাডেমিক এবং ব্যবসায় উভয়ের জন্যই এটি একটি ভাল পছন্দ করে তোলা।

আর এর সবচেয়ে বড় সম্পদ এটি স্ট্যাটিস্টিকাল এবং গ্রাফিকাল মডেলিংয়ের জন্য বিভিন্ন ধরণের প্যাকেজ। তৈরি করার জন্য হ্যাডলি উইকহামকে ধন্যবাদ ggplot2, সূক্ষ্ম গ্রাফ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন ফ্যাশনের জন্য একটি গ্রন্থাগার। প্রয়োজন যেখানেই গাণিতিক চিহ্ন এবং সূত্র প্লট করা সহজ।

আরও পড়ুন: ডেটা সায়েন্সে আর এর একটি সম্পূর্ণ ওভারভিউ

পাইথন কী?

পাইথন একটি ব্যাখ্যা, উচ্চ-স্তরের, অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড প্রোগ্রামিং ভাষা programming পাইথনের ফোকাস সর্বদা পঠনযোগ্যতা এবং গতিতে। এটির সহজ, শিখতে সহজ বাক্যটি পাঠযোগ্যতার উপর জোর দেয় এবং এটির মডিউল এবং প্যাকেজগুলির বিস্তৃত গ্রন্থাগার, প্রোগ্রামের মডুলারিটি এবং কোড পুনরায় ব্যবহারকে উত্সাহ দেয়। ওপেন সোর্স ভাষা হওয়ায় এর বিশাল সম্প্রদায় রয়েছে এবং এটি ব্যবসায় দ্বারা ব্যাপকভাবে গৃহীত হয় is

Python is a very powerful multi-purpose programming language. Over time, the Python community has created many efficient tools for advanced fields like তথ্য বিজ্ঞান, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং ইত্যাদি। পাইথন বাস্তব উপাত্তের ভিত্তিতে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং প্লট করাও সমর্থন করে।

আরও পড়ুন: কৃত্রিম গোয়েন্দা প্রকল্পগুলির জন্য পাইথনটি বেছে নিন কেন?

ডেটা সায়েন্সের জন্য আর বনাম পাইথন: 6 টি প্যারামিটারের সাথে তুলনা করা:

৪. ব্যবহারযোগ্যতা:

আর সাধারণত কোনও ধরণের ডেটা বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত। বিপুল সংখ্যক প্যাকেজ এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য পরীক্ষাগুলি কোনও বিশ্লেষণ শুরু করা বেশ সহজ করে তোলে। স্ট্যান্ডেলোন কম্পিউটিংয়ের প্রয়োজন ডেটা বিশ্লেষণের কার্যগুলির জন্য আর-তে ভাষা। এটি অনুসন্ধানের কাজ, দৃশ্যায়ন, জটিল বিশ্লেষণ ইত্যাদির জন্য দুর্দান্ত

অন্যদিকে পাইথন উত্পাদন ব্যবহারের জন্য অ্যালগরিদমগুলি বাস্তবায়নের জন্য আরও উপযুক্ত। একটি পূর্ণাঙ্গ প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ হওয়ার কারণে এটি ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে ডেটা বিশ্লেষণ কার্য সংহত করার সময় বা যদি পরিসংখ্যানের কোডটিকে একটি প্রোডাকশন ডেটাবেসে অন্তর্ভুক্ত করার প্রয়োজন হয় তবে এটি আরও বেশি নমনীয়তা সরবরাহ করে।

২. গ্রন্থাগারসমূহ:

উভয় ভাষা অত্যাধুনিক ডেটা বিশ্লেষণ এবং সঙ্গে আসে মেশিন লার্নিং প্যাকেজগুলি আপনাকে একটি ভাল শুরু দিতে পারে। প্রত্যেকের নিজস্ব বিশ্লেষণ, দৃশ্যায়ন, মেশিন লার্নিং এবং ডেটা ম্যানিপুলেশন প্যাকেজ। আইডিই এর ক্ষেত্রেও একই কথা প্রযোজ্য।

আর এর সাথে কাজ করার সময় উন্নয়নের পরিবেশের জন্য যেতে পছন্দ আর স্টুডিও আইডিই। প্যাকেজ হিসাবে আপনি বিবেচনা করতে পারেন dplyr, প্লাইয়ার এবং ডেটা.ট্যাবল প্যাকেজগুলি পরিচালনা করার জন্য, stringr স্ট্রিং ম্যানিপুলেশন জন্য, ggvis এবং ggplot2 জন্য ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, এবং ক্যারেট জন্য মেশিন লার্নিং.

পাইথনটি বিভিন্ন বিকাশের পরিবেশের সাথে আসে এবং অনেকের মতো শুরু করার পক্ষে ভাল স্পাইডার, আইপিথন নোটবুক, এবং রোডেত্ত। জনপ্রিয় লাইব্রেরি হিসাবে, পাইথন সঙ্গে আসে নম্র / বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং জন্য SciPy, matplotlib গ্রাফ তৈরি করতে, scikit-শিখতে জন্য মেশিন লার্নিং এবং পান্ডাস ডেটা কারসাজির জন্য।

3. নমনীয়তা:

Compared to Python it is easier to do complex analysis in R. In case of R, a huge list of packages is available for implementing and statistical tests and models. While Python does come with libraries for statistical analysis, R is way ahead in the game. Python, on the other hand, comes with better integration options and more streamlined approach to practicing novel tasks. Basically, Python is good if your data analysis project is part of a bigger project that involves many complexities while R is better for approaching তথ্য বিজ্ঞান গভীরতায়।

৪. জনপ্রিয়তা:

Python is a lot more popular than R. This is primarily due to the wide-scale usability of Python in comparison to R. Python can be used for many different purposes from ওয়েব ডেভেলপমেন্ট থেকে অ্যাপ্লিকেশন উন্নয়ন থেকে তথ্য বিজ্ঞান. R, on the other hand, is made for core statistical analysis. Being a niche player it obviously less popular. But when it comes to the landscape of তথ্য বিজ্ঞান R competes net to net with Python. According to Payscale, the average salary of R data scientist is $ 88,409 পাইথনের যে হয় $ 96,616। এটি কারণ অনেকগুলি কর্পোরেশন পাইথনকে পছন্দ করে কারণ এটি সর্ব-উদ্দেশ্যমূলক ব্যবহার। এটি বলেছিল যে ব্যক্তি তার পছন্দমতো ভাষাতে দক্ষ হলে দক্ষতাটি সহজেই coveredাকতে পারে।

5. শেখার সহজ:

আর একাডেমিস্ট এবং স্ট্যাটিস্টিস্টিয়ানদের ভাষা আর অন্যদিকে পাইথন হ'ল একটি উদ্দেশ্যমূলক ভাষা যা সাধারণত প্রোগ্রামাররা পছন্দ করে (ইঞ্জিনিয়ারিং এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের ক্ষেত্রের লোক)। আর এর একটি খুব খাড়া শিক্ষণ রয়েছে, নন-প্রোগ্রামারদের পক্ষে এটি শুরু করা কঠিন যখন পাইথনের আরও ধীরে ধীরে শেখার বক্ররেখা রয়েছে। উভয় ভাষায় ভাল ডকুমেন্টেশন, কোর্স এবং বই পাওয়া যায় এবং তাদের সম্প্রদায়গুলি তাদের নিজ নিজ ভাষায় বিকাশের প্রতিশ্রুতিবদ্ধ।

আরও পড়ুন: প্রতিটি ডেটা সায়েন্টিস্টে কী দক্ষতা প্রয়োজন

Vis. ভিজ্যুয়ালাইজেশন:

Data scientists frequently plot data to find correlations and patterns. Thus, visualizations become important criteria while choosing a তথ্য বিজ্ঞান tool. Python ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন গ্রন্থাগার অন্তর্ভুক্ত সমুদ্রযুক্ত, বোকে, এবং পিগলযখন আর এর অন্তর্ভুক্ত থাকে ggplot2, ggvis, গুগলভিস, এবং rCharts। ভিজ্যুয়ালের ক্ষেত্রে, আর পাইথনের থেকে অনেক এগিয়ে। আর চমকপ্রদ ভিজ্যুয়াল সরবরাহ করে যা পাইথনের সংশ্লেষিত ভিজ্যুয়ালাইজেশনের চেয়ে অনেক পরিশীলিত।

আর বা পাইথন কী বেছে নেবেন?

The choice between R and Python depends completely on the use case and abilities. If you are from a statistical background than it is better to start with R. On the contrary, if you are from computer science than it is better to choose Python. In case of business, the choice should depend on the individual use case and availability. If data scientists of one language are more easily available to you than it is better to go with the favorable option. The choice can also vary based on the level of analysis and development needed. If the need is for hardcore তথ্য বিজ্ঞান than R comes out as a better alternative while Python is the apt solution for অ্যাপ্লিকেশন বিকাশ উপর ভিত্তি করে তথ্য বিজ্ঞান.

তথ্য বিজ্ঞানী খুঁজছেন? যোগাযোগ করুন.

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

তুমিও পছন্দ করতে পার

ব্যাংকিং বিবর্তনে AI এর 5 সুবিধা

ব্যাংকিং বিবর্তনে AI এর 5 সুবিধা

কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আজ ব্যবসার খেলা পরিবর্তন করছে?

কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আজ ব্যবসার খেলা পরিবর্তন করছে?

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন
%d এই ভালো ব্লগার: