Obiettivi Articolo
Il dibattito di lunga data di R vs SAS è stato ora affiancato da Python
Ciascuno tra R, SAS e Python ha i suoi pro e contro e può essere confrontato su criteri come costo, scenario di lavoro e supporto per i diversi algoritmi di apprendimento automatico
Puoi anche scegliere uno qualsiasi dei tre strumenti a seconda della fase della tua carriera in Data Science in cui ti trovi
introduzione ai linguaggi di programmazione per Intelligenza Artificiale
Adoriamo i confronti!
Da Samsung vs Apple vs HTC negli smartphone; iOS vs Android vs Windows nel sistema operativo mobile per confrontare i candidati per le prossime elezioni o selezionare il capitano per la squadra di coppa del mondo, confronti e discussioni ci arricchiscono nella nostra vita. Se ami le discussioni, tutto ciò che devi fare è far apparire una domanda pertinente nel mezzo di una community appassionata e poi guardarla esplodere! La bellezza del processo è che tutti nella stanza se ne vanno come persone più esperte.
Questa è stata anche una delle domande più frequenti che ci viene fatta dai nostri lettori.
Non è già stato detto molto su questo argomento?
Probabilmente sì! Ma sentiamo ancora il bisogno di una discussione per i seguenti motivi:
Il settore della scienza dei dati è molto dinamico. Qualsiasi confronto fatto 2 anni fa potrebbe non essere più rilevante.
Tradizionalmente Python è stato escluso dal confronto. Pensiamo che ora sia più di una degna considerazione.
Quindi, senza ulteriori indugi, che il combattimento abbia inizio!
Python vs R vs SAS :
Ecco una breve descrizione dei 3 ecosistemi:
SAS : SAS è stato il leader indiscusso del mercato nello spazio dell'analisi commerciale. Il software offre una vasta gamma di funzioni statistiche, ha una buona GUI (Guida aziendale e minatore) per consentire alle persone di apprendere rapidamente e fornisce un supporto tecnico eccezionale. Tuttavia, finisce per essere l'opzione più costosa e non è sempre arricchita con le ultime funzioni statistiche.
R : R è la controparte Open source di SAS, che è stata tradizionalmente utilizzata nel mondo accademico e nella ricerca. A causa della sua natura open source, le ultime tecniche vengono rilasciate rapidamente. C'è molta documentazione disponibile su Internet ed è un'opzione molto conveniente.
Python : con l'origine come linguaggio di scripting open source, l'utilizzo di Python è cresciuto nel tempo. Oggi offre librerie (numpy, scipy e matplotlib) e funzioni per quasi tutte le operazioni statistiche / costruzione di modelli che potresti voler eseguire. Dall'introduzione dei panda, è diventato molto forte nelle operazioni sui dati strutturati.
Python vs R vs SAS : Metriche per il confronto
Confronteremo questi linguaggi sulle seguenti metriche:
Disponibilità / Costo
Facilità di apprendimento
Capacità di gestione dei dati
Capacità grafiche
Avanzamenti nello strumento
Supporto per l'apprendimento profondo
Assistenza clienti e Community
Li stiamo confrontando dal punto di vista di un analista. Quindi, se stai cercando l'acquisto di uno strumento per la tua azienda, potresti non ottenere una risposta completa qui. Le informazioni seguenti saranno comunque utili.
Per ogni metrica abbiamo assegnato un punteggio a ciascun linguaggio (1 – Basso; 5 – Alto).
Il peso per questi parametri varierà a seconda del punto della carriera in cui ti trovi e delle tue ambizioni.
Linguaggi di programmazione per Intelligenza Artificiale Disponibilità/costo
SAS è un software commerciale. È costoso e ancora irraggiungibile per la maggior parte dei professionisti (a titolo individuale). Tuttavia, detiene la quota di mercato più alta nelle organizzazioni private. Quindi, fino a quando ea meno che tu non faccia parte di un'organizzazione che ha investito in SAS, potrebbe essere difficile accederci. Tuttavia, SAS ha introdotto un'edizione universitaria ad accesso gratuito ma con alcune limitazioni. Puoi anche usare i taccuini Jupyter lì dentro!
R & Python, invece, sono completamente gratuiti.
I voti per Disponibilità/costo :
SAS – 3
R – 5
Python – 5
Linguaggi di programmazione per Intelligenza Artificiale
Facilità di apprendimento
SAS è facile da imparare e fornisce un'opzione facile ( PROC SQL ) per le persone che già conoscono SQL . Anche in caso contrario, ha una buona interfaccia GUI stabile nel suo repository. In termini di risorse, ci sono tutorial disponibili sui siti web di varie università e SAS ha una documentazione completa. Ci sono certificazioni da istituti di formazione SAS, ma anche in questo caso hanno un costo.
R ha la curva di apprendimento più ripida tra le 3 lingue elencate qui. Richiede che tu impari e comprenda la programmazione. R è un linguaggio di programmazione di basso livello e quindi procedure semplici possono richiedere codici più lunghi.
Python è noto per la sua semplicità nel mondo della programmazione. Questo vale anche per l'analisi dei dati. Sebbene al momento non ci siano interfacce GUI diffuse, spero che i notebook Python diventino sempre più mainstream. Forniscono fantastiche funzionalità per la documentazione e la condivisione.
I voti per Facilità di apprendimento :
SAS – 4.5
R – 2.5
Python – 3.5
Linguaggi di programmazione per Intelligenza Artificiale
Capacità di trattamento dei dati
Questo era un vantaggio per SAS fino a qualche tempo fa. R calcola ogni cosa in memoria (RAM) e quindi i calcoli sono stati limitati dalla quantità di RAM su macchine a 32 bit. Questo non è più il caso. Tutti e tre i linguaggi hanno buone capacità di gestione dei dati e opzioni per i calcoli paralleli. Questo credo non sia più una grande differenziazione. Hanno anche implementato integrazioni Hadoop e Spark, supportando anche Cloudera e Apache Pig.
I voti per Capacità di trattamento dei dati :
SAS – 4
R – 4
Python – 4
Linguaggi di programmazione per Intelligenza Artificiale
Capacità grafiche
SAS ha capacità grafiche funzionali decenti. Tuttavia, è solo funzionale. Qualsiasi personalizzazione sui grafici è difficile e richiede la comprensione delle complessità del pacchetto SAS Graph.
R ha capacità grafiche altamente avanzate insieme a Python. Ci sono numerosi pacchetti che forniscono capacità grafiche avanzate.
Con l'introduzione di Plotly in entrambi i linguaggi e con Python che ha Seaborn, creare grafici personalizzati non è mai stato così facile .
I voti per Capacità grafiche :
SAS – 3
R – 4.5
Python – 4.5
Linguaggi di programmazione per Intelligenza Artificiale
Avanzamenti nello strumento
Tutti e 3 gli ecosistemi hanno tutte le funzioni di base e più necessarie disponibili. Questa funzione è importante solo se stai lavorando su tecnologie e algoritmi più recenti.
A causa della loro natura aperta, R & Python ottengono rapidamente le ultime funzionalità. SAS, d'altra parte, aggiorna le sue capacità nei roll-out delle nuove versioni. Poiché R è stato ampiamente utilizzato negli accademici in passato, lo sviluppo di nuove tecniche è rapido.
Detto questo, SAS rilascia gli aggiornamenti in ambiente controllato, quindi sono ben testati. R & Python d'altra parte, hanno un contributo aperto e ci sono possibilità di errori negli ultimi sviluppi.
I voti per Avanzamenti nello strumento :
SAS – 4
R – 4.5
Python – 4.5
Linguaggi di programmazione per Intelligenza Artificiale
Assistenza clienti e community
R e Python hanno le più grandi comunità online ma nessun servizio di assistenza clienti. Quindi, se hai problemi, sei da solo. Riceverai comunque molto aiuto.
SAS d'altra parte ha un servizio clienti dedicato insieme alla comunità. Quindi, se hai problemi di installazione o altre sfide tecniche, puoi contattarli.
I voti per Assistenza clienti e community :
SAS – 4
R – 3.5
Python – 3.5
Linguaggi di programmazione per Intelligenza Artificiale
Supporto per l'apprendimento profondo
Il deep learning in SAS è ancora nella sua fase iniziale e c'è molto su cui lavorare.
D'altra parte, Python ha avuto grandi progressi nel campo e ha numerosi pacchetti come Tensorflow e Keras.
R ha recentemente aggiunto il supporto per quei pacchetti, insieme ad alcuni anche di base. I pacchetti kerasR e keras in R fungono da interfaccia per il pacchetto Python originale, Keras.
I voti per Supporto per l'apprendimento profondo :
SAS – 2
Python – 4.5
R – 3
Altri fattori:
Di seguito sono riportati alcuni altri punti degni di nota:
Python è ampiamente utilizzato nello sviluppo web. Quindi, se sei in un business online, l'utilizzo di Python per lo sviluppo e l'analisi web può fornire sinergie
SAS aveva un grande vantaggio nell'implementazione dell'infrastruttura end-to-end (Visual Analytics, Data warehouse, Data quality, reporting e analytics), che è stato mitigato dall'integrazione/supporto di R su piattaforme come SAP HANA e Tableau. È ancora molto lontano da un'integrazione perfetta come SAS, ma il viaggio è iniziato.
Conclusione
Vediamo il mercato piegarsi leggermente verso Python nello scenario odierno. Sarà prematuro scommettere su ciò che prevarrà, data la natura dinamica dell'industria. A seconda delle circostanze (fase di carriera, dati finanziari, ecc.) puoi aggiungere i tuoi pesi e trovare ciò che potrebbe essere adatto a te. Ecco alcuni scenari specifici:
Se sei un principiante (già laureato) che entra nel settore dell'analisi , consiglierei di imparare SAS come prima lingua. È facile da imparare e detiene la più alta quota di mercato del lavoro.
Se sei una persona che ha già trascorso del tempo nel settore, dovresti provare a diversificare le tue competenze imparando un nuovo strumento.
Per esperti e professionisti del settore, le persone dovrebbero conoscerne almeno 2. Ciò aggiungerebbe molta flessibilità per il futuro e aprirebbe nuove opportunità.
Se sei in una start-up / freelance, R / Python è più utile.
Strategicamente, le configurazioni aziendali che richiedono più assistenza pratica e formazione scelgono SAS come opzione.
Ricercatori e statistici scelgono R come alternativa perché aiuta nei calcoli pesanti. Come si suol dire, R aveva lo scopo di portare a termine il lavoro e non di alleggerire il tuo computer.
Python è stata la scelta più ovvia per le startup di oggi grazie alla sua natura leggera e alla comunità in crescita. È anche la scelta migliore per il deep learning.
Ecco la classifica finale dei Linguaggi di programmazione per Intelligenza Artificiale :
Queste sono le nostre opinioni su questo confronto. Ora tocca a te condividere le tue opinioni attraverso i commenti qui sotto.
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