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Cuando procesamos un conjunto de datos, aplicamos diferentes funciones estadísticas a ese conjunto de datos. Estas funciones se pueden utilizar para explorar una amplia gama de estadísticas descriptivas, pruebas estadísticas, funciones de visualización, etc. La ciencia de datos es realmente el desarrollo de algoritmos, inferencia de datos y la exploración multidisciplinaria de tecnologías, diseñada específicamente para resolver problemas analíticos complejos. El núcleo de la ciencia de datos es los datos.
En Python, Pandas es una biblioteca de análisis de datos que se utiliza para importar datos de hojas de cálculo de Excel, CSV y otras fuentes de datos.
R es un lenguaje de código abierto. Este lenguaje es muy popular porque ayuda a desarrollar entornos más amigables para los usuarios y ofrece mejores formas de realizar análisis de datos, estadísticas y modelos gráficos. Cuando se desarrolló, este lenguaje solo se utilizaba en el ámbito académico y de investigación. Pero hoy en día, también es utilizado por la industria empresarial. Ahora, R es uno de los lenguajes de estadísticas que más crecen en el sector empresarial.
R proviene de una comunidad vasta. Esta comunidad ofrece soporte a través de listas de correo, documentos proporcionados por los usuarios y un grupo muy activo en Stack Overflow. CRAN es un gran repositorio de paquetes de R curados, donde los usuarios pueden contribuir fácilmente. Es una colección de funciones y datos. Facilita el desarrollo de tecnologías y funcionalidades más recientes, sin necesidad de desarrollar todo desde cero.
R tiene muchas funciones de análisis de datos integradas. El lenguaje R se utiliza principalmente para fines de estadísticas y análisis de datos. Por defecto, R tiene muchas herramientas que son muy importantes en la investigación y desarrollo relacionados con el análisis de datos.
Para el análisis de datos, la visualización de datos es una parte muy importante, ya que R ofrece muchos paquetes, como ggplot2ggvis, lattice, etc., que son muy útiles para simplificar estas implementaciones.
R tiene muchos paquetes para implementar aplicaciones relacionadas con la ciencia de datos. La disponibilidad de una gran cantidad de paquetes hace que R sea el paquete más rico en recursos y el más utilizado.
Cuando las tareas de análisis de datos necesitan realizar cálculos o análisis independientes en un solo servidor, se utiliza R en este caso. Este lenguaje es muy útil para trabajos exploratorios y puede manejar cualquier tipo de análisis de datos, y puede implementar soluciones más grandes para este problema.
El lenguaje R se utiliza principalmente en entornos de ciencia de datos.
Python es un lenguaje muy flexible, es genial hacer cosas nuevas y se centra en la legibilidad y simplicidad. Python tiene muchos paquetes que pueden trabajar en diferentes dominios de aplicaciones relacionadas con la ciencia de datos.
Python y R son buenos para encontrar valores atípicos en los conjuntos de datos, pero Python es mejor cuando se necesita subir conjuntos de datos a servicios web y encontrar valores atípicos.
Python es un lenguaje de programación general, por lo que la mayoría de las funciones de análisis de datos están disponibles.
Python también ofrece paquetes como Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, Tensor Flow, etc. Estos paquetes permiten desarrollar redes neuronales profundas, que son mucho más fáciles de implementar en Python.
Python, Pandas y Scikit son pocos paquetes de software de análisis de datos. Pero es fácil lograr el objetivo.
Cuando nuestras tareas de análisis de datos necesitan integrarse con aplicaciones web o necesitan combinar código estadístico con bases de datos de producción, se utiliza Python en este caso. Es una herramienta muy popular para implementar algoritmos de uso en producción.
Python se utiliza ampliamente en muchos campos, por ejemplo-
Realizar visión por computadora (como detección de rostros y detección de colores)
Desarrollar juegos
Hacer aprendizaje automático (hacer que las computadoras tengan la capacidad de aprender)
Crear un sitio web
Habilitar robots
Ejecutar scripts
Automatizar el navegador web
Realizar cálculos científicos
Realizar análisis de datos
Realizar rastreo web (recopilar datos de sitios web)
Construir inteligencia artificial