Swen Deobald
 - 28. Mai 2020

Vergleich und Unterschiede – R vs. Python

Im Laufe der Jahre hat uns das maschinelle Lernen selbstfahrende Autos, eine effektive Websuche und ein erheblich verbessertes Verst├Ąndnis des menschlichen Genoms erm├Âglicht. Aber die Frage ist, wie das funktioniert?

Vielleicht haben Sie sich an einige Situationen erinnert, in denen Sie sich f├╝r die verwendete Technologie bedankt haben, aber nicht genau nachvollziehen konnten, warum diese Dinge geschehen. Fast alle von uns verbringen heutzutage die meiste Zeit auf E-Commerce-Websites oder beim Surfen durch Google.

Es kam schon oft vor, dass man sich bei der Suche in Google vertippt hat und uns die Nachricht „Haben Sie das ernst gemeint…? Dies ist nichts anderes als die Algorithmen des maschinellen Lernens von Google, ein System, das erkennt, was Sie vor ein paar Jahren nach einer bestimmten Suche gesucht haben.

Lassen Sie uns ein weiteres Szenario nehmen, um es klarer zu machen: Amazon ist eine weltweit bekannte E-Commerce-Plattform. Die Menschen suchen nach Produkten, die sie brauchen. Angenommen, Herr Paul sucht nach einem Motorola-Mobilfunkger├Ąt, er f├╝hrt eine Suche durch und findet das Handy (von Motorola), aber die Website schl├Ągt auch einige relevante Produktdetails zusammen mit dem Handy vor, wie z.B. Bildschirmschutz, Kopfh├Ârer, die am besten mit diesem bestimmten Handy kompatibel sind. Dies ist wiederum der von Amazon verwendete Algorithmus f├╝r maschinelles Lernen. Die Absicht ist es, diese Firmen, die an dieser Technologie arbeiten, durch die Reduzierung der Komplexit├Ąt zu verdeutlichen, um die Anwendung mit der Kundenzufriedenheit zu erleichtern.

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Was ist Python?

Python ist eine Multi-Paradigmen-Sprache, die 1991 von Guido van Rossum geschaffen wurde. Sie kann in der Web-Entwicklung, Software-Entwicklung, System-Scripting usw. verwendet werden. Es funktioniert auf verschiedenen Plattformen. Python wurde f├╝r eine bessere Lesbarkeit entworfen, daher hat es eine gewisse ├ähnlichkeit mit der englischen Sprache. Python konzentriert sich auf eine einfache, weniger un├╝bersichtliche Syntax und Grammatik. In Python markieren Leerzeichen die Einr├╝ckungen, um den Block zu begrenzen. Es verwendet dynamische Typisierung und sp├Ąte Bindung, die die Methoden und Variablen zur Laufzeit binden. Mit einer gro├čen Anzahl von Bibliotheken kann Python f├╝r viele Zwecke verwendet werden. Es wurde in die Top Ten der beliebtesten Programmiersprachen aufgenommen.

Was ist R?

R ist eine statistische Sprache. Sie wird f├╝r die Entwicklung statistischer Software und Datenanalyse verwendet. Seitdem Data Mining und das Studium von Daten popul├Ąr geworden sind, hat R auch seine Popularit├Ąt gewonnen. Neben den statistischen Techniken bietet R auch eine Vielzahl von Bibliotheken f├╝r grafische Techniken. Es kann statische Diagramme erstellen, die f├╝r Diagramme in Publikationsqualit├Ąt verwendet werden. Auch dynamische und interaktive Diagramme sind verf├╝gbar. R verf├╝gt ├╝ber ein Paketarchiv-Netzwerk (CRAN- Comprehensive R Archive Network) f├╝r alle von ihm unterst├╝tzten Pakete. Es enth├Ąlt mehr als 10.000 Pakete. R ist eine Kommandozeilensprache, aber es gibt mehrere Schnittstellen, die eine interaktive GUI bieten, um die Arbeit der Entwickler zu erleichtern.

Unterschiede zwischen R und Python

Obwohl R vs. Python f├╝r ├Ąhnliche Zwecke, d.h. Datenanalyse und maschinelles Lernen, beliebt ist, haben beide Sprachen unterschiedliche Eigenschaften. Jede Sprache bietet unterschiedliche Vor- und Nachteile. R-Programmierung und Python sind beliebte Alternativen auf dem Markt.

Wichtigsten Unterschiede zwischen R-Programmierung & Python

R wurde von Ross Ihaka und Robert Gentleman im Jahr 1995 entwickelt, w├Ąhrend Python von Guido Van Rossum im Jahr 1991 entwickelt wurde. R konzentriert sich auf eine Kodiersprache, die ausschlie├člich f├╝r Statistik und Datenanalyse entwickelt wurde, w├Ąhrend Python mit seinen Paketen flexibel auf die Daten zugeschnitten ist.

R ist gro├čartig, wenn es um komplexe Visualisierungen mit einfacher Anpassung geht, w├Ąhrend Python nicht so gut f├╝r druckfertige Visualisierungen geeignet ist. R l├Ąsst sich nur schwer in den Produktionsablauf integrieren. Meistens handelt es sich dabei um ein statistisches Analyse- und Grafikwerkzeug, w├Ąhrend Python sich leicht in einen Produktionsworkflow integrieren l├Ąsst und zu einem echten Teil des Produkts werden kann.

R Python

R hat eine stabile Version (aktuell) von 3.5.0 vom 23. April 2018, wohingegen Python 3.6.5 (aktuell) vom 28. M├Ąrz 2018 verf├╝gbar ist. R hat die Dateinamenerweiterungen .r, .R, .R Data, .rds und .rda, w├Ąhrend Python die Dateinamenerweiterungen .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz hat.

Geschwindigkeit und Leistung: Obwohl beide Sprachen f├╝r gro├če Datenanalysen verwendet werden. Aber leistungsm├Ą├čig ist Python eine bessere Option f├╝r die Erstellung kritischer und dennoch schneller Anwendungen. R ist etwas langsamer als Python, aber immer noch schnell genug, um gro├če Datenoperationen zu verarbeiten.

Grafik und Visualisierung

Daten k├Ânnen leicht verstanden werden, wenn sie visualisiert werden k├Ânnen. R bietet verschiedene Pakete f├╝r die grafische Interpretation von Daten. Ggplot2 bietet angepasste Grafiken. Python hat auch Bibliotheken f├╝r die Visualisierung, aber es ist etwas komplexer als R. R hat eine h├╝bsch gedruckte Bibliothek, die beim Erstellen von Graphen in Publikationsqualit├Ąt hilft.

Deep Learning

Beide Sprachen R vs. Python haben ihre Popularit├Ąt mit der steigenden Popularit├Ąt der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens erhalten. W├Ąhrend Python eine Menge fein abgestimmter Bibliotheken bietet, hat R mit KerasR eine Schnittstelle zu Python’s Deep Learning-Paket erhalten. Somit verf├╝gen beide Sprachen nun ├╝ber eine sehr gute Sammlung von Paketen f├╝r tiefes Lernen. Aber Python sticht im Falle von tiefem Lernen und KI hervor.

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Statistische Korrektheit

Da R f├╝r die Datenstatistik entwickelt wurde, bietet es bessere Unterst├╝tzung und Bibliotheken f├╝r die Statistik. Python wird am besten f├╝r die Anwendungsentwicklung und -bereitstellung verwendet. Aber R und seine Bibliotheken implementieren eine Vielzahl von statistischen und grafischen Techniken zur Datenanalyse.

Unstrukturierte Daten

80% der Daten weltweit sind unstrukturiert. Daten, die aus sozialen Medien generiert werden, sind meist unstrukturiert. Python bietet Pakete wie NLTK, scikit-image, PyPI zur Analyse unstrukturierter Daten. R bietet auch Bibliotheken zur Analyse unstrukturierter Daten an, aber die Unterst├╝tzung ist nicht so gut wie bei Python. Dennoch k├Ânnen beide Sprachen f├╝r die Analyse unstrukturierter Daten verwendet werden.

Unterst├╝tzung durch die Community

Beide R vs. Python haben eine gute Unterst├╝tzung durch die Gemeinschaft. Beide Sprachen haben eine Benutzer-Mailingliste, StackOverflow-Gruppen, von Benutzern beigesteuerte Dokumente und Codes. Hier ist also eine Verbindung zwischen beiden Sprachen. Aber beide Sprachen haben keinen Kundendienst-Support. Das bedeutet, dass den Benutzern nur Online-Communities und Dokumente der Entwickler zur Verf├╝gung stehen.

Hier eine ├ťbersicht ├╝ber die Unterschiede zwischen R und Python tabellarisch dargestellt:

RPython
R-Codes ben├Âtigen mehr WartungPython-Codes sind robuster und einfacher zu warten
R ist eher eine statische Sprache und wird auch f├╝r grafische Techniken verwendetPython wird als Allzwecksprache f├╝r Entwicklung und Einsatz verwendet
R wird besser f├╝r die Datenvisualisierung verwendetPython ist besser f├╝r Deep Learning geeignet
R hat hunderte von Paketen oder M├Âglichkeiten, um die gleiche Aufgabe zu erf├╝llen. Es hat mehrere Pakete f├╝r eine AufgabePython wurde nach der Philosophie entworfen, dass es „nur einen offensichtlichen Weg geben sollte.“ Daher gibt es nur wenige Hauptpakete, um die Aufgabe zu erf├╝llen
R ist einfach zu starten. Es hat einfachere Bibliotheken und PlotsDas Erlernen von Python-Bibliotheken kann ein wenig komplex sein
R unterst├╝tzt nur prozedurale Programmierung f├╝r einige Funktionen und objektorientierte Programmierung f├╝r andere FunktionenPython ist eine Multi-Paradigma-Sprache. das bedeutet, dass Python mehrere Paradigmen wie objektorientierte, strukturierte, funktionale und aspektorientierte Programmierung unterst├╝tzt
R ist eine für die Befehlszeile interpretierte SprachePython strebt nach einer einfachen Syntax. Es hat eine Ähnlichkeit mit der englischen Sprache
R wurde f├╝r die Datenanalyse entwickelt, daher verf├╝gt es ├╝ber leistungsf├Ąhigere StatikpaketeDie Statistikpakete von Python sind weniger leistungsf├Ąhig
R ist langsamer als Python, aber nicht vielPython ist schneller
R macht es einfach, komplizierte mathematische Berechnungen und statische Tests zu verwendenPython ist gut, um etwas von Grund auf Neues zu bauen. es wird auch f├╝r die Anwendungsentwicklung verwendet
R ist weniger popul├Ąr, aber es hat trotzdem viele BenutzerPython ist popul├Ąrer als R

Fazit

Beide R und. Python haben ihre Vor- und Nachteile, es ist ein harter Kampf zwischen den beiden. Python scheint bei Datenwissenschaftlern etwas beliebter zu sein, aber auch R ist kein v├Âlliger Fehlschlag. R wurde f├╝r die statistische Analyse entwickelt und ist darin sehr gut. Python hingegen ist eine Allzwecksprache f├╝r die Anwendungsentwicklung. Beide Sprachen bieten eine breite Palette von Bibliotheken und Paketen, in einigen F├Ąllen ist auch eine bibliotheks├╝bergreifende Unterst├╝tzung verf├╝gbar. Daher h├Ąngt es v├Âllig von den Anforderungen des Benutzers ab, welche der beiden Sprachen gew├Ąhlt wird. Sie k├Ânnen auch gemeinsam verwendet werden in einem mixed Scenario!Falls Sie noch immer verunsichert sind, welche Programmiersprache am besten zu Ihnen passt, laden Sie sich unsere Infografik runter oder kontaktieren Sie uns direkt.

Swen Deobald

Swen Deobald

Mein Name ist Swen Deobald und ich bin begeisterter SAP Analytics Berater. Als Fachbereichsleiter von Compamind unterst├╝tze ich Sie mit meinem Team bei allen Fragen rund um SAP Analytics, Business Warehouse, BusinessObjects und der SAP Analytics Cloud.

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