- SAS срещу R срещу Python Infographics
- описание
- Причини за сравнение
- С отворен код срещу затворена система
- цена
- Изучаване на
- Достъпност
- Възможности за обработка на данни
- Графични възможности
- Напредък в инструмента
- Сценарий за работа
- Поддръжка за визуализация
- Поддръжка на клиенти и общност
- Тенденции в индустрията
- ловкост
- Ръководства и ръководство
- заключение
SAS срещу R срещу Python - Ако ще изберете професия аналитик, тогава основният въпрос, който възниква в съзнанието ви, е „Кой е най-добрият инструмент за работата?“
Това е битка от години и винаги е трудно да се определи между програмните езици, които са най-подходящи за анализ на данни.
Традиционно този въпрос беше повдигнат срещу SAS срещу R, но сега python се присъедини към тази дискусия. И така, кое е по-добре между sas vs r vs python.
Няколко години назад беше трудно да се проследи пътят на кариерата в тези инструменти. Но за щастие това се оказа прикрито благословение.
Но сега специалистите по анализи, преди да решат каква техника трябва да прилагат, те са в процес на търсене на най-добрия инструмент за изпълнение на тази задача.
Има силна конкуренция между SAS срещу R срещу Python. Но честният отговор е, че всеки инструмент е уникален по свой начин. В този контекст няма универсален победител. Всеки инструмент има своя сила и слабост.
Важно е аналитичният професионалист да знае силните и слабите страни на всеки инструмент, за да реши коя е най-добрата за тяхната професия.
SAS срещу R срещу Python Infographics
Сега нека разгледаме какви са инструментите и за какво се използват.
описание
Ето кратко описание за 3-те инструмента
SAS
SAS е интегрираната система от софтуерни решения и е лидер в областта на анализа на данни. Този софтуер има много функции като добър графичен интерфейс и други, за да осигури страхотна техническа поддръжка. SAS ви помага да направите следните задачи
- Въвеждане на данни, извличане и управление
- Докладване и графичен дизайн
- Статистически и математически анализ
- Бизнес прогнозиране и подкрепа за решения
- Операционни изследвания и управление на проекти
- Разработка на приложения
SAS се използва от реномирани компании като Barclays, Nestle, HSBC, Volvo и BNB Paribas.
R
R е език за програмиране за статистически изчисления и графики, който е създаден през 1995 г. от Рос Ихака и Робърт Джентълмен. Той предлага широка гама от статистически и графични техники. Това е маршрут с отворен код, който е силно разширим. Това е прост и ефективен език за програмиране. Тя е нещо повече от система за статистика. Той върши следната работа
- Лесно манипулира пакетите
- Манипулира низовете
- Работи с редовни и нередовни времеви серии
- Визуализирайте данните
- Машинно обучение
R се използва от най-високо оценени компании като Bank of America, bing, Ford, Uber и Foursquare.
Питон
Python е обектно ориентиран програмен език, който има ясен синтаксис и четимост. Той е създаден през 1991 г. от Гуидо Ван Росем. Учи се лесно и ще ти помогне да работиш по-бързо и ефективно. Той стана по-популярен за кратък период от време поради своята простота.
Python се използва от известни компании като ABN-AMRO, Quora, Google и reddit.
Причини за сравнение
Индустриите растат динамично. С нарастването на полето има много технологичен напредък на всеки език.
Ако сте нови в полето за анализиране на данни, тогава може би ще научите ново поради интереса ви или в повечето случаи водени от това, с което работи вашата организация. Може да предизвикате и разочаровате поради надстройки в инструментите и софтуерните програми.
Сравнението на езиците вече е заслужаващо внимание. Всяко сравнение, направено преди няколко години, няма да има отношение към настоящата ситуация. Сравненията също ще помогнат при избора на най-доброто измежду трите.
Тези езици се сравняват по следните фактори в тази статия. Възможно е да не купувате инструмент въз основа на следните сравнения, но определено ще ви бъде полезно да изберете този, който е подходящ за вашата кариера.
SAS е затворен източник и не поддържа прозрачни функционалности. Докато R и Python са отворен код на SAS и съдържат подробна прозрачност на всичките му функционалности и алгоритми.
SAS отнема повече време, тъй като е необходим дълъг процес, за да се знае функционалността.
SAS също е контрапродуктивна.
SAS е един от най-скъпите софтуер в света. Милиони долари трябва да бъдат инвестирани в получаване на лиценз за SAS. Затова може да се използва само от големи компании.
Има само няколко компании, които използват SAS. Ако сте професионалист на SAS, тогава трябва да изберете работно място, където те използват SAS. Ако се присъедините към компания, където те не използват SAS, кариерата ви ще бъде пренасочена към нов път.
R е софтуер с отворен код, който може да бъде изтеглен безплатно от всеки.
Python от друга страна също е безплатен софтуер с отворен код и може да бъде изтеглен от всеки.
SAS е лесен за научаване специално за хора, които вече познават SQL. Също така SAS има стабилен GUI интерфейс. Ръководствата на SAS се предлагат в различни сайтове и имат изчерпателна документация.
Python е много лесен за научаване в света на анализа на данни. Python няма широко разпространен GUI интерфейс, но Python преносимите компютри станаха популярни. Те ви предоставят характеристиките на документацията и ръководството.
R е език за програмиране на ниско ниво и затова са необходими по-дълги кодове дори за по-кратки процедури. Трябва да имате по-задълбочен поглед върху кодирането в R.
SAS изисква да купувате нови продукти, за да се запознаете с модерните функции на SAS. Не ви предлага опция да изтеглите всяка функция и да я използвате незабавно. SAS също има строги ограничения за лицензиране.
Като има предвид, че в R и Python ви е разрешено да получите достъп или да надстроите до разширените функции като паралелна обработка, многоядрени пакети и т.н., за да ви помогнат да правите повтарящи се операции.
И трите езика са еднакво добри в работата с данни и освен това имат възможност за паралелни изчисления. Няма голяма разлика между трите в този фактор. Може да има няколко нововъведения във всеки от тези езици, за да се подобри техният стандарт.
По отношение на този фактор, R има най-добрите графични възможности в сравнение с другите два.
SAS има основни графични възможности, но е само функционален. Персонализирането на парцели е трудно и е необходимо задълбочени познания, за да се знае за пакета SAS Graph
Python има възможност да използва нативните библиотеки (matplotlib) или производни библиотеки, което позволява да извиква R функции.
R има отлични графични възможности сред трите. Те имат разширени пакети за графични възможности.
И трите езика имат основните и най-необходимите функции, но най-новите технологии и функции имат голямо значение, ако работата ви го очаква.
R и Python са с отворен код в природата, така че те се усъвършенстват до най-новите технологии и функции по-бързо от другите два езика. Развитието на нови техники е много бързо в Р.
SAS, от друга страна, изисква време, за да се актуализира до най-новите функции и възможности, тъй като работи в контролирана среда.
Има едно основно предимство на SAS да работи в контролирана среда. Те са добре тествани и затова шансовете за грешки са много по-малко.
Но Python и R работят в отворен код и се актуализират с най-новите технологии много бързо, но те са по-отворени за грешки.
R и Python имат повече работни места в близкото минало и се очаква да се увеличат и в бъдеще.
R и Python се използват от компании, които търсят ефективност на разходите. Те са най-добрият вариант за стартиращи компании.
SAS се използва широко от големи организации и корпоративни компании.
Скорошно проучване доказа, че задачите на Python за анализиране на данни също ще се увеличат по същия начин като R.
Визуализацията е основна част от науката за данните. Основната платформа за визуализация на SAS се нарича SAS Visual Analytics. Това е твърде скъпо за използване.
R и Python разполагат с много инструменти за визуализация безплатно. Не се изисква да подписвате договор и да плащате за всяка дейност, като в SAS.
Въз основа на поддръжката на клиентите и обслужването SAS е най-добрият в сравнение с другите два езика. SAS има специализирана поддръжка и обслужване на клиенти и общност. Ако имате някакви технически проблеми, можете да се свържете директно с центъра за поддръжка.
R има голяма онлайн общност, но няма център за поддръжка на клиенти. Ще получите помощ от тях, но не веднага.
Python също няма център за поддръжка на клиенти. Той предоставя помощ на своите клиенти, но не и на нивото на SAS.
Тенденцията на пазара на труда се движи бързо към технологии с отворен код. R, Hadoop, Python са всички основни примери за това. SAS също е един от тези технологии, но това е единственият платен продукт. Хората предпочитат R и Python вместо SAS, защото това не предоставя допълнителни ползи спрямо безплатните продукти. Само няколко компании отиват за SAS днес по определени причини.
R и Python идва безплатно и може да бъде изтеглен с лекота.
R и Python се поддържат от хиляди сътрудници по целия свят. Ако има някаква разработка или надграждане, достъпна за езиците, тя се предоставя на клиентите лесно.
Продуктът на SAS е достъпен само от SAS Institute Incorporated и само разработчиците на SAS могат да произвеждат всякакви нови функции. Това отнема много време. И преди да актуализирате функциите на SAS с нови алгоритми, можете да завършите проекта си с помощта на всеки друг инструмент.
SAS не предлага стъпка по стъпка ръководство на своите клиенти. Ако започвате с нова тема или искате да научите нещо ново в SAS, определено трябва да потърсите помощта на SAS консултант, който отново е от SAS Institute Incorporated.
R и Python от друга страна ви предоставят подробни примери. Той предлага и урок в интернет. Python съдържа възпроизводими тетрадки, наречени iPython. R упражнения и iPython Notebook са широко достъпни в сайтове като github и други.
Ето изглед на таблица за лесно сравняване на трите инструмента въз основа на няколко критерия
| критерий | SAS | R | Питон |
| цена | платен | Безплатно | Безплатно |
| Изучаване на | Труден | лесно | лесно |
| Манипулация на данни | Високо | Високо | Високо |
| Аналитично моделиране | Високо | Високо | среда |
| Графична способност | ниско | Високо | среда |
| Обработка на текст | ниско | среда | Високо |
| Голяма информация | среда | ниско | среда |
| Чести употреби | Високо | Високо | среда |
| Сценарий за работа | Високо | среда | ниско |
| Поддръжка на клиенти | Високо | ниско | среда |
| Напредък в инструмента | Високо | ниско | среда |
заключение
SAS определено може да задоволи всички ваши нужди от научни данни, но не е подходящ в дългосрочен план. Сега компаниите се движат бързо към езици за програмиране с отворен код, които са лесни за достъп и използване.
SAS е ограничителен и затворен инструмент, но в наши дни не се предпочита много.
R и Python са инструменти с отворен код, които ще ви помогнат да увеличите познанията си в областта на научните данни, да научите нови технологии и алгоритми. Познаването за R и Python автоматично ви позволява да работите в областта на научните данни в наши дни.
Долната линия е, че няма очевиден победител сред трите. И трите инструмента имат своите предимства и недостатъци. Силните им страни ги карат да оцелеят на пазара в дългосрочен план.
В крайна сметка информатологът трябва да избира между езиците. Като учен с данни, вие трябва да решите кой език подхожда най-добре за вашите нужди. Можете да си зададете няколко въпроса и да решите за това
- Какъв тип проблеми искате да решите?
- Колко сте готови да похарчите, за да научите език?
- Какви са често използваните инструменти във вашата област?
- Какви са другите подобни инструменти на пазара и как се отнася до често използваните инструменти?
Отговорите на тези въпроси могат да ви помогнат да изберете най-добрия инструмент и да продължите напред в кариерата си.
Учете се и станете майстор на езика.