- Infografiki SAS vs R vs Python
- Opis
- Powody porównania
- System open source a system zamknięty
- Koszt
- Uczenie się
- Dostępność
- Możliwości przetwarzania danych
- Możliwości graficzne
- Postępy w narzędziu
- Scenariusz pracy
- Wsparcie dla wizualizacji
- Obsługa klienta i społeczność
- Trendy w branży
- Zwinność
- Samouczki i przewodnik
- Wniosek
SAS vs R vs Python - jeśli wybierasz zawód analityki, wówczas główne pytanie, które pojawia się w twoim umyśle, brzmi: „Które narzędzie jest najlepsze w tym zadaniu?”
To była bitwa od lat i zawsze trudno jest wybrać języki programowania, które najlepiej nadają się do analizy danych.
Tradycyjnie to pytanie było zadawane przeciwko SAS vs. R, ale teraz python dołączył do tej dyskusji. Co jest lepsze między sas vs r vs python.
Kilka lat temu trudno było prześledzić ścieżkę kariery w tych narzędziach. Ale na szczęście okazało się to błogosławieństwem w przebraniu.
Ale teraz specjalista ds. Analityki, zanim zdecyduje, jaką technikę zastosować, jest w trakcie poszukiwania najlepszego narzędzia do wykonania tego zadania.
Istnieje silna konkurencja między SAS vs R vs Python. Ale szczera odpowiedź jest taka, że każde narzędzie jest wyjątkowe na swój sposób. W tym kontekście nie ma uniwersalnego zwycięzcy. Każde narzędzie ma swoją siłę i słabość.
Dla specjalisty analitycznego ważne jest, aby znać mocne i słabe strony każdego narzędzia, aby zdecydować, który najlepiej wykorzystać w swoim zawodzie.
Infografiki SAS vs R vs Python
Teraz spójrzmy na czym są narzędzia i do czego są używane.
Opis
Oto krótki opis 3 narzędzi
SAS
SAS to zintegrowany system rozwiązań programowych i jest liderem w dziedzinie analizy danych. To oprogramowanie ma wiele funkcji, takich jak dobre GUI i inne, które zapewniają niesamowite wsparcie techniczne. SAS pomaga wykonywać następujące zadania
- Wprowadzanie danych, pobieranie i zarządzanie
- Pisanie raportów i projektowanie graficzne
- Analiza statystyczna i matematyczna
- Prognozy biznesowe i wsparcie decyzji
- Badania operacyjne i zarządzanie projektami
- Rozwój aplikacji
SAS jest używany przez renomowane firmy, takie jak Barclays, Nestle, HSBC, Volvo i BNB Paribas.
R
R jest językiem programowania dla obliczeń statystycznych i grafiki, który został stworzony w 1995 roku przez Rossa Ihakę i Roberta Gentlemana. Oferuje szeroki zakres technik statystycznych i graficznych. Jest to droga typu open source, która jest wysoce rozszerzalna. Jest to prosty i skuteczny język programowania. To coś więcej niż system statystyk. Wykonuje następującą pracę
- Łatwo manipuluje pakietami
- Manipuluje ciągami znaków
- Działa z regularnymi i nieregularnymi szeregami czasowymi
- Wizualizuj dane
- Nauczanie maszynowe
R jest używany przez najwyżej oceniane firmy, takie jak Bank of America, bing, Ford, Uber i Foursquare.
Pyton
Python jest zorientowanym obiektowo językiem programowania, który ma jasną składnię i czytelność. Został stworzony w 1991 roku przez Guido Van Rossem. Jest łatwy do nauczenia i pomoże ci pracować szybciej i efektywniej. Stał się bardziej popularny w krótkim czasie ze względu na swoją prostotę.
Python jest używany przez znane firmy, takie jak ABN-AMRO, Quora, Google i reddit.
Powody porównania
Branże rozwijają się dynamicznie. W miarę wzrostu pola w każdym języku jest wiele postępów technologicznych.
Jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych, być może uczysz się nowej z powodu swoich zainteresowań lub przez większość czasu związanych z tym, z czym współpracuje Twoja organizacja. Możesz napotkać wyzwania i frustracje z powodu aktualizacji narzędzi i oprogramowania.
Porównanie języków jest teraz warte rozważenia. Wszelkie porównania dokonane przed kilkoma latami nie będą miały zastosowania do obecnej sytuacji. Porównania pomogą również w wyborze najlepszych spośród trzech.
Języki te są porównywane z następującymi czynnikami w tym artykule. Nie możesz kupić narzędzia na podstawie poniższych porównań, ale na pewno przyda ci się wybrać takie, które pasuje do twojej kariery.
SAS jest zamkniętym źródłem i nie obsługuje przezroczystych funkcjonalności. Natomiast R i Python jest otwartym odpowiednikiem SAS i zawiera szczegółową przejrzystość wszystkich jego funkcji i algorytmów.
SAS jest bardziej czasochłonne, ponieważ poznanie jego funkcjonalności zajmuje dużo czasu.
SAS również przynosi efekt przeciwny do zamierzonego.
SAS jest jednym z najdroższych programów na świecie. Miliony dolarów trzeba zainwestować w uzyskanie licencji SAS. Dlatego może być używany tylko przez duże firmy.
Niewiele firm korzysta z SAS. Jeśli jesteś specjalistą SAS, musisz wybrać miejsce pracy, w którym będą korzystać z SAS. Jeśli dołączysz do firmy, w której nie używają SAS, twoja kariera zostanie przekierowana na nową ścieżkę.
R to oprogramowanie typu open source, które każdy może bezpłatnie pobrać.
Z drugiej strony Python jest także bezpłatnym oprogramowaniem typu open source i może być pobrany przez każdego.
SAS jest łatwy do nauczenia, szczególnie dla osób, które już znają SQL. Również SAS ma stabilny interfejs GUI. Samouczki SAS są dostępne w różnych witrynach i zawierają obszerną dokumentację.
Python jest bardzo łatwy do nauczenia się w świecie analizy danych. Python nie ma szeroko rozpowszechnionego interfejsu GUI, ale notebooki Python stały się popularne. Zapewniają one funkcje dokumentacji i samouczka.
R jest językiem programowania niskiego poziomu, dlatego dłuższe kody są wymagane nawet w przypadku krótszych procedur. Musisz mieć głębszy wgląd w kodowanie w R.
SAS wymaga zakupu nowych produktów, aby poznać zaawansowane funkcje SAS. Nie oferuje opcji pobierania żadnej funkcji i korzystania z niej natychmiast. SAS ma również surowe ograniczenia licencyjne.
Podczas gdy w R i Python masz dostęp do zaawansowanych funkcji, takich jak przetwarzanie równoległe, pakiety wielordzeniowe itp., Lub uaktualnienia do nich, aby pomóc Ci wykonywać powtarzalne operacje.
Wszystkie trzy języki są równie dobre w przetwarzaniu danych, a także mają opcję obliczeń równoległych. W tym czynniku nie ma dużej różnicy między tymi trzema. W każdym z tych języków może być wprowadzonych kilka innowacji w celu poprawy ich standardu.
W odniesieniu do tego czynnika R ma najlepsze możliwości graficzne w porównaniu z pozostałymi dwoma.
SAS ma podstawowe możliwości graficzne, ale działa tylko. Dostosowywanie wykresów jest trudne i wymaga dogłębnej wiedzy na temat pakietu SAS Graph
Python ma opcję korzystania z bibliotek rodzimych (matplotlib) lub bibliotek pochodnych, które pozwalają wywoływać funkcje R.
R ma doskonałe możliwości graficzne spośród trzech. Posiadają zaawansowane pakiety dla możliwości graficznych.
Wszystkie trzy języki mają podstawowe i najbardziej wymagane funkcje, ale najnowsze technologie i funkcje mają duże znaczenie, jeśli Twoja praca tego oczekuje.
R i Python mają charakter open source, więc są ulepszane do najnowszych technologii i funkcji szybciej niż dwa pozostałe języki. Rozwój nowych technik jest bardzo szybki w R.
Z drugiej strony SAS wymaga czasu na aktualizację do najnowszych funkcji i możliwości, ponieważ działa w kontrolowanym środowisku.
Jedną z głównych zalet SAS jest praca w kontrolowanym środowisku. Są dobrze przetestowane, więc szanse na błędy są bardzo mniejsze.
Ale Python i R działają w otwartym kodzie źródłowym i bardzo szybko aktualizują się do najnowszych technologii, ale są bardziej podatne na błędy.
R i Python mają więcej ofert pracy w niedawnej przeszłości i oczekuje się, że ich liczba wzrośnie w przyszłości.
R i Python są używane przez firmy, które szukają efektywności kosztowej. Są najlepszą opcją dla nowych firm.
SAS jest szeroko stosowany przez duże organizacje i firmy korporacyjne.
Ostatnie badania dowiodły, że liczba zadań Pythona w zakresie analizy danych również wzrośnie w taki sam sposób jak R.
Wizualizacja jest podstawową częścią nauki o danych. Główna platforma wizualizacji SAS nazywa się SAS Visual Analytics. Jest to zbyt kosztowne w użyciu.
R i Python ma wiele narzędzi do wizualizacji za darmo. Nie wymaga podpisywania umowy i płacenia za każdą czynność, jak w SAS.
W oparciu o obsługę klienta i serwis SAS jest najlepszy w porównaniu z pozostałymi dwoma językami. SAS ma dedykowane wsparcie i obsługę klienta oraz społeczność. W przypadku problemów technicznych możesz skontaktować się bezpośrednio z centrum wsparcia.
R ma dużą społeczność online, ale nie ma centrum obsługi klienta. Otrzymasz od nich pomoc, ale nie od razu.
Python też nie ma centrum obsługi klienta. Zapewnia pomoc swoim klientom, ale nie na poziomie SAS.
Trend rynku pracy szybko zmierza w kierunku technologii open source. R, Hadoop, Python są głównymi tego przykładami. SAS jest również jedną z takich technologii, ale jest to jedyny płatny produkt. Ludzie wolą R i Python zamiast SAS, ponieważ nie zapewnia on żadnych dodatkowych korzyści w stosunku do bezpłatnych produktów. Obecnie tylko kilka firm wybiera SAS.
R i Python są dostępne bezpłatnie i można je łatwo pobrać.
R i Python są obsługiwane przez tysiące współpracowników na całym świecie. Jeśli dostępna jest jakaś wersja lub stopniowanie dla języków, jest ona łatwo dostępna dla klientów.
Produkt SAS jest dostępny tylko dla SAS Institute Incorporated i tylko programiści SAS mogą tworzyć nowe funkcje. To zajmuje dużo czasu. A zanim zaktualizujesz funkcje SAS o nowe algorytmy, możesz ukończyć swój projekt za pomocą dowolnego innego narzędzia.
SAS nie oferuje klientom żadnych wskazówek krok po kroku. Jeśli zaczynasz od nowego tematu lub chciałeś nauczyć się czegoś nowego w SAS, zdecydowanie powinieneś zwrócić się o pomoc do konsultanta SAS, który ponownie jest w SAS Institute Incorporated.
Z kolei R i Python dostarczają szczegółowych przykładów. Oferuje również samouczek w Internecie. Python zawiera odtwarzalne zeszyty o nazwie iPython. Ćwiczenia R i notesy iPython są szeroko dostępne na stronach takich jak github i inne.
Oto widok tabeli, aby łatwo porównać wszystkie trzy narzędzia w oparciu o kilka kryteriów
| Kryterium | SAS | R | Pyton |
| Koszt | Płatny | Darmowy | Darmowy |
| Uczenie się | Trudny | Łatwo | Łatwo |
| Manipulacja danymi | Wysoki | Wysoki | Wysoki |
| Modelowanie analityczne | Wysoki | Wysoki | Średni |
| Możliwości graficzne | Niska | Wysoki | Średni |
| Przetwarzanie tekstu | Niska | Średni | Wysoki |
| Big Data | Średni | Niska | Średni |
| Typowe zastosowania | Wysoki | Wysoki | Średni |
| Scenariusz pracy | Wysoki | Średni | Niska |
| Obsługa klienta | Wysoki | Niska | Średni |
| Postępy w narzędziu | Wysoki | Niska | Średni |
Wniosek
SAS zdecydowanie może zaspokoić wszystkie potrzeby związane z nauką danych, ale nie nadaje się na dłuższą metę. Firmy szybko przechodzą na języki programowania open source, które są łatwo dostępne i łatwe w użyciu.
SAS jest restrykcyjnym i zamkniętym narzędziem, dlatego obecnie nie jest zbyt preferowane.
R i Python są narzędziami typu open source, które pomogą Ci zwiększyć wiedzę z zakresu nauk o danych, nauczyć się nowych technologii i algorytmów. Znajomość języka R i Python automatycznie sprawia, że obecnie kwalifikujesz się do pracy w branży danych.
Najważniejsze jest to, że nie ma oczywistego zwycięzcy wśród tych trzech. Wszystkie trzy narzędzia mają swoje zalety i wady. Ich mocne strony pozwalają im przetrwać na rynku przez długi czas.
Ostatecznie to naukowiec danych musi decydować między językami. Jako naukowiec danych musisz zdecydować, który język najlepiej odpowiada Twoim potrzebom. Możesz zadać sobie kilka pytań i zdecydować o tym
- Jakie problemy chcesz rozwiązać?
- Ile jesteś gotowy wydać na naukę języka?
- Jakie są najczęściej używane narzędzia w swojej dziedzinie?
- Jakie są inne podobne narzędzia dostępne na rynku i jak odnoszą się one do powszechnie używanych narzędzi?
Odpowiedzi na te pytania pomogą Ci wybrać najlepsze narzędzie i kontynuować karierę.
Ucz się i zostań mistrzem języka.