당신은 주제를 찾고 있습니까 “파이썬 에서 r – Python VS R: 뉴욕 데이터사이언티스트가 추천하는 것은?“? 다음 카테고리의 웹사이트 you.tfvp.org 에서 귀하의 모든 질문에 답변해 드립니다: https://you.tfvp.org/blog/. 바로 아래에서 답을 찾을 수 있습니다. 작성자 데싸노트 이(가) 작성한 기사에는 조회수 21,322회 및 좋아요 353개 개의 좋아요가 있습니다.
파이썬 에서 r 주제에 대한 동영상 보기
여기에서 이 주제에 대한 비디오를 시청하십시오. 주의 깊게 살펴보고 읽고 있는 내용에 대한 피드백을 제공하세요!
d여기에서 Python VS R: 뉴욕 데이터사이언티스트가 추천하는 것은? – 파이썬 에서 r 주제에 대한 세부정보를 참조하세요
이번 영상은 데이터 사이언스 분야에서 가장 많이 활용되는 Python과 R에 대한 이야기를 다뤄보았습니다.
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/seankwon1014/
커피챗(1:1 상담 서비스): https://bit.ly/DSNOTE
FastCampus: https://fastcampus.co.kr/data_online_ecommerce
비즈니스 문의: [email protected]
파이썬 에서 r 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
[Module] 파이썬에서 R 실행하기 (rpy2) – Creative Repository
파이썬에서 R 을 실행할 일이 있어서 일단 현재까지 사용가능한 방법은 모두 찾아보고 정리하고 있다. 그 중 먼저 rpy2 부터 보려고 한다. rpy2 가 …
Source: www.jkun.net
Date Published: 1/3/2022
View: 8548
(P1)제01강(5.1) 파이썬(Jupyter Notebook)에서 R 사용하기
R과 파이썬을 동시에 사용하다 보면 지금 내가 R을 하고 있는건지. 파이썬을 하고 있는 건지 헷갈릴 때가 있습니다. 그리하여 저는 R은 Rstudio에서.
Source: rsas.tistory.com
Date Published: 9/18/2021
View: 5525
10 장 R과 Python을 넘나들기 | 파이썬 프로그래밍 기초
10.1 reticulate 패키지: R Interface to Python · 10.2 R 실행 · 10.3 파이썬에서 R의 객체를 가져오기 · 10.4 R에서 파이썬의 객체를 가져오기.
Source: bigdata.dongguk.ac.kr
Date Published: 8/17/2021
View: 516
‘R VS PYTHON’에서 ‘R과 PYTHON’으로 – 블로그 – Quish
기본적으로 두 가지가 있습니다 구혼 이를 통해 단일 프로젝트에서 Python과 R을 나란히 사용할 수 있습니다. 파이썬 내의 R. 객체 지향 언어; 범용; 많은 확장 기능과 …
Source: ko.quish.tv
Date Published: 6/8/2021
View: 5007
Python 에서 R 스크립트 실행 – 즐거운 지니
파이썬에서 외부 실행파일을 실행하기 위해 os 모듈의 system()를 사용할 수 있다. 같은 방법으로 R 스크립트를 파이썬에서 실행 할 수 있는데 다른 …
Source: joyfulgenie.tistory.com
Date Published: 3/2/2021
View: 9543
데이터 분석, R로 시작할까 파이썬으로 시작할까? – 패스트캠퍼스
기초적인 통계 분석 알고리즘부터 복잡한 통계 분석 알고리즘까지 R에서 간단한 코드로 구현이 가능해요. 그리고 같은 통계분석을 실시했을 때 R은 파이썬에 비해 더 …
Source: fastcampus.co.kr
Date Published: 5/28/2022
View: 4346
데이터 분석 초보라면, R과 파이썬 중 어느 것을 선택해야 할까?
벨 연구소에서 만든 S 프로그래밍 언어를 참고하여 누구나 사용할 수 있도록 만든 것이 현재의 R입니다. 처음에는 일부 통계학자들만 사용하는 언어였는데, 빅데이터 시대 …
Source: hongong.hanbit.co.kr
Date Published: 5/19/2022
View: 2641
[무설치] 파이썬과 R을 온라인에서 바로 코딩하는 꿀팁 – Exobrain
[무설치] 파이썬과 R을 온라인에서 바로 코딩하는 꿀팁. Colab과 Rstudio Cloud, 브라우저만 있으면 바로 코딩할 수 있다. 2020년 3월 4일 4 min read python.Source: gunn.kim
Date Published: 10/2/2021
View: 2521
주제와 관련된 이미지 파이썬 에서 r
주제와 관련된 더 많은 사진을 참조하십시오 Python VS R: 뉴욕 데이터사이언티스트가 추천하는 것은?. 댓글에서 더 많은 관련 이미지를 보거나 필요한 경우 더 많은 관련 기사를 볼 수 있습니다.
주제에 대한 기사 평가 파이썬 에서 r
- Author: 데싸노트
- Views: 조회수 21,322회
- Likes: 좋아요 353개
- Date Published: 2020. 12. 13.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=bybKm5E8Srg
[Module] 파이썬에서 R 실행하기 (rpy2)
반응형
파이썬에서 R 을 실행할 일이 있어서 일단 현재까지 사용가능한 방법은 모두 찾아보고 정리하고 있다. 그 중 먼저 rpy2 부터 보려고 한다. rpy2 가 제공하는 기능은 R 과 연동하기에 꽤나 훌륭하다.
rpy2.rinterface : 속도와 유연성이 가장 중요한 R 에 대한 저수준 인터페이스. R 의 C 레벨 API 에 가깝다.
rpy2.robjects : 사용 용이성이 가장 중요할 때 용이한 높은 수준의 인터페이스. 일반적으로 사용하기에 적합하다.
rpy2.interactive : robjects 에 기반을 두고 높은 수준의 인터페이스를 제공한다.
일단 위 3가지를 제일 유용하게 사용할 수 있는 것 같다. 대충 그렇게만 알고 내 목적에 맞게 테스트 해야겠다.
목적은 2가지다.
R 스크립트파일을 실행하여 실행결과를 파이썬에서 출력하는 것.
R 코드 또는 객체를 호출 / 실행하여 결과를 파이썬에서 출력하는 것.
먼저 R 의 describe() 함수 결과를 파이썬에서 출력해보자.
import rpy2.robjects as robjects import pandas as pd robjects.r(‘library(psych)’) # psych 라이브러리를 불러온다. x = robjects.r(‘x <- read.csv(toString("./rpy2.csv"), sep = ",", header = TRUE, encoding = "UTF-8")') # R 에서 csv 파일로드 des = robjects.r('describe(x)') # describe 함수 실행 print(des) # 출력 결과는 정상적으로 도출해서 출력했다. 여기서 야호~! 했는데... 이것을 pandas 모듈의 데이터프레임(DataFrame) 형식으로 전환해야 정상적으로 사용이 가능할 것 같다. 그래서 타입도 확인해보았다. print(type(def)) # OUT :
이렇게 robjects.vectors.DataFrame 이란 형식으로 출력되었다.
그리고 위 R 코드는 다음과 같은 형식으로도 가능했다.
des2 = robjects.r(”’ library(psych) x <- read.csv(toString("./rpy2.csv"), sep = ",", header = TRUE, encoding = "UTF-8") describe(x) ''') print(des2) print(type(des2)) 아무튼 위 결과를 pandas 의 데이터프레임 형식으로 바꿀려고 하는데 아직까지는 이것밖에 모르겠다;; 좀더 스마트한 방법을 찾고 싶어서 미치겠다.. toPandasDataFrame = pd.DataFrame({ 'vars': des2[0], 'n': des2[1], 'mean': des2[2], 'sd': des2[3], 'median': des2[4], 'trimmed': des2[5], 'mad': des2[6], 'min': des2[7], 'max': des2[8], 'range': des2[9], 'skew': des2[10], 'kurtosis': des2[11], 'se': des2[12] }) print(toPandasDataFrame) pandas DataFrame Type (toPandasDataFrame 출력) 결과는 위와 같이 나왔다... 해서 rpy2 document 를 신나게 뒤져봐야겠다. 아무튼 결과적으로 성공(?) 했다. PS. 응원은 삽질의 힘이 되어줍니다. 추가 : pandas 데이터 프레임으로 변환 처리 완료했다. [Module] rpy2 (R 데이터프레임을 python/pandas 데이터 프레임으로 변환) 반응형
(P1)제01강(5.1) 파이썬(Jupyter Notebook)에서 R 사용하기
R과 파이썬을 동시에 사용하다 보면 지금 내가 R을 하고 있는건지
파이썬을 하고 있는 건지 헷갈릴 때가 있습니다.
그리하여 저는 R은 Rstudio에서
파이썬은 Jupyter Notebook 에서 사용하고 있었습니다.
귀찮기는 하지만 그래도 들락날락하는 그 순간마다
이번에는 R, 이번에는 파이썬… 헷갈리지 않는 시간을 가져 보기도 했습니다.
근데 파이썬과 R 동시에 서로 비교해 보는 일이 생겨서
Jupyter Notebook에서 R을 사용하기로 했습니다.
Jupyter Notebook에서 메뉴 [Files] – [New] 를 치면 R이 보이지 않습니다.
여기서 Anacona Prompt 에서 > conda install r-irkernel 을 실행하여
irkernel 을 설치합니다.
작업 중간에 Proceed ([Y]/n)? y 입력
이제 다시 Jupyter Notebook 을 실행하고
메뉴 [Files] – [New] 를 치면 R이 보입니다.
‘R vs Python’에서 ‘R과 Python’으로
이 기사에서는 단일 프로젝트에서 ‘Python과 R’의 장점을 최대한 활용하는 방법을 배웁니다.
데이터 과학에 관심이 있다면 바로 떠오르는 두 가지 프로그래밍 언어는 다음과 같습니다. NS 그리고 파이썬 . 그러나 두 가지 옵션으로 간주하는 대신 두 가지를 비교하는 경우가 많습니다. R과 Python은 그 자체로 훌륭한 도구이지만 경쟁자로 인식되는 경우가 많습니다. 입력하면 |_+_| , Google 검색 창에서 서로의 우위에 대해 이야기하는 주제에 대한 과다한 리소스를 즉시 얻을 수 있습니다.
이러한 전망의 이유 중 하나는 사람들이 사용하는 프로그래밍 언어의 선택에 따라 데이터 과학 분야를 진영으로 나누었기 때문입니다. 있다 알캠프 그리고 파이썬 캠프 그리고 역사는 수용소가 조화롭게 살 수 없다는 사실에 대한 증거입니다. 두 진영의 구성원은 언어 선택이 다른 쪽보다 우월하다고 열렬히 믿습니다. 따라서 어떤 면에서 다이버전스는 도구에 있는 것이 아니라 그 도구를 사용하는 사람들에게 있습니다.
둘 다 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?
데이터 과학 커뮤니티에는 Python과 R을 모두 사용하는 사람들이 있지만 그 비율은 적습니다. 반면에 하나의 프로그래밍 언어에만 전념하지만 적의 기능 중 일부에 액세스할 수 있기를 바라는 많은 사람들이 있습니다. 예를 들어, R 사용자는 때때로 Python 고유의 객체 지향 기능을 갈망하고, 유사하게 일부 Python 사용자는 R 내에서 사용할 수 있는 광범위한 통계 분포를 갈망합니다.
위의 그림은 에서 실시한 설문 조사 결과를 보여줍니다. 레드 몽크 2018년 3분기에. 이 결과는 스택 오버플로 뿐만 아니라 깃허브 R과 Python이 모두 상당히 높은 평가를 받았다는 것을 분명히 보여줍니다. 따라서 동일한 프로젝트에서 두 사람과 함께 작업할 수 없는 고유한 이유가 없습니다. 우리의 궁극적인 목표는 더 나은 분석을 수행하고 더 나은 통찰력을 얻는 것이어야 하며 프로그래밍 언어 선택이 이를 달성하는 데 방해가 되어서는 안 됩니다.
R 및 Python 개요
이러한 언어의 다양한 측면과 좋은 점과 좋지 않은 점을 살펴보겠습니다.
파이썬
1991년에 출시된 이후로 Python은 매우 대중적이며 데이터 처리에 널리 사용됩니다. 인기가 높은 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.
객체 지향 언어
범용
많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.
간단하고 이해하고 배우기 쉬운
pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.
그러나 Python에는 R과 달리 통계 컴퓨팅을 위한 특수 패키지가 없습니다.
NS
R의 첫 번째 릴리스는 1995년에 출시되었으며 그 이후로 업계에서 가장 많이 사용되는 데이터 과학 도구 중 하나가 되었습니다.
객체 지향 언어
범용
많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.
간단하고 이해하고 배우기 쉬운
pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.
Performance wise R은 가장 빠른 언어가 아니며 때때로 대용량 데이터 세트를 처리할 때 메모리 탐욕이 될 수 있습니다.
두 세계의 장점 활용
Python의 프로그래밍 기능과 함께 R의 통계적 능력을 활용할 수 있습니까? 글쎄, 우리가 R 또는 Python 스크립트에 SQL 코드를 쉽게 포함할 수 있을 때 R과 Python을 함께 혼합하지 않는 이유는 무엇입니까?
기본적으로 두 가지가 있습니다 구혼 이를 통해 단일 프로젝트에서 Python과 R을 나란히 사용할 수 있습니다.
파이썬 내의 R
객체 지향 언어
범용
많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.
간단하고 이해하고 배우기 쉬운
pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.
PypeR은 다음을 통해 Python에서 R에 액세스하는 간단한 방법을 제공합니다. 파이프 . PypeR은 Python의 패키지 색인에도 포함되어 있어 보다 편리한 설치 방법을 제공합니다. PypeR은 Python과 R 사이에 빈번한 대화식 데이터 전송이 필요하지 않을 때 특히 유용합니다. 파이프를 통해 R을 실행함으로써 Python 프로그램은 하위 프로세스 제어, 메모리 제어 및 Windows를 포함한 널리 사용되는 운영 체제 플랫폼 간의 이식성에서 유연성을 얻습니다. GNU 리눅스와 맥 OS
객체 지향 언어
범용
많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.
간단하고 이해하고 배우기 쉬운
pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.
pyRserve 사용 예약 RPC 연결 게이트웨이로. 이러한 연결을 통해 Python에서 R에 변수를 설정할 수 있으며 원격으로 R 함수를 호출할 수도 있습니다. R 객체는 여러 경우에 해당 객체에 바인딩된 메서드로 R 함수를 사용하여 Python 구현 클래스의 인스턴스로 노출됩니다.
객체 지향 언어
범용
많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.
간단하고 이해하고 배우기 쉬운
pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.
rpy2는 Python 프로세스에서 임베디드 R을 실행합니다. Python 개체를 R 개체로 변환하고 R 함수에 전달하고 R 출력을 다시 Python 개체로 변환할 수 있는 프레임워크를 만듭니다. rpy2는 활발히 개발되고 있는 것이기 때문에 더 자주 사용됩니다.
Python 내에서 R을 사용하는 것의 한 가지 장점은 ggplot2, tinyr, dplyr 등의 R의 멋진 패키지를 Python에서 쉽게 사용할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 파이썬에서 매핑을 위해 ggplot2를 어떻게 쉽게 사용할 수 있는지 봅시다.
객체 지향 언어
범용
많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.
간단하고 이해하기 쉽고 배우기
pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.
객체 지향 언어
범용
많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.
간단하고 이해하고 배우기 쉬운
pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.
[ https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#geometry ] ( https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#geometry ] ( https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#geometry ) https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#geometry ] ( https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#geometry ))자원
에 대한 보다 심층적인 검토를 위해 다음 리소스를 살펴보는 것이 좋습니다. rpy2 :
객체 지향 언어
범용
많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.
간단하고 이해하기 쉽고 배우기
pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.
R을 사용한 파이썬
아래 대안 중 하나를 사용하여 Python에서 R 스크립트를 실행할 수 있습니다.
객체 지향 언어
범용
많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.
간단하고 이해하고 배우기 쉬운
pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.
이 패키지는 자이썬을 통해 파이썬에 대한 인터페이스를 구현합니다. 다른 패키지가 R과 함께 파이썬 코드를 포함할 수 있도록 하기 위한 것입니다.
객체 지향 언어
범용
많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.
간단하고 이해하고 배우기 쉬운
pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.
rPython은 다시 R이 Python을 호출할 수 있도록 하는 패키지입니다. Python 코드를 실행하고, 함수를 호출하고, R에서 변수를 할당 및 검색하는 등의 작업을 가능하게 합니다.
객체 지향 언어
범용
많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.
간단하고 이해하고 배우기 쉬운
pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.
SnakeCharmR은 rPython의 최신 버전입니다. ‘jsonlite’를 사용하고 rPython에 비해 많은 개선 사항이 있는 ‘rPython’의 포크입니다.
객체 지향 언어
범용
많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.
간단하고 이해하기 쉽고 배우기
pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.
PythonInR은 R 내에서 Python과 상호 작용하는 기능을 제공하여 R 내에서 Python에 액세스하는 것을 매우 쉽게 만듭니다.
객체 지향 언어
범용
많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.
간단하고 이해하고 배우기 쉬운
pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.
NS 망상 패키지는 Python과 R 간의 상호 운용성을 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다. 위의 모든 대안 중에서 이것이 가장 널리 사용되며, Rstudio에서 적극적으로 개발하고 있기 때문에 더욱 그렇습니다. 망상 R 세션 내에 Python 세션을 포함하여 원활한 고성능 상호 운용성을 가능하게 합니다. 패키지를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다. 망상 Python 코드를 R로 변환하여 두 언어를 함께 엮는 새로운 유형의 프로젝트를 만듭니다.
NS 그물 모양의 패키지 다음과 같은 시설을 제공합니다.
객체 지향 언어
범용
많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.
간단하고 이해하고 배우기 쉬운
pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.
자원
사용에 대한 몇 가지 훌륭한 리소스 망상 패키지는 다음과 같습니다.
객체 지향 언어
범용
많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.
간단하고 이해하고 배우기 쉬운
pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.
결론
R과 Python은 모두 매우 강력한 언어이며 둘 중 하나는 실제로 데이터 분석 작업을 수행하기에 충분합니다. 그러나 두 가지 모두에 장단점이 분명히 있으며 두 가지 장점을 모두 활용할 수 있다면 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 어느 쪽이든, 둘 다에 대한 지식을 갖는 것은 우리를 더 유연하게 만들어 다른 환경에서 일할 수 있는 기회를 증가시킬 것입니다.
참조:
R과 Python의 인터페이스 — Andrew Collier
http://blog.yhat.com/tutorials/rpy2-combing-the-power-of-r-and-python.html
더 알아보기
☞ 유용한 Python 트릭의 A-Z
☞ Python의 완전한 기계 학습 프로젝트 둘러보기
☞ Python의 기계 학습을 위한 기능 선택 도구
☞ 기계 학습: Zero에서 Hero로 가는 방법
☞ 파이썬 배우기: 0에서 영웅으로
☞ PyTorch 및 기계 학습 소개
☞ 초보자를 위한 Numpy 튜토리얼
☞ 초보자를 위한 Python 자습서(2019) – 기계 학습 및 웹 개발을 위한 Python 배우기
☞ 머신 러닝 A-Z™: 데이터 과학의 Python 및 R 실습
☞ 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 Python Bootcamp
☞ Python을 사용한 데이터 과학, 딥 러닝 및 머신 러닝
☞ Deep Learning A-Z™: 실습 인공 신경망
#python #r #데이터 과학 #머신 러닝 #딥 러닝
Python 에서 R 스크립트 실행
반응형
파이썬에서 외부 실행파일을 실행하기 위해 os 모듈의 system()를 사용할 수 있다.
같은 방법으로 R 스크립트를 파이썬에서 실행 할 수 있는데
다른 여러가지 방법 보다 이 방법이 가장 좋은 듯 하다.
1 2 import os os.system(“C: / Program Files / R / R – 3. 6. 1 / bin / Rscript.exe D: / works / GenieDonKiwoom / pythonOpenapi / test.R”) cs
이 방법은 아래의 사이트를 참조하였다.
https://medium.com/@unfinishedgod/python%EC%9D%84-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%9C-r-%EC%A0%9C%EC%96%B4-scheduler-76610c0817d8
반응형
데이터 분석, R로 시작할까 파이썬으로 시작할까?
데이터 분석에 있어 파이썬의 가장 큰 장점은 최신 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 제공한다는 것입니다. 물론 R에서도 머신러닝이나 딥러닝 알고리즘을 제공하나, AI 알고리즘의 경우 연산 과정이 복잡해 수행 시간이 오래 걸리는 경우가 많아서 파이썬이 제공하는 알고리즘의 수준이 더 우수한 편입니다.
이전부터 Scikit-learn 은 다양한 종류의 머신러닝 알고리즘들을 제공하였으며, Pandas 는 편리한 데이터 전처리 기능들을 제공하였습니다. 특히 Scikit-learn 은 통일된 인터페이스로 알고리즘들을 제공하기 때문에 몇 가지 알고리즘을 이용해보면 다른 알고리즘들도 빠르게 이용할 수 있습니다.
또한 최근 AI는 텐서플로, 파이토치 등 특정 환경에서만 구현되는 경우가 많습니다. 대부분의 환경이 파이썬을 기반으로 하는 환경이기 때문에 R 이용자는 최신 AI 알고리즘을 적용하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.
데이터 분석 초보라면, R과 파이썬 중 어느 것을 선택해야 할까?
빅데이터(big data)는 IT 기술이 발전하면서 등장한 개념으로 기존에 처리하던 데이터보다 더 많은 양의 대규모 데이터를 의미합니다. 여러 종류의 데이터가 결합한 대규모의 데이터이기 때문에 전통적인 방법으로는 빅데이터 처리가 힘듭니다.
빅데이터를 처리하기 위해서는 어떤 것들이 필요할까요?
빅데이터나 데이터 과학에 관심이 있는 분들이라면 SPSS, SAS, R, 파이썬 등을 들어봤을 것입니다.
R은 SPSS, SAS와는 달리 오픈 소스로 무료 사용이 가능하며, 통계 분석에 특화되어 있는 언어입니다.
그리고 파이썬은 요즘 대중적으로 사용되고 있으며 많은 사람들이 데이터 분석에 활용하고 있습니다.
통계도 프로그래밍도 처음인 데이터 분석 초보라면, R과 파이썬 중 어느 것을 선택해야 좋을까요?
🤔표로 정리하는 R과 파이썬의 특징 비교
파이썬은 범용 프로그래밍 언어이므로 프로그래밍을 배운 적 없는 사람들은 데이터 분석 방법보다 언어를 익히는 데 더 많은 시간을 할애할 수도 있습니다.
그러므로 프로그래밍에 익숙하지 않고 데이터 분석에 처음 도전하는 사용자라면 통계 분석과 그래프 형태의 시각화가 강점인 R로 데이터 분석을 시작하는 것을 추천합니다.
특징 R 파이썬 비용 무료(오픈 소스) 무료(오픈 소스) 유연성 통계 분석에 특화 범용 프로그래밍 언어 데이터 처리 속도 느림 R에 비해 빠름 시각화 강력한 시각화 R에 비해 난해한 시각화 학습 난이도 쉬움 쉬움 개발 도구 RGui, R 스튜디오 등 파이참, 비주얼 스튜디오 코드
🥚R 언어란?
R 언어(이후 R)는 뉴질랜드 오클랜드 대학의 로버트 젠틀맨(Robert Gentleman)과 로스 이하카(Ross Ihaka)에 의해 시작되었습니다. 벨 연구소에서 만든 S 프로그래밍 언어를 참고하여 누구나 사용할 수 있도록 만든 것이 현재의 R입니다. 처음에는 일부 통계학자들만 사용하는 언어였는데, 빅데이터 시대가 도래한 이후 구글, 페이스북, 야후, 아마존 등에서 기본 데이터 분석 도구로 널리 사용하면서 주목받게 되었습니다.
🥚R의 장단점
그렇다면 R은 왜 인기가 많은 것일까요? 그리고 R을 사용하는 데 불편함은 없을까요?
R을 사용하기에 앞서 R이 데이터 분석에서 각광을 받는 대표적인 이유와 어떤 불편함이 있는지 미리 파악해 놓는 것이 좋습니다.
🙆♂️R의 장점 4가지____________________
첫째, 통계 분석 등에 활용할 수 있는 패키지 수가 많습니다.
패키지란 R의 편리한 사용을 위해 만들어 놓은 함수들의 묶음으로 설치만 하면 다양한 기능을 편리하게 사용할 수 있습니다.
둘째, 사용자 간에 다양한 정보를 공유할 수 있습니다.
커뮤니티가 활성화되어 있어 사용자 간에 다양한 정보를 공유할 수 있습니다.
셋째, R은 무료입니다.
데이터 분석에 흔히 사용하는 SPSS나 SAS는 유료이지만, R은 무료로 이용할 수 있습니다.
넷째, 다양한 운영체제에서 동작합니다.
윈도우, 맥, 리눅스 등 다양한 운영체제에서 동작하며, 설치와 사용 환경 구축이 쉽습니다.
🙅♂️R의 단점 2가지 ____________________
첫째, 쉬워도 프로그래밍 언어입니다.
R도 프로그래밍 언어이기 때문에 프로그래밍에 대한 기초 지식이 전혀 없다면 다소 어려움을 느낄 수 있지만, 범용 프로그래밍 언어보다는 쉬워 데이터 분석에 처음 도전할 때 시작하기 좋은 언어입니다.
둘째, 처리 속도가 느립니다.
범용 프로그래밍 언어(C, 파이썬, 자바 등)와 비교했을 때 처리 속도가 느립니다. 특히 데이터 분석에만 특화되어 있어 대규모 IT 서비스 개발에 접목하기 쉬운 프로그래밍 언어는 아닙니다. 그럼에도 강력한 시각화 기능이 있어 통계 분석을 하는 많은 데이터 분석가들이 R을 사용합니다.
🐣R을 공부하고 나면 무엇을 할 수 있나요?
R 언어로 기본적인 데이터 분석을 알 수 있습니다. R 언어는 통계 분석을 위한 언어라고 흔히들 알고 있지만, 데이터 시각화에도 강점이 있는 언어이므로 데이터분석 보고서를 위한 대시보드도 만들 수 있습니다. R 마크다운 기능을 활용하면 기술 블로그를 작성해 볼 수도 있습니다. 또한 최근에 주목받고 있는 인공지능에도 흥미가 있다면 패키지를 활용하여 데이터마이닝이나 머신러닝 등을 더 공부해 볼 수도 있습니다.
위 내용은 『혼자 공부하는 R 데이터 분석』의 일부분을 재구성하여 작성하였습니다.
프로그래밍도 통계도 처음 배우는 입문자가 R언어로 데이터 분석을 할 수 있도록 만들어진 책 입니다. 데이터 분석에 관심이 있거나 R 언어로 데이터 분석을 시작하고 싶다면『혼자 공부하는 R 데이터 분석』으로 지금 시작해 보세요!
도서 자세히 보기
유튜브 강의로 더 자세히 알기
강전희&엄동란 저자님께 질문하기
키워드에 대한 정보 파이썬 에서 r
다음은 Bing에서 파이썬 에서 r 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
이 기사는 인터넷의 다양한 출처에서 편집되었습니다. 이 기사가 유용했기를 바랍니다. 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오. 매우 감사합니다!
사람들이 주제에 대해 자주 검색하는 키워드 Python VS R: 뉴욕 데이터사이언티스트가 추천하는 것은?
- python
- 파이썬
- 알
- 데이터사이언스
- 데이터사이언티스트
- 머신러닝
- ai
- 딥러닝
- python vs r
- 파이썬 알
- yt:cc=on
- 빅데이터
- 데이터분석
- 데이터 분석가
- 데이터 싸이언티스트
- 데이터 싸이언스
- 빅데이터 전문가
- 빅데이터 분석기사
- 데이터 분석
Python #VS #R: #뉴욕 #데이터사이언티스트가 #추천하는 #것은?
YouTube에서 파이썬 에서 r 주제의 다른 동영상 보기
주제에 대한 기사를 시청해 주셔서 감사합니다 Python VS R: 뉴욕 데이터사이언티스트가 추천하는 것은? | 파이썬 에서 r, 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오, 매우 감사합니다.
