- SAS против R против Python Инфографика
- Описание
- Причины для сравнения
- Open Source против закрытой системы
- Стоимость
- Учусь
- доступность
- Возможности обработки данных
- Графические возможности
- Достижения в инструменте
- Сценарий работы
- Поддержка визуализации
- Служба поддержки и сообщество
- Отраслевые тенденции
- проворство
- Учебники и руководства
- Вывод
SAS против Rs против Python - Если вы собираетесь выбрать профессию аналитика, то главный вопрос, который возникает у вас в голове: «Какой инструмент лучше всего подходит для работы?»
Это была битва в течение многих лет, и всегда трудно выбрать между языками программирования, которые лучше всего подходят для анализа данных.
Традиционно этот вопрос был поднят против SAS против R, но теперь к этому обсуждению присоединился python. Так что лучше между sas vs r vs python.
Несколько лет назад было трудно проследить путь карьеры в этих инструментах. Но, к счастью, это оказалось скрытым благословением.
Но теперь специалисты по аналитике, прежде чем решить, какую технику им следует применить, приступают к поиску лучшего инструмента для выполнения этой задачи.
Существует серьезная конкуренция между SAS и R против Python. Но честный ответ заключается в том, что каждый инструмент уникален по-своему. В этом контексте нет универсального победителя. У каждого инструмента есть свои сильные и слабые стороны.
Профессионалу-аналитику важно знать сильные и слабые стороны каждого инструмента, чтобы решить, какой из них лучше всего использовать для его профессии.
SAS против R против Python Инфографика
Теперь давайте посмотрим, что это за инструменты и для чего они используются.
Описание
Вот краткое описание о 3 инструментах
ПАВ
SAS - это интегрированная система программных решений и лидер в области анализа данных. Это программное обеспечение имеет множество функций, таких как хороший графический интерфейс и другие, чтобы обеспечить отличную техническую поддержку. SAS помогает вам выполнять следующие задачи
- Ввод, поиск и управление данными
- Написание отчетов и графический дизайн
- Статистический и математический анализ
- Прогнозирование бизнеса и поддержка принятия решений
- Исследование операций и управление проектами
- Разработка приложений
SAS используется известными компаниями, такими как Barclays, Nestle, HSBC, Volvo и BNB Paribas.
р
R является языком программирования для статистических вычислений и графики, который был создан в 1995 году Россом Ихакой и Робертом Джентльменом. Он предлагает широкий спектр статистических и графических методов. Это маршрут с открытым исходным кодом, который очень расширяемый. Это простой и эффективный язык программирования. Это больше, чем просто система статистики. Выполняет следующую работу
- Легко манипулирует пакетами
- Манипулирует строками
- Работает с регулярными и нерегулярными временными рядами
- Визуализируйте данные
- Машинное обучение
R используется компаниями с самым высоким рейтингом, такими как Bank of America, Bing, Ford, Uber и Foursquare.
питон
Python - это объектно-ориентированный язык программирования с четким синтаксисом и удобочитаемостью. Он был создан в 1991 году Гвидо Ван Россемом. Это легко учиться и поможет вам работать быстрее и эффективнее. Он стал более популярным за короткий период времени из-за своей простоты.
Python используется известными компаниями, такими как ABN-AMRO, Quora, Google и Reddit.
Причины для сравнения
Отрасли промышленности динамично растут. По мере роста отрасли на каждом языке происходит множество технологических достижений.
Если вы новичок в области анализа данных, то, возможно, вы изучаете новое из-за вашего интереса или в большинстве случаев, обусловленных тем, с чем работает ваша организация. Вы можете испытывать трудности и разочарования из-за обновлений в инструментах и программах.
Сравнение языков достойно рассмотрения сейчас. Любое сравнение, которое было сделано до нескольких лет, не будет иметь отношения к текущей ситуации. Сравнения также помогут в выборе лучшего из трех.
Эти языки сравниваются по следующим факторам в этой статье. Вы не можете приобрести инструмент, основанный на следующих сравнениях, но вам определенно будет полезно выбрать тот, который подходит вашей карьере.
SAS является закрытым исходным кодом и не поддерживает прозрачные функции. Принимая во внимание, что R и Python являются аналогом SAS с открытым исходным кодом и содержат подробную прозрачность всех его функций и алгоритмов.
SAS требует больше времени, так как для определения функциональности требуется длительный процесс.
SAS также контрпродуктивен.
SAS является одним из самых дорогих программ в мире. Миллионы долларов необходимо инвестировать в получение лицензии SAS. Поэтому его могут использовать только крупные компании.
Есть только несколько компаний, которые используют SAS. Если вы профессионал SAS, вам нужно выбрать рабочее место, где они используют SAS. Если вы присоединитесь к компании, где они не используют SAS, ваша карьера будет перенаправлена на новый путь.
R - это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое может бесплатно загрузить любой человек.
Python, с другой стороны, также является бесплатным программным обеспечением с открытым исходным кодом и может быть загружен любым пользователем.
SAS легко изучить специально для людей, которые уже знают SQL. Также SAS имеет стабильный интерфейс GUI. Учебные руководства по SAS доступны на различных сайтах и имеют исчерпывающую документацию.
Python очень легко выучить в мире аналитики данных. Python не имеет широко распространенного графического интерфейса, но ноутбуки Python стали популярными. Они предоставляют вам возможности документации и учебника.
R - это язык программирования низкого уровня, поэтому требуются более длинные коды даже для более коротких процедур. Вам нужно иметь более глубокое понимание кодирования в R.
SAS требует от вас покупать новые продукты, чтобы узнать о расширенных функциях SAS. Он не предлагает вам возможность скачать любую функцию и использовать ее мгновенно. SAS также имеет строгие лицензионные ограничения.
Принимая во внимание, что в R и Python вам разрешен доступ к расширенным функциям, таким как параллельная обработка, многоядерные пакеты и т. Д., Которые вы можете использовать для выполнения повторяющихся операций.
Все три языка одинаково хороши в обработке данных, а также имеют возможность параллельных вычислений. Нет большой разницы между тремя в этом факторе. Там может быть несколько нововведений, сделанных для каждого из этих языков, чтобы улучшить их стандарт.
С учетом этого фактора R обладает лучшими графическими возможностями по сравнению с двумя другими.
SAS имеет базовые графические возможности, но он только функциональный. Кастомизация на графиках сложна и требует глубоких знаний, чтобы знать о пакете SAS Graph
В Python есть возможность использовать нативные библиотеки (matplotlib) или производные библиотеки, что позволяет вызывать функции R.
R имеет отличные графические возможности среди трех. Они имеют расширенные пакеты для графических возможностей.
Все три языка имеют основные и наиболее необходимые функции, но новейшие технологии и функции имеют большое значение, если ваша работа ожидает этого.
R и Python по своей природе имеют открытый исходный код, поэтому они быстрее внедряются в новейшие технологии и функции, чем два других языка. Развитие новых методов очень быстро в R.
SAS, с другой стороны, требует времени для обновления до новейших функций и возможностей, поскольку он работает в контролируемой среде.
Одно из главных преимуществ SAS - работа в контролируемой среде. Они хорошо проверены и поэтому вероятность ошибок очень мала.
Но Python и R работают с открытым исходным кодом и очень быстро обновляются до новейших технологий, но они более подвержены ошибкам.
R и Python открывают больше вакансий в недавнем прошлом, и ожидается, что в будущем они также увеличатся.
R и Python используются компаниями, которые ищут экономическую эффективность. Они являются лучшим вариантом для начинающих компаний.
SAS широко используется крупными организациями и корпоративными компаниями.
Недавнее исследование доказало, что число заданий Python для анализа данных также увеличится так же, как и для R.
Визуализация является фундаментальной частью науки о данных. Основная платформа визуализации SAS называется SAS Visual Analytics. Это слишком дорого для использования.
R и Python имеют много инструментов визуализации бесплатно. Это не требует от вас подписания контракта и оплаты каждого вида деятельности, как в SAS.
На основе поддержки и обслуживания клиентов SAS является лучшим по сравнению с двумя другими языками. У SAS есть специальная поддержка клиентов и обслуживание и сообщество. Если у вас есть какие-либо технические проблемы, вы можете напрямую связаться с центром поддержки.
У R большое онлайн-сообщество, но нет центра поддержки клиентов. Вы получите помощь от них, но не сразу.
У Python тоже нет центра поддержки клиентов. Он оказывает помощь своим клиентам, но не до уровня SAS.
Тенденция на рынке труда быстро движется к технологиям с открытым исходным кодом. R, Hadoop, Python являются основными примерами этого. SAS также является одной из таких технологий, но это единственный платный продукт. Люди предпочитают R и Python вместо SAS, потому что он не дает никаких дополнительных преимуществ по сравнению с бесплатными продуктами. В настоящее время только несколько компаний используют SAS по определенным причинам.
R and Python поставляется бесплатно и может быть легко загружен.
R и Python поддерживаются тысячами участников по всему миру. Если для языков есть какая-либо разработка или расширение, доступное для клиентов.
Продукт SAS доступен только SAS Institute Incorporated, и только разработчики SAS могут создавать любые новые функции. Это занимает много времени. И прежде чем обновлять функции SAS новыми алгоритмами, вы можете завершить свой проект, используя любой другой инструмент.
SAS не предлагает пошаговых инструкций своим клиентам. Если вы начинаете с новой темы или хотите узнать что-то новое в SAS, то вам обязательно следует обратиться за помощью к консультанту SAS, который снова из SAS Institute Incorporated.
R и Python, с другой стороны, предоставляют вам подробные примеры. Он также предлагает учебник в Интернете. Python содержит воспроизводимые записные книжки под названием iPython. Упражнения на R и ноутбуки iPython широко доступны на таких сайтах, как github и другие.
Вот табличное представление, чтобы легко сравнить все три инструмента на основе нескольких критериев
| критерий | ПАВ | р | питон |
| Стоимость | оплаченный | Свободно | Свободно |
| Учусь | Трудно | Легко | Легко |
| Манипуляция данными | Высоко | Высоко | Высоко |
| Аналитическое моделирование | Высоко | Высоко | средний |
| Графические возможности | Низкий | Высоко | средний |
| Обработка текста | Низкий | средний | Высоко |
| Большое количество данных | средний | Низкий | средний |
| Обычные использования | Высоко | Высоко | средний |
| Сценарий работы | Высоко | средний | Низкий |
| Служба поддержки | Высоко | Низкий | средний |
| Достижения в инструменте | Высоко | Низкий | средний |
Вывод
SAS определенно может удовлетворить все ваши потребности в науке о данных, но в долгосрочной перспективе она не подходит. В настоящее время компании быстро переходят на языки программирования с открытым исходным кодом, которые легко доступны и используются.
SAS, будучи ограничительным и закрытым инструментом, в наши дни не очень предпочтителен.
R и Python - это инструменты с открытым исходным кодом, которые помогут вам расширить свои знания в области данных, освоить новые технологии и алгоритмы. Знание R и Python автоматически делает вас подходящим для работы в области наук о данных в эти дни.
Суть в том, что среди этих трех нет очевидного победителя. Все три инструмента имеют свои преимущества и недостатки. Их сильные стороны заставляют их долго выживать на рынке.
В конечном счете, ученый, работающий с данными, должен выбирать между языками. Как специалист по обработке данных, вам решать, какой язык лучше всего соответствует вашим потребностям. Вы можете задать себе несколько вопросов и решить об этом
- Какие проблемы вы хотите решить?
- Сколько вы готовы потратить на изучение языка?
- Какие инструменты обычно используются в вашей области?
- Какие другие похожие инструменты доступны на рынке и как они связаны с обычно используемыми инструментами?
Ответы на эти вопросы могут помочь вам выбрать лучший инструмент и продолжить свою карьеру.
Учиться и стать мастером языка.