- SAS vs R vs Python Infographics
- Descriere
- Motive de comparație
- Open Source vs Sistem închis
- Cost
- Învăţare
- Accesibilitate
- Capabilități de gestionare a datelor
- Capabilități grafice
- Avansuri în instrument
- Scenariul locurilor de muncă
- Suport pentru vizualizare
- Asistență pentru clienți și comunitate
- Tendințele industriei
- Agilitate
- Tutoriale și ghid
- Concluzie
SAS vs R vs Python - Dacă doriți să alegeți profesia de analiză, atunci întrebarea majoră care vă apare în minte este „Care este cel mai bun instrument pentru meserie?”
A fost o luptă de ani buni și este întotdeauna greu de decis între limbajele de programare cele mai potrivite pentru analiza datelor.
În mod tradițional, această întrebare a fost ridicată împotriva SAS vs R, dar acum Python s-a alăturat acestei discuții. Deci, care este mai bine între sas vs r vs python.
La câțiva ani în urmă, a fost dificil de urmărit calea carierei în aceste instrumente. Dar, din fericire, aceasta s-a dovedit a fi o binecuvântare deghizată.
Însă acum profesioniștii analitici înainte de a decide ce tehnică ar trebui să aplice, ei sunt în proces de căutare a celui mai bun instrument pentru a îndeplini această sarcină.
Există o concurență grea între SAS și R față de Python. Dar răspunsul cinstit este că fiecare instrument este unic în felul său. Nu există un câștigător universal în acest context. Fiecare instrument are propria forță și slăbiciune.
Este important pentru un profesionist analitic să cunoască punctele tari și punctele slabe ale fiecărui instrument pentru a decide care este cel mai bine să folosească pentru profesia lor.
SAS vs R vs Python Infographics
Acum să aruncăm o privire la care sunt instrumentele și la ce se folosește.
Descriere
Iată o scurtă descriere despre cele 3 instrumente
SAS
SAS este sistemul integrat de soluții software și este lider în domeniul analizei de date. Acest software are o mulțime de caracteristici, cum ar fi o GUI bună și altele pentru a oferi un suport tehnic nemaipomenit. SAS vă ajută să efectuați următoarele sarcini
- Introducerea, regăsirea și gestionarea datelor
- Redactare de rapoarte și design grafic
- Analiza statistică și matematică
- Previziuni de afaceri și suport pentru decizii
- Cercetări operaționale și management de proiect
- Dezvoltarea aplicațiilor
SAS este utilizat de companii de renume precum Barclays, Nestle, HSBC, Volvo și BNB Paribas.
R
R este un limbaj de programare pentru calcul și statistică grafică, creat în anul 1995 de Ross Ihaka și Robert Gentleman. Oferă o gamă largă de tehnici statistice și grafice. Este un traseu open source extrem de extensibil. Este un limbaj de programare simplu și eficient. Este mai mult decât un simplu sistem de statistici. Face următoarea lucrare
- Manevrează ușor pachetele
- Manipulează șirurile
- Funcționează cu serii de timp regulate și neregulate
- Vizualizați datele
- Învățare automată
R este utilizat de companii de top, precum Bank of America, bing, Ford, Uber și Foursquare.
Piton
Python este un limbaj de programare orientat pe obiecte, care are o sintaxă și o lizibilitate clară. A fost creat în 1991 de Guido Van Rossem. Este ușor de învățat și te va ajuta să lucrezi mai rapid și mai eficient. A devenit mai popular într-o perioadă scurtă de timp datorită simplității sale.
Python este utilizat de companii celebre precum ABN-AMRO, Quora, Google și reddit.
Motive de comparație
Industriile cresc dinamic. Pe măsură ce domeniul crește, există multe progrese tehnologice în fiecare limbă.
Dacă sunteți nou în câmpul de analiză a datelor, atunci puteți învăța unul nou din cauza interesului dvs. sau de cele mai multe ori condus de funcționarea organizației dvs. Este posibil să provocați provocări și frustrări din cauza actualizărilor instrumentelor și programelor software.
Comparația limbilor este o considerație demnă acum. Orice comparație făcută înainte de câțiva ani nu va fi relevantă pentru situația actuală. Comparațiile vor ajuta, de asemenea, la alegerea celor mai bune dintre cele trei.
Aceste limbi sunt comparate pe următorii factori din acest articol. Este posibil să nu cumpărați un instrument bazat pe următoarele comparații, dar cu siguranță vă va fi util să alegeți unul care să se potrivească carierei voastre.
SAS este o sursă închisă și nu acceptă funcționalități transparente. Întrucât R și Python este omologul open source al SAS și conține transparență detaliată a tuturor funcționalităților și algoritmilor săi.
SAS consumă mai mult timp, deoarece necesită un proces îndelungat pentru a cunoaște funcționalitatea.
SAS este, de asemenea, contraproductiv.
SAS este unul dintre cele mai scumpe software din lume. Milioane de dolari trebuie investiți în obținerea licenței SAS. Prin urmare, poate fi folosit doar de companii de mari dimensiuni.
Există doar puține companii care utilizează SAS. Dacă sunteți un profesionist SAS, atunci trebuie să alegeți un loc de muncă unde utilizează SAS. Dacă vă alăturați unei companii unde nu utilizează SAS, atunci cariera dvs. va fi redirecționată către o nouă cale.
R este un software open source care poate fi descărcat gratuit de către oricine.
Pe de altă parte, Python este și un software gratuit de tip open source și poate fi descărcat de oricine.
SAS este ușor de învățat special pentru persoanele care cunosc deja SQL. De asemenea, SAS are o interfață GUI stabilă. Tutoriale SAS sunt disponibile pe diverse site-uri și au o documentație cuprinzătoare.
Python este foarte ușor de învățat în lumea analizelor de date. Python nu are o interfață GUI răspândită, dar notebook-urile Python au devenit populare. Acestea vă oferă caracteristicile de documentare și tutorial.
R este un limbaj de programare la nivel scăzut și deci sunt necesare coduri mai lungi chiar și pentru proceduri mai scurte. Trebuie să aveți o perspectivă mai profundă a codificării în R.
SAS necesită să cumpărați produse noi pentru a cunoaște caracteristicile avansate ale SAS. Nu vă oferă opțiunea de a descărca nicio caracteristică și de a o utiliza instantaneu. SAS are, de asemenea, o limită strictă a licențelor.
În timp ce în R și Python vi se permite să accesați sau să faceți upgrade la funcțiile avansate, cum ar fi procesarea paralelă, pachetele multicore, etc.
Toate cele trei limbi sunt la fel de bune în gestionarea datelor și au, de asemenea, o opțiune pentru calcule paralele. Nu există o mare diferență între cei trei în acest factor. Pot fi puține câteva inovații pentru fiecare dintre aceste limbi pentru a-și îmbunătăți standardul.
Referitor la acest factor, R are cele mai bune capacități grafice în comparație cu ceilalți doi.
SAS are capacități grafice de bază, dar este funcțional. Personalizarea pe parcele este dificilă și are nevoie de cunoștințe aprofundate pentru a ști despre pachetul SAS Graph
Python are opțiunea de a utiliza biblioteci native (matplotlib) sau biblioteci derivate care permite apelarea la funcții R.
R are capacități grafice excelente în rândul celor trei. Au pachete avansate pentru capabilități grafice.
Toate cele trei limbi au funcțiile de bază și cele mai solicitate, dar cele mai noi tehnologii și funcții contează foarte mult dacă munca dvs. se așteaptă.
R și Python sunt open source în natură, astfel încât acestea sunt îmbunătățite la cele mai noi tehnologii și caracteristici mai rapid decât celelalte două limbi. Dezvoltarea noilor tehnici este foarte rapidă în R.
SAS, pe de altă parte, necesită timp pentru a se actualiza la cele mai recente caracteristici și funcții, deoarece funcționează într-un mediu controlat.
Există un avantaj principal al faptului că SAS lucrează într-un mediu controlat. Sunt bine testate și astfel șansele de eroare sunt foarte mici.
Dar Python și R funcționează într-o sursă deschisă și se actualizează foarte repede la cele mai noi tehnologii, dar sunt mai deschise erorilor.
R și Python au mai multe deschideri de locuri de muncă în trecutul recent și este de așteptat să crească și în viitor.
R și Python sunt utilizate de companiile care caută eficiența costurilor. Ele sunt cea mai bună opțiune pentru companiile start-up.
SAS este utilizat pe scară largă de marile organizații și companii corporative.
Un studiu recent a demonstrat că slujbele Python pentru analiza datelor vor crește, de asemenea, în același mod ca R.
Vizualizarea este o parte fundamentală a științei datelor. Principala platformă de vizualizare a SAS se numește SAS Visual Analytics. Acest lucru este prea costisitor pentru a fi utilizat.
R și Python au o mulțime de instrumente de vizualizare gratuite. Nu necesită să semnați un contract și să plătiți pentru fiecare activitate ca în SAS.
Bazat pe asistență și servicii pentru clienți, SAS este cel mai bun în comparație cu celelalte două limbi. SAS are un serviciu dedicat pentru clienți și servicii și o comunitate. Dacă aveți probleme tehnice, puteți contacta direct centrul de asistență.
R are o comunitate online mare, dar nu are un centru de asistență pentru clienți. Vei primi ajutor de la ei, dar nu instantaneu.
De asemenea, Python nu are un centru de asistență pentru clienți. Oferă ajutor clienților săi, dar nu la nivelul SAS.
Tendința pieței locurilor de muncă se îndreaptă rapid către tehnologiile open source. R, Hadoop, Python sunt toate exemplele majore ale acestui lucru. SAS este, de asemenea, una dintre aceste tehnologii, dar este singurul produs plătit. Oamenii preferă R și Python în loc de SAS, deoarece nu oferă beneficii în plus față de produsele gratuite. Doar câteva companii merg pentru SAS în aceste zile din anumite motive.
R și Python vin gratuit și pot fi descărcate cu ușurință.
R și Python sunt susținute de mii de contribuabili din întreaga lume. În cazul în care există o dezvoltare sau o clasificare disponibilă pentru limbi, aceasta este pusă la dispoziția clienților cu ușurință.
Produsul SAS este accesibil numai de către SAS Institute Incorporated și numai dezvoltatorii SAS au voie să producă orice funcții noi. Acest lucru necesită mult timp. Și înainte de a actualiza funcțiile SAS cu noi algoritmi, puteți completa proiectul dvs. folosind orice alt instrument.
SAS nu oferă clienților săi îndrumări pas cu pas. Dacă începeți cu un subiect nou sau doriți să aflați ceva nou în SAS, atunci ar trebui să solicitați cu siguranță ajutorul unui consultant SAS care este din nou de la SAS Institute Incorporated.
R și Python, pe de altă parte, vă oferă exemple detaliate. De asemenea, oferă un tutorial pe internet. Python conține caiete reproductibile numite iPython. Exerciții R și Notebook iPython sunt disponibile pe scară largă pe site-uri precum github și altele.
Aici este prezentarea tabelului pentru a compara cu ușurință toate cele trei instrumente bazate pe câteva criterii
| Criteriu | SAS | R | Piton |
| Cost | Plătit | Liber | Liber |
| Învăţare | Dificil | Uşor | Uşor |
| Manipulare de date | Înalt | Înalt | Înalt |
| Modelare analitică | Înalt | Înalt | Mediu |
| Capacitate grafică | Scăzut | Înalt | Mediu |
| Procesarea textului | Scăzut | Mediu | Înalt |
| Date mare | Mediu | Scăzut | Mediu |
| Utilizări comune | Înalt | Înalt | Mediu |
| Scenariul locurilor de muncă | Înalt | Mediu | Scăzut |
| Relații Clienți | Înalt | Scăzut | Mediu |
| Avansuri în instrument | Înalt | Scăzut | Mediu |
Concluzie
SAS poate satisface cu siguranță toate nevoile dvs. de știință a datelor, dar nu este adecvat pe termen lung. Companiile se îndreaptă rapid către limbaje de programare open source, ușor de accesat și de utilizat.
SAS fiind un instrument restrictiv și închis, nu este de preferat prea mult în aceste zile.
R și Python sunt instrumente open source care vă vor ajuta să vă măriți cunoștințele despre știința datelor, să învățați noi tehnologii și algoritmi. Cunoașterea despre R și Python te face automat eligibil pentru joburile de știință a datelor în aceste zile.
Concluzia este că nu există un câștigător evident în rândul celor trei. Toate cele trei instrumente au propriile sale avantaje și dezavantaje. Punctele lor forte îi fac să supraviețuiască pe piață pe termen lung.
În cele din urmă, omul de date trebuie să decidă între limbi. În calitate de om de știință a datelor, trebuie să vă decideți ce limbă se potrivește cel mai bine pentru nevoia dvs. Puteți să vă adresați câteva întrebări și să decideți despre asta
- Ce tip de probleme vrei să rezolvi?
- Cât de mult sunteți gata să cheltuiți pentru a învăța o limbă?
- Care sunt instrumentele utilizate frecvent în domeniul dvs.?
- Care sunt celelalte instrumente similare disponibile pe piață și cum se raportează la instrumentele utilizate frecvent?
Răspunsurile la aceste întrebări te pot ajuta să alegi cel mai bun instrument și să mergi mai departe în cariera ta.
Aflați și deveniți un maestru al limbii.