- SAS vs R vs Python Infographics
- Kuvaus
- Syyt vertailuun
- Avoimen lähdekoodin vs. suljettu järjestelmä
- Kustannus
- oppiminen
- saavutettavuus
- Tietojenkäsittelyominaisuudet
- Graafiset ominaisuudet
- Työkalun edistyminen
- Työn skenaario
- Tuki visualisointiin
- Asiakastuki ja yhteisö
- Alan suuntaukset
- ketteryys
- Oppaat ja opas
- johtopäätös
SAS vs R vs Python - Jos valitset analytiikan ammatin, mielessäsi nouseva tärkein kysymys on ”Mikä on paras työkalu työhön?”
Se on ollut taistelu vuosien ajan, ja on aina vaikea päättää tietojen analysoimiseksi parhaiten soveltuvien ohjelmointikielten välillä.
Perinteisesti tämä kysymys nostettiin vastaan SAS vs. R, mutta nyt python on liittynyt tähän keskusteluun. Joten mikä on parempi sas vs r vs pythonin välillä.
Muutama vuosi sitten oli vaikea jäljittää urapolkua näissä työkaluissa. Mutta onneksi tämä osoittautui siunaukseksi naamioitumisessa.
Mutta nyt analytiikan ammattilainen ennen kuin päättää, mitä tekniikkaa heidän tulisi käyttää, he etsivät parhainta työkalua tämän tehtävän suorittamiseen.
SAS vs R vs Python on kova kilpailu. Mutta rehellinen vastaus on, että jokainen työkalu on omalla tavallaan ainutlaatuinen. Tässä yhteydessä ei ole yleistä voittajaa. Jokaisella työkalulla on oma vahvuus ja heikkous.
Analytiikan ammattilaiselle on tärkeää tietää kunkin työkalun vahvuudet ja heikkoudet päättääkseen, mitä on parasta käyttää ammatissaan.
SAS vs R vs Python Infographics
Katsotaanpa nyt, mitkä ovat työkalut ja mihin niitä käytetään.
Kuvaus
Tässä on lyhyt kuvaus kolmesta työkalusta
SAS
SAS on integroitu ohjelmistoratkaisujen järjestelmä ja se on johtava data-analytiikan alalla. Tällä ohjelmistolla on paljon ominaisuuksia, kuten hyvä käyttöliittymä ja muut, jotka tarjoavat mahtavaa teknistä tukea. SAS auttaa sinua suorittamaan seuraavat tehtävät
- Tiedon syöttäminen, haku ja hallinta
- Raporttien kirjoittaminen ja grafiikan suunnittelu
- Tilastollinen ja matemaattinen analyysi
- Yritystoiminnan ennustaminen ja päätöksenteko
- Toiminnan tutkimus ja projektijohtaminen
- Sovellusten kehittäminen
SAS: ta käyttävät maineikkaat yritykset, kuten Barclays, Nestle, HSBC, Volvo ja BNB Paribas.
R
R on tilastollisen tietojenkäsittelyn ja grafiikan ohjelmointikieli, jonka Ross Ihaka ja Robert Gentleman loivat vuonna 1995. Se tarjoaa laajan valikoiman tilastollisia ja graafisia tekniikoita. Se on avoimen lähdekoodin reitti, joka on erittäin laajennettavissa. Se on yksinkertainen ja tehokas ohjelmointikieli. Se on enemmän kuin vain tilastojärjestelmä. Se tekee seuraavan työn
- Käsittelee paketteja helposti
- Manipuloi jouset
- Toimii säännöllisten ja epäsäännöllisten aikasarjojen kanssa
- Visualisoi tiedot
- Koneoppiminen
R: tä käyttävät suosituimmat yritykset, kuten Bank of America, bing, Ford, Uber ja Foursquare.
pytonkäärme
Python on olio-ohjelmointikieli, jolla on selkeä syntaksi ja luettavuus. Sen on perustanut Guido Van Rossem vuonna 1991. Se on helppo oppia ja auttaa työskentelemään nopeammin ja tehokkaammin. Se on tullut suosituksi lyhyessä ajassa yksinkertaisuudensa vuoksi.
Pythonia käyttävät tunnetut yritykset, kuten ABN-AMRO, Quora, Google ja reddit.
Syyt vertailuun
Toimialat kasvavat dynaamisesti. Pellon kasvaessa kullakin kielellä on paljon tekniikan kehitystä.
Jos olet uusi tietoanalyysikenttä, saatat oppia uutta kentältä kiinnostuksensi vuoksi tai suurimman osan ajasta, jota organisaatiosi toimii. Työkalujen ja ohjelmistojen päivitykset saattavat aiheuttaa haasteita ja turhautumista.
Kielten vertailu on nyt syytä huomioida. Kaikilla vertailuilla, jotka tehtiin ennen muutamaa vuotta, ei ole merkitystä nykyisessä tilanteessa. Vertailut auttavat myös valitsemaan parhaat kolmesta.
Näitä kieliä verrataan seuraaviin tekijöihin tässä artikkelissa. Et voi ostaa seuraaviin vertailuihin perustuvaa työkalua, mutta sinulle on ehdottomasti hyödyllistä valita urasi mukainen työkalu.
SAS on suljettu lähde eikä tue läpinäkyviä toimintoja. R ja Python ovat SAS: n avoimen lähdekoodin vastine ja sisältävät yksityiskohtaisen avoimuuden kaikista sen toiminnoista ja algoritmeista.
SAS on aikaa vievämpi, koska toiminnallisuuden tunteminen vie pitkän prosessin.
SAS on myös haitallista.
SAS on yksi maailman kalleimmista ohjelmistoista. Miljoonia dollareita on investoitava SAS-lisenssin saamiseen. Siksi sitä voivat käyttää vain suuret yritykset.
Vain harvat yritykset, jotka käyttävät SAS: ää. Jos olet SAS-ammattilainen, sinun on valittava työpaikka, jossa he käyttävät SAS: ää. Jos liittyt yritykseen, jossa he eivät käytä SAS: ta, urasi ohjataan uudelle tielle.
R on avoimen lähdekoodin ohjelmisto, jonka kuka tahansa voi ladata ilmaiseksi.
Python on toisaalta myös ilmainen avoimen lähdekoodin ohjelmisto, jonka kuka tahansa voi ladata.
SAS on helppo oppia erityisesti ihmisille, jotka tuntevat SQL: n. SAS: llä on myös vakaa graafinen käyttöliittymä. SAS: n oppaita on saatavana useilta sivustoilta, ja sillä on kattava dokumentaatio.
Python on erittäin helppo oppia data-analyysimaailmassa. Pythonilla ei ole laajaa GUI-liittymää, mutta Python-kannettavista on tullut suosittuja. Ne tarjoavat sinulle dokumentoinnin ja oppaan ominaisuudet.
R on matala ohjelmointikieli, joten pidempiä koodeja tarvitaan jopa lyhyemmillekin menettelyille. Sinun on oltava syvempi käsitys koodauksesta R: ssä.
SAS edellyttää sinun ostavan uusia tuotteita saadaksesi tietää SAS: n edistyneistä ominaisuuksista. Se ei tarjoa sinulle mahdollisuutta ladata mitään ominaisuutta ja käyttää sitä heti. SAS: llä on myös tiukat lisensointirajoitukset.
Kun taas R- ja Python-ohjelmissa, sinulla on oikeus käyttää tai päivittää edistyneitä ominaisuuksia, kuten rinnakkaisprosessointi, monisydämepaketit jne. Toistuvien toimintojen tekemiseksi.
Kaikki kolme kieltä ovat yhtä hyvin tietojenkäsittelyssä ja niillä on myös mahdollisuus rinnakkaislaskutoimituksiin. Tässä tekijässä ei ole paljon eroa näiden kolmen välillä. Jokaiseen näistä kielistä voidaan tehdä muutama innovaatio standardinsa parantamiseksi.
Tähän kertoimeen verrattuna R: llä on parhaat graafiset ominaisuudet verrattuna kahteen muuhun.
SAS: llä on graafiset perusominaisuudet, mutta se on vain toiminnallinen. Tontien mukauttaminen on vaikeaa, ja se tarvitsee syvällisen tietämyksen SAS Graph -paketista
Pythonilla on mahdollisuus käyttää natiivikirjastoja (matplotlib) tai johdettuja kirjastoja, mikä sallii R-toimintojen kutsumisen.
R: llä on erinomaiset graafiset ominaisuudet kolmesta. Heillä on edistyksellisiä paketteja graafisiin ominaisuuksiin.
Kaikilla kolmella kielellä on perus- ja tarvittavat toiminnot, mutta uusimmalla tekniikalla ja toiminnoilla on paljon merkitystä, jos työsi odottaa sitä.
R ja Python ovat luonteeltaan avoimen lähdekoodin tuotteita, joten ne saavat parannuksen uusimpaan tekniikkaan ja ominaisuuksiin nopeammin kuin kaksi muuta kieltä. Uusien tekniikoiden kehitys on R: ssä erittäin nopeaa.
Toisaalta SAS: n päivittäminen uusimpiin ominaisuuksiin ja ominaisuuksiin vie aikaa, koska se toimii hallitussa ympäristössä.
SAS: n tärkein etu on työskennellä hallitussa ympäristössä. Ne on testattu hyvin, joten virheiden todennäköisyys on hyvin pieni.
Mutta Python ja R toimivat avoimessa lähdekoodissa ja päivitetään uusimpaan tekniikkaan erittäin nopeasti, mutta ne ovat avoimempia virheille.
R: llä ja Pythonilla on enemmän avoimia työpaikkoja lähitulevaisuudessa, ja sen odotetaan lisääntyvän myös tulevaisuudessa.
R- ja Python-tekniikkaa käyttävät yritykset, jotka etsivät kustannustehokkuutta. Ne ovat paras vaihtoehto aloittaville yrityksille.
SAS: ää käytetään laajasti suurissa organisaatioissa ja yritysyrityksissä.
Äskettäinen tutkimus on osoittanut, että myös Python-työpaikat data-analytiikkaan lisääntyvät samalla tavalla kuin R.
Visualisointi on olennainen osa tietotekniikkaa. SAS: n pää visualisointiympäristö on nimeltään SAS Visual Analytics. Tämä on liian kallista käyttää.
R- ja Python-ohjelmissa on paljon ilmaiseksi visualisointityökaluja. Se ei vaadi sopimuksen allekirjoittamista ja maksamista jokaisesta toiminnasta, kuten SAS: ssä.
Perustuen asiakastukeen ja palveluun, SAS on paras verrattuna kahteen muuhun kieleen. SAS: lla on oma asiakastuki ja -palvelu sekä yhteisö. Jos sinulla on teknisiä ongelmia, voit ottaa yhteyttä suoraan tukikeskukseen.
R: llä on suuri verkkoyhteisö, mutta ei asiakastukea. Saat heiltä apua, mutta ei heti.
Myös Pythonilla ei ole asiakastukikeskusta. Se tarjoaa apua asiakkailleen, mutta ei SAS: n tasolle.
Työmarkkinoiden kehitys on siirtymässä nopeasti kohti avoimen lähdekoodin tekniikoita. R, Hadoop, Python ovat kaikki tärkeimpiä esimerkkejä tästä. SAS on myös yksi tällaisten tekniikoiden joukosta, mutta se on ainoa maksettu tuote. Ihmiset pitävät R: tä ja Pythonia SAS: n sijasta, koska se ei tarjoa lisäetuja ilmaisiin tuotteisiin verrattuna. Vain harvat yritykset hakevat SAS: tä nykyään tietyistä syistä.
R ja Python toimitetaan ilmaiseksi, ja ne voidaan ladata helposti.
R- ja Python-ohjelmia tukee tuhansia avustajia ympäri maailmaa. Jos kielillä on jonkin verran kehitystä tai ylöspäin suuntautuvaa asteittaisuutta, se on asiakkaiden käytettävissä helposti.
SAS-tuotteeseen pääsee vain SAS Institute Incorporated, ja vain SAS-kehittäjät saavat tuottaa uusia ominaisuuksia. Tämä vie paljon aikaa. Ja ennen kuin päivität SAS-ominaisuuksia uusilla algoritmeilla, voit suorittaa projektisi loppuun millä tahansa muulla työkalulla.
SAS ei tarjoa asiakkaille mitään askel askeleelta -opastusta. Jos olet aloittamassa uutta aihetta tai haluatko oppia jotain uutta SAS: ssa, sinun on ehdottomasti haettava SAS-konsultin apua, joka on jälleen SAS Institute Incorporated -yrityksen edustaja.
R ja Python puolestaan tarjoavat sinulle yksityiskohtaisia esimerkkejä. Se tarjoaa myös opetusohjelman Internetissä. Python sisältää toistettavia muistikirjoja, nimeltään iPython. R-harjoituksia ja iPython-muistikirjoja on saatavana laajasti mm. Githubissa ja muissa sivustoissa.
Tässä on taulukonäkymä, jolla voit vertailla kaikkia kolmea työkalua helposti muutamien kriteerien perusteella
| Kriteeri | SAS | R | pytonkäärme |
| Kustannus | Maksettu | Vapaa | Vapaa |
| oppiminen | Vaikea | Helppo | Helppo |
| Tietojen manipulointi | Korkea | Korkea | Korkea |
| Analyyttinen mallintaminen | Korkea | Korkea | keskikokoinen |
| Graafinen kyky | Matala | Korkea | keskikokoinen |
| Tekstinkäsittely | Matala | keskikokoinen | Korkea |
| Suuri data | keskikokoinen | Matala | keskikokoinen |
| Yleiset käytännöt | Korkea | Korkea | keskikokoinen |
| Työn skenaario | Korkea | keskikokoinen | Matala |
| Asiakaspalvelu | Korkea | Matala | keskikokoinen |
| Työkalun edistyminen | Korkea | Matala | keskikokoinen |
johtopäätös
SAS pystyy ehdottomasti tyydyttämään kaikki tietotieteen tarpeesi, mutta se ei sovellu pitkällä aikavälillä. Yritykset ovat siirtymässä nopeasti kohti avoimen lähdekoodin ohjelmointikieliä, joita on helppo käyttää ja käyttää.
Koska SAS on rajoittava ja suljettu työkalu, sitä ei suositella nykyään paljon.
R ja Python ovat avoimen lähdekoodin työkaluja, joiden avulla voit lisätä tietoteknistä tietämystäsi, oppia uusia tekniikoita ja algoritmeja. Tietäminen R: stä ja Pythonista tekee sinusta kelvollisen tietojenkäsittelytehtäviin nykyään.
Tärkeintä on, että kolmen joukossa ei ole selvää voittajaa. Kaikilla kolmella työkalulla on omat edut ja haitat. Heidän vahvuutensa ansiosta he selviävät markkinoilla pitkällä aikavälillä.
Viime kädessä tietojen tutkijan on päätettävä kielten välillä. Tietoteknikkona on sinun tehtäväsi päättää, mikä kieli sopii parhaiten tarpeisiisi. Voit esittää itsellesi muutamia kysymyksiä ja päättää siitä
- Millaisia ongelmia haluat ratkaista?
- Kuinka paljon olet valmis käyttämään kielen oppimiseen?
- Mitkä ovat alasi yleisesti käytetyt työkalut?
- Mitä muita markkinoilla saatavilla olevia samankaltaisia työkaluja on ja miten ne liittyvät yleisesti käytettyihin työkaluihin?
Näihin kysymyksiin vastaukset voivat auttaa sinua valitsemaan parhaan työkalun ja jatkaa uraa.
Opi ja tule kielen mestariksi.