Python vs. R - Qual a melhor linguagem para Ciência de Dados

fala pessoal aqui é o Fábio da voz no treinamento e neste vídeo vamos falar sobre Python e linguagem R Qual a melhor linguagem para ciência de dados e áreas afins bom essa é uma dúvida que às vezes aparece nas minhas aulas que linguagem devo aprender para começar a trabalhar ou para começar a entrar na área de ciência de dados análise de dados etc Python ou a linguagem R bom ambas as linguagens são excelentes para você estudar e trabalhar na área de Eder Science ciência de dados porém Existem algumas nuances algumas diferenças entre ambas as linguagens

que você precisa entender para decidir qual linguagem você vai estudar primeiro e quando eu digo estudar primeiro é porque na verdade é alta a probabilidade de você ter que aprender ambas as linguagens para poder trabalhar nessa área de forma satisfatória pelo menos ao longo do tempo claro que você vai estudar uma delas Primeiro vai aprender a linguagem vai aprender suas bibliotecas vai aprender as tarefas do dia a dia e eventualmente quando for necessário você provavelmente vai aprender a trabalhar com outra ou outras linguagens não são apenas essas duas que existem para ciência de dados e

outras áreas relacionadas como aprendizado de máquina e inteligência artificial por exemplo Tá mas nesse vídeo eu vou mostrar então um pouquinho que é o Python que é o r fala um pouquinho sobre as diferenças entre ambas as linguagens de acordo com alguns quesitos específicos que eu escolhi e determinar o que é o melhor a ser feito aprender primeiro uma aprender primeiro outra aprender somente uma ou somente outra ou ainda aprender a ambas vamos começar dando uma revisada rápida no que é o Python e no que é a linguagem r Bom primeiramente que que é o

Python pai tem uma linguagem interpretada de alto nível de código aberto uma linguagem na qual o código ele é executado linha linha tem o seu código aberto é uma linguagem você não vai pagar nada para utilizar essa linguagem e ela é de alto nível porque é fácil entender a sua sintaxe os seus comandos foi lançado em 91 por guidon lá na Holanda ela tem um outro vídeo que eu conto essa história mais em detalhes e é uma das linguagem de programação mais populares do mundo de acordo com ele se tá eu obl é a linguagem

mais popular do mundo atualmente o pai não tem inúmeros usos é uma linguagem de programação de propósito geral que significa que você pode criar qualquer tipo de aplicação que você imaginar com pylton por exemplo pode ser usado para desenvolvimento web pode ser usado para computação científica pode ser empregado para análise de dados ciências de dados em geral e também para Inteligência Artificial e machine learning que são dois Campos Nos quais o pai então é bem forte isso ele também possui uma extensa a biblioteca padrão O que significa que tem suporte é muitos pacotes de software

que permitem estender a funcionalidade da linguagem em torno de 300 mil pacotes extras existem para pai tão atualmente o pai também tem um excelente suporte de uma comunidade e ele permite que cientistas de dados conclusão tarefas com bastante rapidez e eficiência Portanto ele é uma linguagem poderosa para tarefas de ciências de dados em geral e amplamente usado da comunidade e muitas bibliotecas disponíveis para data Science e outras disciplinas agora e a linguagem é que é o r também é uma linguagem livro de código aberto que foi criada especificamente para análise estatística a princípio para análise

estatística foi criado em 93 na universidade de outland na Nova Zelândia e o r é uma linguagem de programação interpretada assim como o Python encontra também diversos usos principalmente na área de análise de dados ciência de dados estatística e é muito e amplamente empregada para visualização de dados também serve para mineração de dados Business inteligentes e outras disciplinas correlatas o r é uma linguagem excelente para visualização de dados e geração de relatórios Existem várias bibliotecas disponíveis para essa finalidade na linguagem R também possui uma vasta coleção de pacotes de contribuição que vão estender a funcionalidade

principal da linguagem muitas ferramentas e técnicas adicionais então também é uma ferramenta poderosa bastante flexiva para ciência de dados é uma escolha bastante comum e Popular para cientista de dados estatísticos e outros tipos de pesquisadores da área muito útil para tarefas que envolvam análise de dados e visualização de dados façamos um comparativo entre Python e r de acordo com alguns quesitos específicos primeiramente a sintaxe sintaxe a forma correta de escrever o código no Python a sintaxe ela é mais geral ela é fácil de aprender e também Fácil de usar inclusive para iniciantes por isso o

parto é muito empregado como linguagem para iniciantes em programação tem uma sintaxe parecida com a língua inglesa e Isso facilita a leitura escrita do código que você se comunica com a máquina de forma bem direta isso sim o r tem uma sintaxe um pouco mais específica mais voltada realmente para programação estatística não é tão intuitiva no começo mas ainda assim é uma linguagem de fácil aprendizado pelo menos no começo o r é de fácil aprendizado depois a curva de aprendizado fica um pouco mais híbrido com relação às bibliotecas o pai não tem mais bibliotecas que

o r como por exemplo num pai penas match libing muitas outras que vão fornecer muitas ferramentas para manipulação análise e modelagem de dados existem mais de 300 mil pacotes disponíveis para Python o r também tem muitas bibliotecas principalmente para data Science ciência de dados e machine learning aprendizado de máquina incluindo por exemplo caret e o Gigi plot 2 entre outras que são bastante focadas em análise estatística e visualização em torno de umas 20 mil bibliotecas o pacotes existem para linguagem R lá no creamsitório de pacotes do r com relação ao ide que você vai utilizar

para fazer a programação o IDR é o software no qual você vai escrever o código compilar testar e executar para o Python existem vários idéias disponíveis como Júpiter notebooks que eu uso muito aqui nos cursos do canal Júpiter Lab e o Spider que eu também já usei algumas vezes aqui no canal para o r o ID é padrão é o r Studio tá que é excelente Eu recomendo muito usar o r Studio Nem vale talvez tendo a pena é procurar ou tentar outro outro ideia para o r ambos todos eles são ideias muito bons o

r se baseia portanto não é estúdio que é excelente e o Python E você tem uma gama para escolher você vai utilizar aquele que ficou mais adequado para experimentar alguns para as tarefas de visualização de dados o pai não tem algumas bibliotecas muito boas para visualização como médico simbora mas se você precisar criar visualizações mais complexas pode ser um pouco mais trabalhoso usando o pai já o r ele é conhecido por ter recursos de visualização de dados muito bom a biblioteca mais popular por exemplo dois se você consegue criar gráficos de qualidade muito elevada com

r com relativa facilidade então Nesse quesito aqui o r ele tá um pouco adiante do pai com relação ao desempenho geralmente o Python gera código um pouco mais rápido e mais eficiente que o r principalmente se você precisar processar dados em larga escala ele tem integração com ferramentas de computação de Alto desempenho como boa parte Spark o r também pode ser muito rápido dependendo do tipo de cálculo principalmente em modelagem estatística cálculos estatísticos em geral o r pode ser uma linguagem mais rápida que o pai então mas ambas não são linguagens extremamente rápidas Se você

realmente precisar de alta velocidade no processamento de análise de dados ou para computação científica Talvez seja interessante usar outras linguagens como por exemplo a linguagem Júlia e fica uma pergunta para vocês vocês têm interesse de ver alguns vídeos sobre a linguagem Júlia aqui no canal se sim deixa um comentário aqui embaixo na sessão de comentários do vídeo prosseguindo integração com outras ferramentas o pai Ele tem integração com inúmeras ferramentas o pai tem uma linguagem muito popular muito por conta disso acaba tendo integração com muitas ferramentas pode por exemplo você facilmente conectado a banco de dados

aplicativos de web tá você consegue por exemplo programar microcontroladores com python computação física enfim existem n ao quadrado aplicações e ferramentas para o pai o r tem uma integração menor porque ele é mais focado mesmo e análise modelagem estatística então muito do que você faz com o pai então você não vai fazer com R mas como nosso foco é falar de ciência de dados ou análise de dados que seja aí nesse caso essas outras tantas ferramentas do Python que o Python tem integração a mais talvez não façam tanta diferença assim concluindo o que eu vou

usar Python ou R ambas são excelentes escolhas para a ciência de dados análise de dados e disciplinas correlatas o pai tem uma linguagem mais geral fácil de aprender e usar para iniciantes tem muitas bibliotecas e integra bem com outras ferramentas já o r é mais focado em programação estatística e tem recursos muito melhores muito bons para visualização de dados de geração de relatórios se você é totalmente iniciante em programação Talvez partem seja uma melhor pedida se você vende uma outra área bem na área estatística por exemplo mas não sabe programar computadores o pai então talvez

seja melhor pedida se você já conhece um pouco de linguagem de programação Talvez o r seja uma boa jogada também no início ambas podem ser empregadas e aplicações variadas relacionadas à Ciência de dados porém o Python tem a vantagem de ter mais bibliotecas e bibliotecas também mais adequadas a áreas mais avançadas como por exemplo machine learning Inteligência Artificial já o r ele costuma se sair melhor se o trabalho for mais orientado A análise de dados então tem diferença Assim entre aprender Python e r o uso de Python e r para ciência de dados uma estratégia

que eu vou recomendar é aprender talvez pai então primeiro porque é mais simples e da abertura para outros trabalhos também fora de ciência de dados e depois aprendeu é conforme a necessidade surgir a grande verdade aqui no início você vai aprender uma delas mas ao longo do tempo ao longo da tua carreira e você vai acabar aprendendo ambas e talvez outras linguagens além dessas duas então a gente concluiu que na verdade ambas as linguagens são excelentes para a ciência de dados e são na verdade imprescindíveis Você precisa aprender uma dessas linguagens para poder trabalhar de

acordo na área e talvez Python seja uma boa pedida para quem está iniciando mas a linguagem R também é muito importante é altamente provável que você tem que aprender R ao longo do caminho eu já vi cursos Nos quais linguagem é ensinada antes de ser ensinado o Python e ambas as linguagens são ensinadas Então qual das duas linguagens é a melhor ambas são excelentes não tem uma aplicação um pouco mais específica e o r tem a sua aplicação um pouco mais específica mas ambas elas se sobrepõe no série no principal que são as atividades de

análise de dados dentro do mundo de ciência de dados Então é isso aí pessoal espero que vocês tenham gostado desse vídeo aproveitem para se inscrever aqui no canal da Boss um treinamento Se vocês não forem inscritos saindo esse já forem inscritos clique no Sininho aqui embaixo para ativar as notificações e assim serem avisados Quando tivermos conteúdo novo postado aqui no canal e se você quiser contribuir com a bolas um treinamento torna esse membro do nosso clube de canais temos o link aqui embaixo na descrição do vídeo e também o botão seja membro do YouTube com

as instruções e não deixa acessar o nosso Website www.nainamentos.com.br além de nos seguir nas redes sociais hein que estão aparecendo aqui em cima obrigado e até a próxima