R vs Python ใน Data Science: เลือกไหนดี?

ภาพรวม Data Science

Data Science เป็นการสำรวจข้อมูลแบบหลายสาขา รวมถึงการพัฒนาอัลกอริทึม การอนุมานจากข้อมูล และเทคโนโลยี เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนอย่างเชิงวิเคราะห์ ข้อมูลคือหัวใจสำคัญ

ใน Python ไลบรารี Pandas เป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับนำเข้าข้อมูลจาก Excel, CSV และแหล่งข้อมูลอื่นๆ

ภาพรวมภาษา R

R เป็นภาษาโอเพนซอร์ส โดดเด่นด้านสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล และกราฟิกส์ เริ่มใช้ในวงการวิชาการ/วิจัย แต่ปัจจุบัน Enterprise ก็นิยมใช้งาน R เป็นหนึ่งในภาษาสถิติที่เติบโตเร็วที่สุดในโลกองค์กร

จุดเด่นของ R สำหรับ Data Science

• ชุมชนใหญ่ รองรับผ่าน Mailing Lists, Documentation, Stack Overflow
• CRAN - แหล่งเก็บแพ็กเกจ R มากมาย พร้อมฟังก์ชันและข้อมูลพร้อมใช้งาน
• พัฒนาเทคนิคใหม่ได้รวดเร็ว ไม่ต้องสร้างจากศูนย์

ฟังก์ชันการทำงาน

R มีฟังก์ชันสถิติและวิเคราะห์ข้อมูลในตัว (Built-in) มากมาย เหมาะสำหรับงานวิจัยและพัฒนา

โดเมนหลัก: Data Visualization

R มีแพ็กเกจพลังจัดแสดงข้อมูลยอดเยี่ยม เช่น ggplot2, ggvis, lattice

ความพร้อมของแพ็กเกจ

R มีแพ็กเกจ Data Science จำนวนมาก ทำให้ทรงพลังและหลากหลาย

เมื่อไหร่ควรใช้ R?

เหมาะสำหรับงานคำนวณ Standalone หรือวิเคราะห์บนเซิร์ฟเวอร์เดี่ยว ดีสำหรับงาน Exploratory Analysis

ภาพรวมภาษา Python

Python ยืดหยุ่น อ่านง่าย เน้นความเรียบง่าย มีแพ็กเกจครอบคลุมทุกด้านของ Data Science

จุดเด่นของ Python

• หา Outliers ได้ดี (R ก็ทำได้)
• แต่ถ้าต้องทำ Web Service สำหรับอัปโหลดข้อมูลและหา Outliers Python ชนะ

ฟังก์ชันการทำงาน

Python เป็น General-purpose Language ทำให้ฟังก์ชันวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่พร้อมใช้งาน

โดเมนหลัก: Deep Learning & AI

Python มีแพ็กเกจ Deep Learning ชั้นนำ: Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, TensorFlow ทำให้สร้าง Neural Network ได้ง่ายกว่า R มาก

ความพร้อมของแพ็กเกจ

Python มีแพ็กเกจหลักสำหรับวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Pandas, Scikit-learn แต่อย่างไรก็ตาม ทำให้บรรลุเป้าหมายได้ง่ายและรวดเร็ว

เมื่อไหร่ควรใช้ Python?

เมื่อต้องผสานกับ Web App หรือนำโค้ดสถิติเข้า Production Database Python เป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับ Production Use

การประยุกต์ใช้ Python (กว้างกว่า R มาก)

• Computer Vision (Face Detection, Color Detection)
• Game Development
• Machine Learning
• Web Development
• Robotics
• Scripting & Automation
• Web Scraping
• Scientific Computing
• Data Analysis
• Artificial Intelligence

สรุป