- SAS vs R vs Python Infographics
- Opis
- Razlozi za usporedbu
- Open Source vs zatvoreni sustav
- cijena
- Učenje
- Pristupačnost
- Mogućnosti upravljanja podacima
- Grafičke mogućnosti
- Napredak u alatu
- Scenarij poslova
- Podrška za vizualizaciju
- Korisnička podrška i zajednica
- Trendovi u industriji
- Agilnost
- Vodiči i vodič
- Zaključak
SAS vs R vs Python - Ako želite odabrati analitičku profesiju, glavno pitanje koje vam se postavlja u glavi je: "Koji je najbolji alat za posao?"
Godinama se vodi bitka i uvijek je teško odlučiti se između programskih jezika koji su najprikladniji za analizu podataka.
Tradicionalno je ovo pitanje postavljeno protiv SAS-a protiv R, ali sada se piton pridružio ovoj raspravi. Dakle, što je bolje između sas vs r vs python.
Nekoliko godina unazad bilo je teško ući u trag karijeri u tim alatima. Ali na sreću ovo se pokazalo kao prekrivač.
Ali sada profesionalci za analitiku prije nego što odluče koju će tehniku primijeniti, u procesu su traženja najboljeg alata za obavljanje tog zadatka.
Između SAS-a i Pythona postoji velika konkurencija. Ali iskren odgovor je da je svaki alat na svoj način jedinstven. U ovom kontekstu ne postoji univerzalni pobjednik. Svaki alat ima svoju snagu i slabost.
Važno je da analitički profesionalac zna koje su prednosti i slabosti svakog alata da bi mogao odlučiti koji će način biti najbolji za njihovu profesiju.
SAS vs R vs Python Infographics
Pogledajmo sada o čemu se radi i za što se koristi.
Opis
Evo kratkog opisa o 3 alata
SAS
SAS je integrirani sustav softverskih rješenja i lider je u polju analitike podataka. Ovaj softver ima puno mogućnosti poput dobrog GUI-a i drugih za pružanje sjajne tehničke podrške. SAS vam pomaže da obavite sljedeće zadatke
- Unos podataka, preuzimanje i upravljanje podacima
- Izvještavanje pisanja i grafičkog dizajna
- Statističko-matematička analiza
- Podrška poslovnim prognozama i odlučivanju
- Operativno istraživanje i upravljanje projektima
- Razvoj aplikacija
SAS koriste renomirane kompanije poput Barclays, Nestle, HSBC, Volvo i BNB Paribas.
R
R je programski jezik za statističko računanje i grafiku koji su 1995. godine stvorili Ross Ihaka i Robert Gentleman. Nudi širok spektar statističkih i grafičkih tehnika. To je ruta s otvorenim kodom koja je visoko proširiva. To je jednostavan i učinkovit programski jezik. To je više od običnog statističkog sustava. To radi na sljedeći način
- Jednostavno manipulira paketima
- Manipulira žice
- Radi s redovitim i nepravilnim vremenskim serijama
- Vizualizirajte podatke
- Strojno učenje
R koriste najbolje ocijenjene tvrtke poput Bank of America, bing, Ford, Uber i Foursquare.
Piton
Python je objektno orijentirani programski jezik koji ima jasnu sintaksu i čitljivost. Stvorio ga je 1991. godine Guido Van Rossem. To je lako naučiti i pomoći će vam brži i učinkovitiji rad. Postao je popularniji u kratkom vremenu zbog svoje jednostavnosti.
Python koriste poznate tvrtke poput ABN-AMRO, Quora, Google i reddit.
Razlozi za usporedbu
Industrije dinamično rastu. Kako polje raste, na svakom jeziku postoji puno tehnološkog napretka.
Ako ste novi u polju za analizu podataka, možda ćete učiti novo zbog vašeg interesa ili većine vremena vođenog rada vaše organizacije. Zbog nadogradnje alata i softvera mogu se naći izazovi i frustracije.
Usporedba jezika sada je vrijedno razmotriti. Svaka usporedba koja je rađena prije nekoliko godina neće biti relevantna za trenutnu situaciju. Usporedbe će također pomoći u odabiru najboljeg među njih tri.
Ovi se jezici uspoređuju na slijedećim čimbenicima u ovom članku. Ne možete kupiti alat na temelju sljedećih usporedbi, ali svakako će vam biti korisno da odaberete onaj koji odgovara vašoj karijeri.
SAS je zatvoreni izvor i ne podržava transparentne funkcionalnosti. Dok su R i Python otvoreni izvorni podaci SAS-a i sadrže detaljnu transparentnost svih njegovih funkcionalnosti i algoritama.
SAS zahtijeva mnogo vremena jer je potreban dug proces da bi se znala funkcionalnost.
SAS je također kontraproduktivan.
SAS je jedan od najskupljih softvera na svijetu. Milione dolara treba uložiti u dobivanje SAS licence. Stoga ga mogu koristiti samo velike tvrtke.
Malo je tvrtki koje koriste SAS. Ako ste SAS profesionalac, onda morate odabrati radno mjesto na kojem koriste SAS. Ako se pridružite tvrtki u kojoj ne koriste SAS, karijera će vas preusmjeriti na novi put.
R je softver otvorenog koda koji ga svatko može besplatno preuzeti.
Python je, s druge strane, i besplatni softver otvorenog koda koji ga može preuzeti bilo tko.
SAS je lako naučiti posebno za ljude koji već poznaju SQL. Također SAS ima stabilno GUI sučelje. Vodiči za SAS dostupni su na raznim web lokacijama i imaju opsežnu dokumentaciju.
Python je vrlo lako naučiti u svijetu analitike podataka. Python nema rašireno GUI sučelje, ali Python prijenosna računala postala su popularna. Pružaju vam značajke dokumentacije i vodiča.
R je programski jezik niske razine pa su duži kodovi potrebni čak i za kraće postupke. Trebate imati dublji uvid u kodiranje u R.
SAS zahtijeva da kupujete nove proizvode da biste se upoznali s naprednim značajkama SAS-a. Ne nudi vam mogućnost da preuzmete bilo koju značajku i odmah je upotrebite. SAS također ima stroga ograničenja licenciranja.
Dok je u R i Pythonu dopušten pristup ili nadogradnja naprednih značajki poput paralelne obrade, višejedrnih paketa itd. Kako bi vam pomogli u ponavljanju operacija.
Sva su tri jezika podjednako dobra u obradi podataka, a imaju i mogućnost paralelnih računanja. Nema tri razlike u ovom faktoru. Bilo bi malo inovacija za svaki od ovih jezika kako bi se poboljšao njihov standard.
U odnosu na ovaj faktor, R ima najbolje grafičke mogućnosti u usporedbi s ostala dva.
SAS ima osnovne grafičke mogućnosti, ali je samo funkcionalan. Prilagodba parcela je teška i za to je potrebno temeljito znanje o paketu SAS Graph
Python ima mogućnost upotrebe matičnih knjižnica (matplotlib) ili izvedenih knjižnica što omogućava pozivanje R funkcija.
R ima izvrsne grafičke mogućnosti među trojicom. Imaju napredne pakete za grafičke mogućnosti.
Sva tri jezika imaju osnovne i najpotrebnije funkcije, ali najnovije tehnologije i funkcije jako su bitne ako vaš rad to očekuje.
R i Python su u prirodi open source pa se brže poboljšavaju najnovijim tehnologijama i značajkama u odnosu na ostala dva jezika. Razvoj novih tehnika vrlo je brz u R.
SAS s druge strane treba vremena da se ažurira na najnovije značajke i mogućnosti jer djeluje u kontroliranom okruženju.
Jedna je glavna prednost SAS-a raditi u kontroliranom okruženju. Dobro su testirani, pa su šanse za pogreške vrlo manje.
Ali Python i R djeluju u otvorenom izvoru i vrlo se brzo ažuriraju na najnovije tehnologije, ali su otvoreniji za pogreške.
R i Python imaju više otvorenih radnih mjesta u bliskoj prošlosti, a očekuje se da će se povećati i u budućnosti.
R i Python koriste tvrtke koje traže ekonomičnost. Oni su najbolja opcija za start up tvrtke.
SAS široko koriste velike organizacije i korporativne tvrtke.
Nedavna studija dokazala je da će se Pythonovi poslovi za analizu podataka također povećati na isti način kao R.
Vizualizacija je temeljni dio znanosti o podacima. Glavna platforma za vizualizaciju SAS-a naziva se SAS Visual Analytics. Upotreba je previše skupa.
R i Python imaju mnogo alata za vizualizaciju besplatno. Ne zahtijeva da potpišete ugovor i plaćate za svaku aktivnost poput SAS-a.
Na temelju korisničke podrške i usluge SAS je najbolji u usporedbi s ostala dva jezika. SAS ima posvećenu korisničku podršku i uslugu te zajednicu. Ako imate bilo kakvih tehničkih problema, možete se izravno obratiti centru za podršku.
R ima veliku internetsku zajednicu, ali ne i centar za korisničku podršku. Pomoći ćete im, ali ne odmah.
Python također nema centar za korisničku podršku. Svojim kupcima pruža pomoć, ali ne i razinu SAS-a.
Trend tržišta rada kreće se brzo prema tehnologijama otvorenog koda. R, Hadoop, Python su svi glavni primjeri toga. SAS je također jedan od takvih tehnologija, ali to je jedini plaćeni proizvod. Ljudi više vole R i Python umjesto SAS jer on ne nudi nikakve dodatne prednosti nad besplatnim proizvodima. Samo nekoliko tvrtki ovih dana odlazi iz SAS-a iz određenih razloga.
R i Python dolazi besplatno i može se s lakoćom preuzeti.
R i Python podržavaju tisuće suradnika širom svijeta. Ako postoje jezici za razvoj ili nadogradnju, oni su kupcima lako dostupni.
SAS-ovom proizvodu dostupan je samo SAS Institute Incorporated, a samo SAS-ovim programerima dopušteno je proizvoditi nove značajke. Za ovo treba puno vremena. I prije ažuriranja SAS značajki s novim algoritmima možete dovršiti svoj projekt pomoću bilo kojeg drugog alata.
SAS svojim klijentima ne nudi korak po korak. Ako započinjete s novom temom ili želite naučiti nešto novo u SAS-u, onda svakako treba potražiti pomoć savjetnika za SAS koji je opet iz SAS Institute Incorporated.
R i Python s druge strane pružaju vam detaljne primjere. Također nudi udžbenik na internetu. Python sadrži prijenosna prijenosna računala koja se nazivaju iPython. R vježbe i iPython prijenosna računala široko su dostupna na web lokacijama kao što su github i druga.
Ovdje je prikaz tablice radi jednostavne usporedbe sva tri alata na temelju nekoliko kriterija
| Kriterij | SAS | R | Piton |
| cijena | plaćen | Besplatno | Besplatno |
| Učenje | težak | Lako | Lako |
| Manipulacija podataka | visok | visok | visok |
| Analitičko modeliranje | visok | visok | Srednji |
| Grafička sposobnost | nizak | visok | Srednji |
| Obrada teksta | nizak | Srednji | visok |
| Veliki podaci | Srednji | nizak | Srednji |
| Uobičajene uporabe | visok | visok | Srednji |
| Scenarij poslova | visok | Srednji | nizak |
| Korisnička podrška | visok | nizak | Srednji |
| Napredak u alatu | visok | nizak | Srednji |
Zaključak
SAS definitivno može zadovoljiti sve vaše potrebe za znanošću podataka, ali dugoročno nije prikladan. Tvrtke se sada brzo kreću prema programskim jezicima otvorenog koda kojima je lako pristupiti i koristiti.
SAS kao restriktivan i zatvoren alat, danas se ne preferira puno.
R i Python su alati otvorenog koda koji će vam pomoći da povećate svoje znanje znanosti o podacima, naučite nove tehnologije i algoritme. Znajući za R i Python ovih dana automatski vas ispunjava uvjete za rad u znanosti o podacima.
Dno crta je da nema očiglednog pobjednika među trojicom. Sva tri alata imaju svoje prednosti i mane. Zbog njihovih snaga dugoročno opstaju na tržištu.
Konačno, istraživač podataka mora odlučiti između jezika. Kao podatkovni znanstvenik, vi morate odlučiti koji jezik najbolje odgovara vašim potrebama. Možete sebi postaviti nekoliko pitanja i o tome odlučiti
- Koju vrstu problema želite riješiti?
- Koliko ste spremni potrošiti na učenje jezika?
- Koji su alati koji se najčešće koriste u vašem polju?
- Koji su drugi slični alati dostupni na tržištu i kako se to odnosi na najčešće korištene alate?
Odgovori na ta pitanja mogu vam pomoći da odaberete najbolji alat i idete dalje u karijeri.
Učite i postanite majstor jezika.