- SAS vs R vs Python Infographics
- Beskrivelse
- Årsager til sammenligning
- Open Source vs Lukket system
- Koste
- Læring
- Tilgængelighed
- Datahåndteringsfunktioner
- Grafiske egenskaber
- Fremskridt i værktøjet
- Job Scenario
- Support til visualisering
- Kundesupport og samfund
- Industri tendenser
- Agility
- Vejledninger og vejledning
- Konklusion
SAS vs R vs Python - Hvis du skal vælge analytikerfag, er det største spørgsmål, der opstår i dit sind, "Hvilket er det bedste værktøj til jobbet?"
Det har været en kamp i årevis, og det er altid svært at beslutte mellem de programmeringssprog, der er bedst egnet til dataanalyse.
Traditionelt blev dette spørgsmål rejst mod SAS vs R, men nu er python tilsluttet denne diskussion. Så hvilket er bedre mellem sas vs r vs python.
Få år tilbage var det vanskeligt at spore karrierevejen i disse værktøjer. Men heldigvis viste det sig at være en velsignelse i forklædning.
Men nu analytiker, inden de beslutter, hvilken teknik de skal anvende, er de i færd med at søge efter det bedste værktøj til at udføre denne opgave.
Der er en hård konkurrence mellem SAS vs R vs Python. Men det ærlige svar er, at hvert værktøj er unikt på sin egen måde. Der er ingen universel vinder i denne sammenhæng. Hvert værktøj har sin egen styrke og svaghed.
Det er vigtigt for en analytisk professionel at kende styrker og svagheder ved hvert værktøj til at beslutte, hvad der er bedst at bruge til deres erhverv.
SAS vs R vs Python Infographics
Lad os nu se på, hvad der er værktøjer til, og hvad det bruges til.
Beskrivelse
Her er en kort beskrivelse af de 3 værktøjer
SAS
SAS er det integrerede system af softwareløsninger, og det er førende inden for dataanalysefeltet. Denne software har en masse funktioner som god GUI og andre til at yde fantastisk teknisk support. SAS hjælper dig med at udføre følgende opgaver
- Dataindtastning, hentning og styring
- Rapportskrivning og grafisk design
- Statistisk og matematisk analyse
- Forretningsberegning og support
- Driftsundersøgelser og projektledelse
- Udvikling af applikationer
SAS bruges af velrenommerede virksomheder som Barclays, Nestle, HSBC, Volvo og BNB Paribas.
R
R er et programmeringssprog til statistisk computing og grafik, der blev oprettet i 1995 af Ross Ihaka og Robert Gentleman. Det tilbyder en bred vifte af statistiske og grafiske teknikker. Det er en open source-rute, der er meget udvidelig. Det er et enkelt og effektivt programmeringssprog. Det er mere end bare et statistiksystem. Det gør følgende arbejde
- Manipulerer let pakker
- Manipulerer strenge
- Arbejder med regelmæssige og uregelmæssige tidsserier
- Visualiser data
- Maskinelæring
R bruges af bedst bedømte virksomheder som Bank of America, bing, Ford, Uber og Foursquare.
Python
Python er et objektorienteret programmeringssprog, der har en klar syntaks og læsbarhed. Det blev skabt i 1991 af Guido Van Rossem. Det er let at lære og vil hjælpe dig med at arbejde hurtigere og mere effektivt. Det er blevet mere populært på kort tid på grund af dets enkelhed.
Python bruges af berømte virksomheder som ABN-AMRO, Quora, Google og reddit.
Årsager til sammenligning
Industrier vokser dynamisk. Når feltet vokser er der en masse teknologiske fremskridt på hvert sprog.
Hvis du er ny inden for dataanalysefeltet, lærer du måske en ny på grund af din interesse eller de fleste af de tider, der er drevet af, hvad din organisation arbejder med. Du kan måske udfordre og frustrationer på grund af opgraderinger i værktøjer og softwareprogrammer.
Sammenligning af sprog er en værdig overvejelse nu. En sammenligning, der blev foretaget før få år, vil ikke være relevant for den aktuelle situation. Sammenligninger vil også hjælpe med at vælge det bedste blandt de tre.
Disse sprog sammenlignes på følgende faktorer i denne artikel. Du køber muligvis ikke et værktøj baseret på følgende sammenligninger, men det vil bestemt være nyttigt for dig at vælge et, der passer til din karriere.
SAS er en lukket kilde og understøtter ikke gennemsigtige funktionaliteter. Mens R og Python er open source-modstykke til SAS og indeholder detaljeret gennemsigtighed af alle dens funktionaliteter og algoritmer.
SAS er mere tidskrævende, da det tager en lang proces at kende funktionaliteten.
SAS er også modproduktivt.
SAS er en af de dyreste software i verden. Millioner af dollars skal investeres i at få SAS-licens. Derfor kan det kun bruges af store virksomheder.
Der er kun få virksomheder, der bruger SAS. Hvis du er en SAS-professionel, skal du vælge en arbejdsplads, hvor de bruger SAS. Hvis du deltager i et firma, hvor de ikke bruger SAS, vil din karriere blive omdirigeret til en ny sti.
R er en open source-software, der kan downloades gratis af enhver.
Python er på den anden side også en gratis open source-software og kan downloades af alle.
SAS er let at lære specielt for folk, der allerede kender SQL. SAS har også et stabilt GUI-interface. Tutorials af SAS findes på forskellige steder, og det har en omfattende dokumentation.
Python er meget let at lære i dataanalyseverdenen. Python har ikke et udbredt GUI-interface, men Python-notebooks er blevet populært. De giver dig funktionerne i dokumentation og tutorial.
R er et programmeringssprog på lavt niveau, og derfor kræves længere koder selv til kortere procedurer. Du har brug for en dybere indsigt i kodning i R.
SAS kræver, at du køber nye produkter for at lære om SAS's avancerede funktioner. Det giver dig ikke en mulighed for at downloade nogen funktion og bruge den med det samme. SAS har også strenge licensbegrænsninger.
Mens du i R og Python har tilladelse til at få adgang til eller opgradere til de avancerede funktioner som parallel behandling, multicore-pakker osv. For at hjælpe dig med gentagne operationer.
Alle de tre sprog er lige så gode til datahåndtering, og de har også en mulighed for parallelle beregninger. Der er ikke meget forskel mellem de tre i denne faktor. Der er muligvis få innovationer for hvert af disse sprog for at forbedre deres standard.
Med henvisning til denne faktor har R de bedste grafiske egenskaber sammenlignet med de andre to.
SAS har grundlæggende grafiske funktioner, men det er kun funktionelt. Tilpasning af grunde er vanskelig, og det er nødvendigt med en indgående viden for at vide om SAS Graph-pakken
Python har muligheden for at bruge native biblioteker (matplotlib) eller afledte biblioteker, som gør det muligt at kræve R-funktioner.
R har fremragende grafiske egenskaber blandt de tre. De har avancerede pakker til grafiske funktioner.
Alle de tre sprog har de grundlæggende og mest krævede funktioner, men de nyeste teknologier og funktioner betyder meget, hvis dit arbejde forventer det.
R og Python er open source i naturen, så de forbedres til de nyeste teknologier og funktioner hurtigere end de to andre sprog. Udvikling af nye teknikker er meget hurtig i R.
På den anden side tager det tid at opdatere til de nyeste funktioner og funktioner, da det fungerer i kontrollerede omgivelser.
Der er en hovedfordel ved, at SAS arbejder i et kontrolleret miljø. De er testet godt, og derfor er chancerne for fejl meget mindre.
Men Python og R fungerer i en open source og bliver meget hurtig opdateret til de nyeste teknologier, men de er mere åbne for fejl.
R og Python har flere jobmuligheder i den nylige fortid, og det forventes også at stige i fremtiden.
R og Python bruges af virksomheder, der ser efter omkostningseffektivitet. De er den bedste mulighed for opstart af virksomheder.
SAS bruges bredt af store organisationer og virksomheder.
En nylig undersøgelse har vist, at Python-job til dataanalyse også vil stige på samme måde som R.
Visualisering er en grundlæggende del af datavidenskaben. SAS 'hoved visualiseringsplatform kaldes SAS Visual Analytics. Dette er for dyrt at bruge.
R og Python har en masse visualiseringsværktøjer gratis. Det kræver ikke, at du underskriver en kontrakt og betaler for hver eneste aktivitet som i SAS.
Baseret på kundesupport og service er SAS det bedste sammenlignet med de to andre sprog. SAS har en dedikeret kundesupport og service og et samfund. Hvis du har tekniske problemer, kan du kontakte supportcenter direkte.
R har et stort online community, men intet kundesupportcenter. Du får hjælp fra dem, men ikke med det samme.
Python har heller ikke et kundesupportcenter. Det giver hjælp til sine kunder, men ikke til SAS niveau.
Tendensen med jobmarkedet bevæger sig hurtigt mod open source-teknologier. R, Hadoop, Python er alle de vigtigste eksempler på dette. SAS er også en blandt sådan teknologi, men det er det eneste betalte produkt. Folk foretrækker R og Python i stedet for SAS, fordi det ikke giver nogen ekstra fordele i forhold til de gratis produkter. Kun nogle få virksomheder går til SAS i disse dage af visse grunde.
R og Python kommer gratis og kan nemt downloades.
R og Python understøttes af tusinder af bidragydere over hele verden. Hvis der er nogen udvikling eller opgradering til rådighed for sprog, stilles den let til rådighed for kunderne.
SAS-produkt er kun tilgængeligt af SAS Institute Incorporated, og kun SAS-udviklere har tilladelse til at producere nye funktioner. Dette tager meget tid. Og inden du opdaterer SAS-funktionerne med nye algoritmer, kan du gennemføre dit projekt ved hjælp af ethvert andet værktøj.
SAS tilbyder ikke trinvis vejledning til sine kunder. Hvis du starter med et nyt emne eller vil lære noget nyt i SAS, skal du bestemt søge hjælp fra en SAS-konsulent, der igen er fra SAS Institute Incorporated.
R og Python på den anden side giver dig detaljerede eksempler. Det tilbyder også en tutorial på internettet. Python indeholder reproducerbare notebooks kaldet iPython. R-øvelser og iPython Notebooks er bredt tilgængelige på steder som github og andre.
Her er en tabelvisning for let at sammenligne alle de tre værktøjer baseret på få kriterier
| Kriterium | SAS | R | Python |
| Koste | betalt | Gratis | Gratis |
| Læring | Svært | Let | Let |
| Datamanipulation | Høj | Høj | Høj |
| Analytisk modellering | Høj | Høj | Medium |
| Grafisk kapacitet | Lav | Høj | Medium |
| Tekstbehandling | Lav | Medium | Høj |
| Big Data | Medium | Lav | Medium |
| Almindelige anvendelser | Høj | Høj | Medium |
| Job Scenario | Høj | Medium | Lav |
| Kunde support | Høj | Lav | Medium |
| Fremskridt i værktøjet | Høj | Lav | Medium |
Konklusion
SAS kan helt sikkert tilfredsstille alle dine datavidenskabelige behov, men det er ikke egnet i det lange løb. Virksomheder bevæger sig nu hurtigt mod open source-programmeringssprog, som er let at få adgang til og bruge.
SAS er restriktivt og lukket værktøj, men det foretrækkes ikke meget i disse dage.
R og Python er open source-værktøjer, der hjælper dig med at øge din datavidenskendskab, lære nye teknologier og algoritmer. At vide om R og Python gør dig automatisk kvalificeret til data science-job i disse dage.
Den nederste linje er, at der ikke er nogen åbenlyst vinder blandt de tre. Alle de tre værktøjer har sine egne fordele og ulemper. Deres styrker får dem til at overleve på markedet i det lange løb.
Det er i sidste ende dataforskeren, der skal bestemme mellem sprogene. Som dataforsker er det op til dig at beslutte, hvilket sprog der passer bedst til dit behov. Du kan stille dig selv nogle spørgsmål og beslutte det
- Hvilken type problemer vil du løse?
- Hvor meget er du klar til at bruge for at lære et sprog?
- Hvad er de almindeligt anvendte værktøjer i dit felt?
- Hvad er de andre lignende værktøjer, der findes på markedet, og hvordan forholder det sig til de almindeligt anvendte værktøjer?
Svarene på disse spørgsmål kan hjælpe dig med at vælge det bedste værktøj og gå videre i din karriere.
Lær og bliv en mester på sproget.